基于分数阶傅里叶变换的线性调频信号的自适应时频滤波

本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换的线性调频(LFM)信号的自适应滤波方法，利用该变换等同于对信号在时频平面进行旋转这一重要特性，将混迭有噪声的信号以特定的旋转角作分数阶傅里叶变换，使得信号与噪声在变换域中的交迭达到最小；在此基础上，通过窄带通滤波器对LFM信号进行抽取，去除大部分的噪声能量，然后，再经过分数阶傅里叶反变换，恢复出原来的LFM信号。理论分析和仿真表明，该方法不仅可获得明显的信噪比的改善，而且具有算法简单及信号失真小等特点，和其它基于二维时频分析工具的滤波算法相比，降低了计算的复杂度，其实现更为简便。  

基于分数阶傅里叶变换的SAR运动目标检测与成像

基于分数阶傅里叶变换（ＦＲＦＴ）的ｃｈｉｒｐ基分解特性及分数阶傅里叶变换与时频分布的关系，提出了基于ＦＲＦＴ的ＳＡＲ运动目标检测和成像的新方法，并给出了处理方案和计算机仿真结果。与传统的ＷＶＤ－ＨＴ方法相比，作为线性变换的ＦＲＦＴ方法不需考虑多目标时的交叉项问题，从而省去了ＷＶＤ－ＨＴ方法中ＷＶＤ值从直角坐标到极坐标的转换和二维搜索的Ｈｏｕｇｈ变换，简化了处理，降低了计算复杂度。  

分数阶Fourier变换对多分量Chirp信号中心频率的分辨能力

研究了当多个同调频率的Chirp信号相近时，分数阶Fourier变换(FRFT)对中心频率的分辨能力问题。从FRFT在数值计算中对中心频率的估计区间出发，推导出了对中心频率的分辨能力表达式，根据偏微分方程进一步分析了采样时间、采样频率和信号调频率对分辨能力的影响。计算机仿真结果表明，当采样频率为400 MHz，采样时间为2μs；信号调频率的大小不超过100MHz／μs时，FRFT对中心频率的最小分辨力与调频率约成凹形抛物线关系，并且大于2 MHz.  

柴油发动机颗粒排放物的组分研究

重点对柴油机的颗粒排放物进行分析研究,将柴油机颗粒排放中的碳和可溶性有机成分(SOF)分离开来,并对SOF的来源进行了进一步的分离.研究结果表明:润滑油对柴油机颗粒排放中SOF的贡献不容忽视,降低柴油机润滑油消耗量和改善润滑油品质是降低柴油机颗粒排放的重要技术措施之一.  

水声图象目标探测

为实现水声图象中沉底目标的自动探测，提出一种匹配滤波和分形检测相融合的方法。由于匹配模板能够较好地模拟沉底目标的成像特性，而分形模型有助于区分人工目标和自然背景，所以这两种方法的融合可以有效地检测出目标，减少虚警。  

基于分数阶傅里叶变换的线性调频引信定距方法

针对调频（FM）引信，为了在较小的调制频偏内获得较高定距精度，提出了基于分数阶域瞬时初始频率估计和基于分数阶相关的两种定距方法。论述了两种方法的定距原理，分析了其距离分辨力与抗噪声性能，并进行了仿真验证。结果表明：较FM谐波定距方法，两种方法具有较高的距离分辨力，且受FM带宽影响较小；同时定距方法通过FM发射、接收信号与单载波混频方法，在分数阶域避免了FM率估计，降低了算法复杂度，具有工程可实现性；较初始频率估计方法，基于分数阶相关的FM定距方法抗噪声性能更好，适合于低信噪比环境下信号检测。  

基于分数阶傅里叶变换水下目标距离及速度的联合估计

针对分数阶傅里叶变换（FRFT）在主动探测系统中应用问题，本文研究了基于FRFT的水下目标距离和速度的联合估计方法及其敏感性能。给出了线性调频信号的FRFT，揭示了真实信号参数与离散计算时归一化参数之间的关系，推导了脉冲信号的FRFT。在此基础上提出并推导了基于FRFT的目标距离/速度与回波信号FRFT的峰值所在位置的密切关系，最后用仿真数据和水池实测数据验证了该方法利用一个脉冲就可同时有效估计目标的距离和径向速度，并讨论了估计参数的敏感性。  

基于分数阶傅里叶变换的标量脱靶量测量新方法

针对多普勒测量法恒幅恒频假设在脱靶量点附近会引起较大的测频误差的问题，提出了一种基于恒幅chirp信号假设的准实时标量脱靶量测量方法。通过延长多普勒频率的拟合分段时长，有效地增大了积累时间。利用分数阶傅里叶变换的快速离散算法来实现。仿真结果表明，相比基于FFT的方法，测量精度更高、鲁棒性更好，尤其是在较低信噪比的情况下，但计算复杂度略有增加。  

基于分数阶傅里叶变换补偿多普勒徙动的动目标检测算法

提出了一种基于分数阶Fourier变换(FRFT)的二次相位多普勒徙动补偿的动目标检测算法。该算法利用离散分数阶Fourier燹换形成扫频滤波器组，实现对每个多普勒频率（径向速度）检测单元分别进行二次相位补偿和相参积累，有效增强了雷达在强杂波背景下对微弱运动目标的检测能力。仿真结果验证了本文算法的有效性。由于分数阶Fourier变换具有比较成熟的快速算法（与FFT计算量相当），所以所需的计算代价较小。  

An Automatic Interference Recognition Method in Spread Spectrum Communication System

An algorithm to detect and recognize interferences embedded in a direct sequence spread spectrum （DSSS） communication system is proposed. Based on Welch＇ s averaging modified periodogram method and fractional Fourier transfor- mation （FRFT）, the paper proposes a decision tree-based algorithm in which a set of decision criteria for identifying different types of interferences is developed. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm provides a high recognition rate and is robust for various ISR and SNR.