基于DFRFT水下动目标LFM回波检测算法

匹配滤波器作为高斯白噪声背景下线性调频信号的最优检测器,在水下声信号处理中得到了广泛的应用。根据匹配滤波器输出峰值位置可以获得目标距离的估计,但运动目标径向速度造成的回波和样本失配将导致匹配滤波器检测性能下降。利用分数阶傅里叶变换对线性调频信号的聚焦特性,提出了应用离散分数阶傅里叶变换的水下运动目标线性调频回波检测算法。仿真测试表明,该算法对于混响噪声背景下径向速度未知动目标的线性调频回波具有良好的检测性能。     

基于FRFT的雷达微弱目标信号检测算法

针对低信噪比下雷达目标回波检测的问题,提出对回波预处理后接分数阶傅里叶变换的检测方法。预处理为AR滤波器抑制杂波并用小波去噪。由于低信噪比下分数阶傅里叶变换检测性能低,对回波做预处理提高回波信噪比。再运用分数阶Fourier变换对LFM信号的聚敛性质检测。仿真结果表明,文中提出算法检测性能优于直接进行分数阶傅里叶变换。     

LFM的一种自适应滤波方法

研究了白噪声环境下线性调频信号的自适应滤波问题。提出了一种LFM自适应滤波算法,该算法利用分数阶傅里叶变换将LFM信号转化为正弦信号,在u域进行自适应滤波,利用分数阶傅里叶反变换得到滤波后的时域信号。该算法为白噪声下LFM信号增强、滤波提供了一种算法框架。性能分析表明,该算法的滤波效果取决于自适应滤波器的效果。最后仿真表明该算法效果明显,计算方便。     

基于水下动目标LFM回波检测的累积归一化算法

水下声信号处理中通常采用匹配滤波器作为线性调频回波的最优检测器,并且根据匹配滤波器输出的峰值位置估计目标距离,但对于径向速度未知的动目标线性调频回波信号,多普勒频偏造成的回波和样本失配将导致匹配滤波器检测性能下降。在Dechirp算法基础上提出了可以用于混响噪声背景下动目标线性调频回波检测的累积归一化算法,仿真测试表明,该算法在混响噪声背景下具有良好的检测性能,并且根据判决向量的峰值位置可以估计目标径向速度。     

基于ST-FRFT的非合作水声脉冲信号检测方法

为解决非合作条件下水声脉冲信号检测与参数估计的难题,本文提出了一种基于短时分数阶傅里叶变换（ST-FRFT）的检测方法。线性调频（LFM）和单频（CW）脉冲信号是最常见的两种水下声脉冲信号,在非合作条件下,信号参数信息的缺失使得不能直接采用匹配滤波检测方法,傅里叶变换（FT）对CW信号具有良好的检测增益,但对LFM信号检测增益下降,尤其是具有较大调制率的LFM信号。分数阶傅里叶变换（FRFT）对LFM信号具有良好的能量聚集性特点,有利于LFM信号的检测,并且包含了Fourier变换,同样适用于CW信号的检测。为了同时获得接收信号的时域和频域特征,设计了基于短时分数阶傅里叶变换（ST-FRFT）的检测器,可以实现信号参数未知的情况下对LFM和CW信号的截获检测。理论分析了ST-FRFT与STFT方法针对LFM信号和CW信号的检测性能,基于FT的方法对LFM信号的处理增益受到调制率的影响,相对于CW信号增益下降,并且随窗长呈非线性变化,非合作条件下难以获得最佳窗长,而FRFT对LFM信号可以获得近似匹配滤波的处理增益,提高了LFM信号的检测性能。仿真结果和湖试数据处理结果验证了理论分析的正确性与该方法的有效性。      

分数阶傅里叶变换在雷达多目标检测和参数估计中的应用

介绍了分数阶傅里叶变换的基本原理和基本性质。结合时域和频域上扫频滤波器的原理推导出了分数域上的扫频滤波器的实现形式。利用分数阶傅里叶变换对线性调频信号有很好的聚焦性的性质,提出了基于分数阶傅里叶变换的雷达多目标检测和参数估计算法。解决了在强度相差较大的强分量信号中检测和估计弱分量LFM信号参数的问题。仿真结果表明了该算法的有效性。     

分数阶傅里叶域滤波器组的一般化设计方法

 分数阶傅里叶变换相对于传统的傅里叶变换具有灵活的时频分析特性,在最优分数阶傅里叶域进行滤波可以实现对某些非平稳信号的最优检测和参数估计以及对某些干扰和噪声的滤除.分数阶傅里叶域滤波器组理论的提出弥补了分数阶傅里叶域滤波不具备多尺度分析以及运算量过大的缺点,但现有的分数阶傅里叶域准确重建滤波器组设计方法不具备形式一般化的特点,很难满足很多实际工程的需要.本文从分数阶傅里叶域多抽样率信号处理基本理论和分数阶卷积定理出发,推导出了分数阶傅里叶域准确重建滤波器组的一般化设计方法,为分数阶傅里叶域滤波器组理论在实际工程中的推广应用奠定了理论基础.最后,仿真实验验证了本文所提分数阶傅里叶域滤波器组一般化设计方法的有效性.     

基于FRFT域自适应滤波的脉冲压缩技术

雷达回波中往往存在严重的干扰,采用线性调频信号(linear frequency modulation,LFM)的脉冲压缩雷达系统中,直接对回波信号进行脉冲压缩往往得不到好的效果。文中利用线性调频信号在分数阶傅里叶变换(fractional fourier transform,FRFT)中的强能量聚集性的特点,在分数阶傅里叶域对混合回波进行自适应滤波,再将滤波后的信号变换回时域进行脉冲压缩处理。自适应滤波算法采用一种改进的变步长NLMS算法,相对于传统固定步长NLMS算法有较好的滤波结果。仿真结果表明,经过分数阶傅里叶域自适应滤波后的信号在脉冲压缩后的目标检测结果有了很大的改善,明显提高了脉冲压缩雷达的检测性能。     

一种线性调频信号参数分析的综合方法

研究了合成孔径雷达中的线性调频（LFM）信号的参数估计问题。分析和比较了常用的LFM分析算法的优缺点，提出了一种基于分数阶傅里叶变换和相位解缠的综合方法，提高了估计的有效性和鲁捧性。在计算机仿真中，采用该方法的估计参数对畸变LFM信号进行相位补偿和脉冲压缩，获得了令人满意的分析结果，验证了该方法的有效性和鲁棒性。最后，分析了LFM信号各阶分数阶傅里叶变换的特性，优化了分数阶傅里叶变换扫描算法，大大缩短了运算时间。     

基于分数阶傅里叶变换的双基地雷达线性调频信号的参数联合估计新方法

该文提出一种双基地MIMO雷达线性调频(LFM)信号参数的联合估计新方法。在所提出的新的双基地MIMO雷达的信号模型基础上,利用分数阶傅里叶变换对线性调频(LFM)信号的能量聚集特性进行提取,根据分数阶傅里叶变换域内的峰值点对多普勒频移尺度和时延进行估计,并采用FRFT-MUSIC算法实现了线性调频(LFM)信号收发角的联合估计,实现了收发角的自动配对。仿真实验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FRFT的LFM脉压雷达移频干扰辨识

针对复杂电磁环境下LFM脉压雷达移频干扰辨识的问题,提出了一种新的基于分数阶Fou—rier变换的干扰识别方法。该方法通过将分数阶Fourier变换与雷达接收机中的匹配滤波结果相结合,不仅可实现对接收信号的分数阶滤波,去除复杂电磁环境中的杂波噪声,进而提高脉冲压缩测距系统的准确度;并且将利用分数阶Fourier变换估计得到的目标速度信息与脉冲压缩所得距离信息相结合,可有效识别敌方干扰机发射的假目标欺骗干扰。仿真实验验证了方法的有效性。     

基于FRFT的风廓线雷达间歇杂波抑制

风廓线雷达回波信号中的间歇强杂波严重干扰了大气湍流回波信号的识别和频谱估计。为了抑制该类杂波,提出了基于分数阶Fourier变换（FRFT）的杂波抑制方法,该方法利用间歇强杂波在分数阶Fourier频率域的能量聚集特性,通过窄带带阻滤波器在分数阶Fourier频率域滤除杂波,且对杂波滤除后的信号进行时域重构进而得到杂波抑制后回波信号的频谱图。与未进行杂波抑制回波信号的频谱图相比,间歇杂波部分被抑制明显。理论及仿真实验结果证明了该方法的有效性。     

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.     

基于FRFT的末制导雷达海面动目标检测方法

为有效提高反舰导弹动目标检测性能,利用分数阶Fourier变换(FRFT)对线性调频(LFM)信号良好能量聚集性的特点,提出了基于FRFT的末制导雷达海面微动目标检测方法。首先,针对舰船目标的不同运动状态,分别建立目标平动(匀速和匀加速)以及三维转动(横滚、俯仰和偏航)模型,得到动目标回波的多普勒和微多普勒频率,在短的观测时间范围内,可近似建模为LFM信号。其次,通过计算雷达回波信号在不同变换阶数下的FRFT,形成二维参数平面,在此平面内,采用非参量恒虚警检测器形成自适应门限,并进行动目标判决。最后,仿真分析了算法的性能和影响因素。     

分数阶Fourier域强弱LFM信号检测与参数估计

分数阶Fourier变换（FRFT）由于其特有的性质,非常适合处理线性调频（LFM）信号,尤其是,作为一种线性变换,可以克服多分量LFM信号之间的交叉项干扰。但是采用逐次消去法检测多分量LFM信号时,每检测一个LFM信号,都要对信号分别求旋转角 的FRFT,再进行二维搜索,计算量较大。为了提高FRFT对多分量LFM信号的检测效率,本文给出一种在分数阶Fourier域检测强、弱LFM信号的新方法。首先,分析了逐次消去法和聚类分析法检测多分量LFM信号的原理,以及它们的优缺点。提出一种聚类分析和逐次消去相结合的信号检测方法,利用平面截取信号在平面(u,α)上的尖峰,并引入基于广度优先搜索邻居（BFSN）的聚类算法,对截取的信号尖峰进行聚类分析,获得每个LFM信号对应的信号尖峰,实现多个较强信号的检测与参数估计,再利用逐次消去法实现弱信号的检测。该方法可以同时检测多个能量相近的LFM信号,提高了检测效率,以及次强信号的参数估计精度,并有效地抑制了强信号对弱信号的遮蔽影响。通过对信号进行平面切割处理,减少了BFSN聚类算法中输入集样本数量,大大降低了算法的计算量。最后,仿真验证了该方法的有效性。      

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...