基于频域延时FRFT模函数对消的检测方法

在分析线性调频信号分数阶Fourier变换的频移特性的基础上,提出了一种基于频域延时FR-FT模函数对消的海面弱运动目标检测方法。此方法在基本不减弱信号的情况下有效地抑制了海杂波,在低信杂比条件下有较好的检测性能。利用IPIX实测数据仿真实验表明,所提方法在改善信杂比以及提高检测概率等方面都明显优于仅对回波作FRFT变换。文中给出的检测概率曲线表明该方法在低信杂比条件下具有较高的检测概率,证实了方法的有效性。     

两种基于分数阶模糊函数的运动目标检测方法

针对海杂波中运动目标较微弱的特点,推导了单频信号、LFM信号以及相位含有三次项回波信号的分数阶模糊函数的时移特性及正负对称旋转角的分数阶模糊函数,得到2个有用的结论:(1)延时单频信号和延时LFM信号的分数阶模糊函数模函数与时域延时无关,而对于相位含有三次项的回波信号,其延时信号与原信号的分数阶模糊函数模值相等,但其最大值位置不同,与延时有关;(2)单频信号和LFM信号的正负对称旋转角的分数阶模糊函数模处处相等,而对于相位含有三次项的回波信号,其模幅度差别很大。根据此特性提出了2种基于分数阶模糊函数的运动目标检测方法。IPIX实测数据验证表明了文中方法的有效性。     

基于分数阶Fourier变换的模糊函数及其在二次调频信号参数估计应用中的研究

作为处理非平稳信号的一种重要工具,模糊函数(ambiguity function,AF)已经被广泛应用于雷达信号处理、声纳技术等领域,并对线性调频信号信号的参数估计具有极好的处理能力。但对应用于众多领域的二次调频信号,模糊函数就显得无能为力了。作为Fourier变换的更广义形式,分数阶Fourier变换(Fractional Fourier transform)近年来受到了广泛关注。为解决二次调频信号的估计问题,本文研究了基于分数阶Fourier变换的模糊函数,给出了这种变换的一些新的重要性质,如共轭对称性、Moyal公式、时移性等,推导出了它与经典模糊函数、基于分数阶Fourier变换的Wigner分布、短时Fourier变换、小波变换等其他时频变换的关系。作为应用,最后本文用这种分数阶模糊函数来估计二次调频信号,应用实例的仿真结果表明了分数阶模糊函数在估计二次调频信号参数方面的可行性和有效性。      

线性调频信号分数阶频谱特征分析

线性调频信号是一种典型的非平稳信号,广泛应用于雷达、声纳、通信等领域.分数阶Fourier变换是一种新兴的时频变换,由于其独特的性质,成为线性调频信号检测与参数估计的一种良好工具.尤其是,作为一种线性变换,分数阶Fourier变换在处理多分量线性调频信号时能够避免交叉项的干扰.但是,多分量线性调频信号在分数阶Fourier域也存在相互影响的问题.为了分析该问题,研究线性调频信号在分数阶Fourier域的频谱分布特征是非常必要的.本文根据分数阶Fourier变换的定义以及分数阶Fourier变换与时频分布的关系,分析了线性调频信号在分数阶Fourier域的频谱分布特征,以及线性调频信号的分数阶频谱分布与分数阶旋转角α的变化关系;根据离散分数阶Fourier变换的实现算法,讨论了线性调频信号在离散分数阶Fourier变换条件下的分数阶频谱的分布特征,以及线性调频信号在分数阶Fourier域的能量谱的近似表达式.最后,利用LFM信号的分数阶频谱的分布特征,分析了多分量LFM信号中的信号尖峰偏移问题,并给出信号尖峰发生偏移的条件.本文为定量分析分数阶Fourier域多分量线性调频信号之间的相互影响奠定了基础,为改善分数阶Fourier变换对多分量线性调频信号的处理能力提供了参考.     

基于分数阶Fourier变换的雷达目标检测算法

线性调频(LFM)信号是现代雷达系统中常用的一种重要的大时宽-带宽积信号,基于匹配滤波的数字脉压方法是LFM信号经典的信号处理方法。利用分数阶Fourier变换对LFM信号的独特聚敛性质,基于Monte-Carlo仿真分析,本文研究了基于分数阶Fourier变换的目标检测和测距方法,并与经典的脉压方法进行了对比分析,分析表明该方法的目标检测性能与匹配滤波相同,且具有运算量小、不需要存储大量滤波器系数的优点,具有一定的应用潜力。     

基于分数阶傅立叶变换的模糊函数的研究

分数阶傅立叶变换可以看作是傅立叶变换的推广,本文回顾了分数阶傅立叶变换和模糊函数的有关理论,给出了基于分数阶傅立叶变换的模糊函数,讨论了该函数的主要性质。应用实例的仿真实验验证了此函数的有效性。     

基于分数阶Fourier变换的机载SAR运动目标检测

该文首先建立了机载合成孔径雷达(SAR)对运动目标的回波信号模型,阐述了其本质为线性调频信号的特点。根据这种特点,提出了一种基于分数阶Fourier变换的机载SAR运动目标检测新方法,有效地消除了线性调频信号的时频耦合特性对信号检测的影响。与双线性时频分布类算法相比,分数阶Fourier变换是线性变换,在多运动目标存在的情况下,不会受到交叉项的影响。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于分数阶谱相减的弱目标检测方法

提出了海杂波背景下的基于分数阶谱相减的弱运动目标检测方法。该方法通过对回波信号检测单元和参考单元分别作分数阶Fourier变换(FRFT),然后将得到的两个模值相减来构成检测统计量,达到抑制杂波、提高检测概率的目的。利用IPIX实测数据实验表明,所提方法在增加目标与杂波FRFT峰值差、提高信杂比以及检测概率等方面都明显优于仅对回波作FRFT变换。在信杂比降低到-12 dB时仍能很容易地检测出目标。设置适当的恒虚警检测门限,该检测方法能够达到更好的检测效果。     

基于分数阶域的多分量线性调频信号能量聚集性检测

线性调频信号(LFM)在雷达信号中已得到广泛使用。本文利用LFM信号在时频平面上某一角度的能量聚集特征和分数阶Fourier变换的性质,提出了基于分数阶域的能量聚集性检测算法,并定性地分析其检测性能以及提高FRFT的分辨率方法。     

分数阶Fourier变换域的反辐射导弹检测技术

通过推导单频信号和线性调频（LFM）信号旋转角正负对称的分数阶Fourier变换（FRFT）模函数,得到一个有用的结论：单频信号正负对称旋转角的FRFT模值相等,模函数关于中心点对称,而对于LFM信号,其模幅度差别很大。根据此结论提出了一种基于观测信号正负对称旋转角的FRFT模之差的反辐射导弹（ARM）检测方法。此方法可以有效地消除载机信号的干扰。仿真结果表明,此方法在低信噪比下能有效地检测出ARM。     

新截获模型下的对称三角LFMCW信号的检测与参数估计

针对现有参数估计方法需要以信号的调频周期起点为截获时间起点的假设,结合“连续波”信号的特点和电子侦察的实际,建立新的对称三角线性调频连续波(STLFMCW)信号截获模型,提出了一种STLFMCW信号检测与参数估计方法.该方法在分析多周期STLFMCW信号模糊函数的基础上,利用Radon-Ambiguity变换(RAT)估计信号的调频斜率并确定分数阶傅里叶变换(FRFT)的最优阶数,根据截获模型下信号新的时间频率关系,再通过相应阶数上FRFT估计调制周期、调制带宽和载频.与现有方法相比,该方法克服了对信号截获时间起点限制,只需截获信号包含至少两个完整的正调频部分或负调频部分就可估计出信号的各个参数.蒙特卡罗仿真实验表明,本文的参数估计方法在低信噪比下具有很好的鲁棒性.     

海杂波FRFT域的分形特性及目标检测

通过对实测海杂波数据的仿真分析,论证了海杂波在分数阶Fourier变换域具有分形特征,而且有目标单元和无目标单元存在分数维差异,这种分数维差异在分数阶Fourier变换域存在一个最大值。基于此特征提出了基于分数阶Fourier变换域海杂波分数维差异的目标检测方法,此方法通过检测回波信号分数阶Fourier变换域分数维的变化的最大值达到检测目标的目的,这比基于时域分数维差异的方法具有更好的检测效果。最后通过对实测海杂波数据进行仿真,证实了该方法的有效性。     

基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号检测

分数阶Fourier变换作为最新提出的一种分析工具,其变换域同时具有信号的时域信息和频域信息,其实质是Fourier变换的一种广义形式,较适合处理非平稳信号。文中提出一种基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号参数估计与分离方法。通过在分数阶Fourier域搜索峰值点来对多分量LFM信号进行检测和参数估计,同时结合逐次消去思想来分离多个未知参数的LFM信号,抑制了强信号分量对弱信号分量的遮蔽干扰。     

两种海杂波背景下的微弱匀加速运动目标检测方法

该文研究了线性调频(LFM)信号和单频信号分数阶Fourier变换(FRFT)模函数的一些性质,根据这些性质提出了两种基于FRFT模之差的海杂波背景下匀加速运动目标检测的新方法。一种方法利用接收信号与其延时信号的FRFT模之差,另一种方法利用接收信号正旋转角的FRFT模与负对称旋转角FRFT模的镜像之差。两种方法能较有效地抑制海杂波,对信杂比有一定的改善,在低信杂比下具有较好的检测效果。对实测海杂波数据进行仿真,证实了两种方法的有效性。     

基于空域联合时频分解的海面微弱目标检测方法

海面目标不仅影响其位置处波浪运动,还会影响其周围的水域,其雷达回波信号分布于多个相邻的距离单元,所以目标回波信号表现出明显的空域相关性。该文根据海面目标信号的空间相关性提出了一种基于空域联合时频分解的海面微弱目标检测方法。该文提出的一种两信号互S-方法将相邻两个距离单元的回波信号变换到时频域,再利用互维格纳-威尔逆变换实现两距离单元信号的联合时频分解,最后根据分解分量的联合时频聚集性实现目标检测。实测X波段雷达海面回波的处理结果表明该文方法能够较精确地从海面回波中检测出微弱目标,并且能够显示目标的瞬时运动特性。      

海杂波FRFT域分形特征判别及动目标检测方法

该文研究了海杂波在分数阶Fourier变换(FRFT)域的分形特征,提出了一种基于分形特征差异的联合动目标检测方法。首先,分析了海杂波数据在FRFT域的统计特性,通过对不同极化方式下分形曲线的仿真分析,得到海杂波在FRFT域满足自相似性。其次,给出了分形参数的提取方法和无标度区间,并分析了变换阶数对分形参数估计的影响。最后,利用临近距离单元或临近时刻的雷达回波信号在FRFT域的分形维数和斜距的差值作为检测统计量,经不同极化方式下的海杂波数据验证,表明算法不仅具有良好的微弱动目标检测能力,而且能够准确估计目标的运动状态。     

一种改进的基于FrFT的SAR运动目标检测与成像方法

针对传统的基于FrFT的SAR地面运动目标检测方法的不足,该文结合分数阶Fourier域滤波、重排谱图以及CLEAN思想,提出了一种改进的方法。该方法能够以较高精度估计目标的多普勒起始频率和中心频率,并能分辨在时频平面位于同一直线的多个目标。最后给出了FrFT数值计算结果与有量纲的多普勒参数之间的转换公式。仿真结果表明了该方法的有效性。     

The Fractional Wave Packet Transform

We introduce the concept of the Fractional Wave Packet Transform(FRWPT), based on the idea of the Fractional Fourier Transform(FRFT) and Wave Packet Transform(WPT). We show a version of the resolution of the identity and some properties of FRWPT connected with those of FRFT and WPT.     

海杂波背景下的GRNN小目标检测

根据海杂波混沌特性,建立了其相空间重构模型,构造了广义回归神经网络（GRNN,Genera lized Regression Neural Network）目标检测器,并利用加拿大McMaster大学采用IPIX雷达在Dart—mouth地区海域实测带有目标的海杂波数据对此方法进行验证,结果表明：在混沌海杂波背景下GRNN小目标检测法具有良好的预测性和时速性。