基于分数阶傅里叶变换的线性调频信号二维波达方向估计

 本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)的多线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法.该方法利用FRFT对LFM信号的能量聚集特性,构造出一种新的分数阶傅里叶域的阵列信号数据模型,并利用MUSIC算法实现对多个LFM信号的二维DOA估计.仿真实验验证了算法的有效性.     

基于FrFT的LFM相参脉冲信号多普勒频率变化率估计算法

线性调频信号(LFM)在雷达中广泛应用,精确获取观测LFM信号中的多普勒频率变化率信息是单站无源定位与跟踪系统的一项关键技术。该文提出了基于分数阶Fourier变换(FrFT)的多普勒频率变化率估计算法,在分数阶变换域上使信号能量聚集,消除调频率对参数估计的影响的同时充分提高了信噪比,进而利用保留的脉冲间相对相位关系获得了多普勒频率变化率的高精度估计。理论分析表明,该算法估计精度接近理论下界,数值仿真验证了算法的有效性。     

高斯白噪声背景下的LFM信号的分数阶Fourier域信噪比分析

目标大机动运动使雷达回波表现为频率和调频率参数均未知的LFM信号。未知参数LFM信号的检测和估计采用分数阶Fourier变换来实现受到越来越多的关注,为此本文着重分析其分数阶Fourier变换的信噪比。首先推导出时限线性调频信号的分数阶Fourier变换模平方,给出了在分数阶Fourier域的峰值点与未知参数的关系,然后研究了附加白噪声LFM信号在分数阶Fourier域的统计特性,确定了其信噪比,并与理想情况(即参数频率和调频率参数已知)下线性相位匹配滤波器的输出信噪比进行了比较。     

基于分数阶傅立叶变换的WLFM信号DOA估计

本文提出了一种新的基于分数阶傅立叶变换的DOA估计算法,该算法首先将天线阵的观测信号变换到分数阶Fourier域,并将时域时变的方向向量转化为分数阶Fourier域时不变的方向向量,同时将线性调频信号解调为窄带平稳信号,然后在相应的分数阶Fourier域,利用root-MUSIC算法进行波达方向估计.理论分析与仿真结果表明,该方法算法简单,估计性能好.     

多项式相位信号瞬时频率变化率估计及其应用

通过定义两种新的变换——指数型相位匹配变换和复时间延迟型相位匹配变换,可实现对任意阶次的多项式相位信号(PPS)的瞬时频率变化率(IFR)估计.给出了这两种变换的基本原理和实现方法,同时分析了算法实现过程中应注意的问题.进而,研究了IFR在以下三个方面的应用:(1)PPS的参数估计问题;(2)PPS的瞬时频率估计问题;(3)构造新的时频分布,该分布对于阶次大于2的多项式相位信号具有理想的时频聚集性.最后通过计算机仿真实验验证了本文所提算法的有效性.     

空间高阶时频分布及虚拟时频ESPRIT算法

基于L-Wignrer分布(LWD),定义了一种全新的空间高阶累积量L-Wigner分布,并利用虚拟时频ESPRIT算法与阵列扩展,提出了一种多个多项式相位信号(PPS)的DOA估计算法.该方法利用平滑的伪WVD分布以实现PPS信号的LWD分布极大地抑制了其中的交叉项并提高了信号时频聚集性.同时,将时频分析与高阶累积量结合,使算法具有虚拟阵列扩展的特点,高分辨高精度的估计了PPS信号的DOA.理论分析和计算机仿真表明该方法具有很好的参数估计性能.     

一种单分量PPS的快速估计算法

 提出了基于多项式-厄米多项式变换(PHPT)的多项式相位信号(PPS)参数估计算法.其基本思路是将相位系数转化为泰勒系数的估计,并用PHPT实现泰勒系数的估计.该方法为线性算法,对最低阶系数有很好估计效果,且计算复杂度比已有算法低,等效于三次FFT运算.仿真验证了该方法的有效性.     

基于FRFT的线性调频信号欠采样快速检测方法

采用分数阶Fourier变换对线性调频信号(Linear Frequency Modulation,LFM)进行检测与参数估计时,由于信号的特征未知,需要运用二维搜索方法确定分数阶Fourier变换的最佳旋转角度.该方法运算量巨大.为减少运算量,本文推导了欠采样前后LFM信号的分数阶Fourier变换最佳能量聚集旋转角度关系,证明了无噪LFM信号的调频率估计可以完全不受Nyquist采样定理的限制;通过推导分析欠采样含噪LFM信号在最佳分数阶Fourier域的信噪比,给出了欠采样倍数M对LFM信号检测的影响及其选取原则;最终提出一种基于欠采样理论的LFM信号快速检测方法.实验结果表明,当M选取合适时,利用原始信号的欠采样样本即可对LFM信号实现有效检测,快速确定其调频率.     

一种基于分数阶Fourier变换的雷达运动目标检测算法

针对雷达回波为多分量LFM信号时,时频分析存在的交叉项干扰问题,提出了一种基于分数阶Fourier变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)的伪Wigner分布(PWD).该方法通过在参数平面按阈值进行峰值搜索确定变换域阶次,再在相应的分数阶Fourier域计算PWD,有效地抑制了交叉项的干扰,有利于更好地提取信号的时频信息.仿真实验证明了在强背景噪声下该算法的有效性.     

相干宽带线性调频信号的波达方向估计新方法

提出了一种相干宽带线性调频(LFM)信号的波达方向(DOA)估计新方法。该方法利用LFM信号在分数阶Fourier域上的解线调特性,构造出新的解线调域阵列数据模型,然后结合传统的矩阵重构解相干以及MUSIC算法实现相干LFM信号的DOA估计。若同时存在多组相干LFM信号入射,则首先在不同的能量聚集域上将各信号组分离,然后逐一进行各组内相干信号的DOA估计。该方法充分地挖掘了观测信号所包含的时频信息,增加了可检测的DOA数目,提高了分辨性能和抗噪声性能。此外,该方法无冗余阵元与孔径损失,且适用于任意流型阵列。仿真结果显示,在DOA估计的均方根误差(RMSE)相同时,与传统方法相比,本方法可获得8dB左右的信噪比增益。     

LFM信号参数联合估计新方法——域频率相差法

采用分数阶傅里叶变换域频率分析方法，针对线性调频连续波信号分数阶傅咀叶变换的特性，提出了分数阶域相差法，可以在低信噪比条件下对线性调频连续波信号进行检测，获得多普勒频移与实验的精确参数估计。同时时频参数联合估计中不必进行二维搜索，具有快速、高效的特点。计算机仿真结果表明了该方法的有效性。     

分数阶傅里叶变换在水下多目标方位估计中的应用研究

线性调频（Linear Frequency Modulation,LFM）信号作为一种具有大时宽带宽积的信号被广泛应用于主动声纳中以进行水下目标方位估计。分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FRFT）技术对LFM信号分析具有独特的优势,本文通过对FRFT的理论研究,分析其应用于水下多目标方位估计领域的可行性。对于FRFT最优阶次搜索中存在的误差影响,本文研究范数约束Capon波束形成技术（Norm Constrained Capon Beamforming,NCCB）,利用NCCB算法提高FRFT预处理后的目标方位估计的稳健性。最后,本文将分数阶预处理与稳健波束形成算法结合,通过计算机仿真验证了基于FRFT预处理的NCCB算法在低信噪比环境下仍然可以实现水下多目标方位的稳健估计。      

Wideband LFM Interference Suppression Based on Fractional Fourier Transform and Projection Techniques

A novel wideband LFM interference suppression method is proposed based on fractional Fourier transform (FRFT) and projection techniques. By using the concentration property of LFM interferences in fractional Fourier domain, the initial frequency, frequency modulation rate and direction-of-arrival (DOA) of LFM interferences are first estimated. Afterwards, the space–time interferences subspace is constructed. In order to suppress wideband LFM interferences, the received signal is projected onto the subspace orthogonal to the interferences subspace when the signals are uncorrelated. Furthermore, considering the scenario when the signals are coherent, according to the properties of oblique projection, LFM interferences are suppressed by projecting the received signal onto the joint signal–noise subspace. Then, the desired signal is extracted by beamforming. Unlike the existing algorithms, the proposed method not only can exactly estimate parameters and directly solve the DOA of LFM interferences but also can construct the interferences subspace with the time-variant steering vector of interferences. Moreover, our method can effectively suppress LFM interferences without reducing the freedom, and significantly improve the performance, even at low signal-to-noise ratio (SNR) or small number of snapshots. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

基于FrFT的LFM信号检测与参数估计算法

针对线性调频(Linear Frequency Modem,LFM)信号的快速检测和高精度参数估计问题,在分析LFM信号特征和分数阶傅里叶变换(FrFT)原理的基础上,基于快速解线性调频技术,提出了一种LFM信号检测和参数估计算法,该算法将LFM信号检测由二维搜索转换为一维搜索,从而有效地减少了运算量。仿真结果表明,算法在低信噪比下具有良好的参数估计性能。     

多径BOC信号捕获性能分析

针对多径情况下存在一阶多普勒变化率的高动态二进制偏移载波(Binary Offset Carrier,BOC)信号捕获困难的问题,本文提出了基于部分匹配滤波器(Partial Matched Filter,PMF)和分数阶傅里叶变换(Fractional Fou-rier Transform,FRFT)相结合的多径情况...     

基于FRFT的多LFM信号的分离及参数估计

线性调频（LFM）信号在某个阶次的FRFT域中具有能量聚集性,根据这一特性采用分数阶傅里叶变换（FRFT,Fractional Fourier Transform）来分离多个未知任何先验参数的LFM信号,通过在FRFT域搜索峰值点来检测并分离出LFM信号,并用相关系数对分离效果进行了评价。针对二维搜索峰值点的计算复杂性,提出了曲线拟合优化技术来进行FRFT模值检测,把二维搜索转化为一维曲线拟合问题,并介绍了高斯混合模型近似FRFT模值分布。计算机仿真表明,这一方法极大地降低了计算复杂度,对多分量LFM信号进行了有效的分离及参数估计。