短时分数阶傅里叶变换的基本性质

作为一种不会对信号时频结构在解线调时产生压缩扭曲的线性时频分析工具,短时分数阶傅里叶变换(STFrFT)相比于分数阶傅里叶变换更适于处理多项式相位信号.证明了短时分数阶傅里叶变换的一些基本性质,例如:重构条件和帕塞瓦尔定理等.以chirp信号为例给出了STFrFT的窗函数和窗口参数的选择依据.本文结论为短时分数阶傅里叶变换的应用提供参考.     

STLFMCW信号的周期FRFT检测与参数估计

结合对称三角线性调频连续波（STLFMCW）信号的时频特性,提出了一种采用周期分数阶傅里叶变换（FRFT）的STLFMCW信号检测与参数估计方法。分析了STLFMCW信号在周期FRFT域的能量积累特性,推导了信号周期FRFT的处理增益表达式。利用噪声在周期FRFT域的概率统计特性实现了检测门限的自适应确定。由于具有周期积累特性,在低信噪比下,该方法对调频周期、起始时间偏移、调频斜率和载频具有较好的估计性能。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

LFM信号检测和参数估计方法研究

针对分解型分数阶傅里叶变换(Fr FT)快速算法与实际工程应用脱节和降低LFM信号参数估计计算复杂度和精度的问题,在分析和研究分解型算法和LFM信号参数估计的基础上,提出了一种基于RAT变换和分数阶域二分法谱校正的LFM信号参数估计的方法,并在Fr FT运算中采用量纲归一化。仿真结果表明,本方法可以提高LFM信号参数估计的精度和有效降低计算复杂度,估计精度可以达到CRLB,从而证明了本方法的有效性。     

双通道连续波多普勒雷达测速模型仿真

在交通测速中,使用的双通道连续波多普勒雷达具有两路L/Q正交通道,通过对两路通道的回波信号采集处理得到运动目标的速度和运动方向.建立一个测速模型,通过Matlab的M文件对算法编程完成,实现通道信号的设定读取处理并确定运动目标的仿真目的.模拟两路AD同步采集的L/Q信号作为模犁输入,一路通道的数据为实部另一通道的数据为虚部对应为实部和虚部组合的复数形式,以每采集到的1024个组合数据为一帧,在仿真环境中进行快速傅里叶变换得到采集信号的频谱,并经过数据相关后确定目标的频率点位置和多普勒频率,根据多普勒效应计算得到目标的速度和方向,完成仿真.结论表明,文中设计的测速模型可以针对不同目标的模拟输入仿真输出相应目标的速度和运动方向,仿真效果理想.     

调频连续波雷达信号调制方式识别算法研究

提出了一种识别调频连续波雷达信号调制方式的算法.采用短时傅里叶变换得到信号的时频变化曲线,将信号调制方式的识别问题转化为周期性曲线类型的识别.对周期性曲线的频谱进行特征分析,根据谐波成分的差异,实现曲线类型的正确识别,进而得到信号的调制方式.仿真结果表明,该算法能够正确识别常用的调频连续波雷达信号的调制方式,而且在信噪比为-10 dB时仍然具有很好的性能.     

基于FRFT自相似参数估计的异常流量检测方法

针对传统异常流量检测方法检测精度较低, Hurst指数估计受估计序列尺度的影响, 提出了基于分数阶傅里叶变换（FRFT）估计Hurst指数的方法。在此基础上, 实现了基于Hurst指数变化的异常检测, 有效解决了方法实现过程中FRFT最佳估计的分数阶阶数选择及Hurst参数求解的关键问题。实验表明, 基于FRFT的估计不受序列非平稳性影响, 对Hurst指数估计具有较高的估计精度, 并且可以准确地检测网络异常。     

基于部分相关的LFM脉冲全参数估计

针对线性调频（LFM）脉冲信号的侦察问题,提出了调频率、中心频率、信号到达时间、脉宽全套参数集的估计方法。首先,使用分数阶傅里叶变换（FrFT）对信号的调频率与时频关系进行估计;紧接着选取部分相关脉冲对信号进行积累,利用自相关处理完成中心频率、信号到达时间、脉宽参数的估计;然后推导了估计参数的克拉美劳下界（CRLB）,分析了信噪比对估计误差的影响;最后分析了部分积累脉宽对估计误差的影响,给出了积累脉宽的选择范围。仿真分析表明,调频率估计误差几乎达到CRLB,在信噪比0 dB、基带与调制参数均未知的条件下,中心频率估计均方根误差约为10^-1MHz数量级,信号到达时间和脉宽估计均方根误差约在10^-1 μs数量级。参数估计误差受到相关脉冲宽度的影响,随着相关脉冲宽度的增加,估计误差呈现先减小后增大的趋势。所提方法特别适用于脉压、合成孔径等新体制雷达的侦察。     

基于小波变换和FRFT的图像加密算法

为了提高图像的安全性,增强图像的加密效果,提出一种基于离散小波和分数阶傅里叶变换（FRFT）的图像加密算法。首先利用离散小波变换使图像信号稀疏化,然后对稀疏化处理后的图像进行离散FRFT处理,得到最终加密图像。MATLAB的仿真结果表明,和单一的小波变换相比,该算法的加密和解密效果较好,能够较好地隐藏图片的信息。     

基于重叠分段和FrFT的VCO非线性度检测方法*

VCO非线性度检测是实现其非线性度精确校正的前提,研究VCO非线性度检测方法具有重要理论意义和实用价值。针对目前基于微元法和分数阶傅里叶变换的VCO非线性度检测方法在抗噪性、实时性等方面存在的不足,提出了一种基于重叠分段和分数阶傅里叶变换的VCO非线性度检测方法。所提方法采取重叠分段的策略以抑制噪声干扰,在分数阶傅里叶变换域进行幅度峰值搜索时改用收敛速度快的黄金分割法以增强实时性。仿真实验表明所提方法具有良好的抗噪性,分段重叠率为0.25时其检测的均方根误差约为现有方法的1/2;当重叠率小于2/3时,其实时性也优于现有方法。     

基于STFT的无人机跳频信号检测与参数估计

为了有效实现对无人机的监管,避免涉密、干扰航班、扰民等事件发生,需快速识别出监测范围内的无人机信号,为此提出一种基于STFT的无人机跳频信号检测与参数估计方法。该技术对接收的信号样本做STFT变换,在时频图上采用时频能量对消法实现无人机跳频信号的盲检测,并在此基础上设计一种自适应的形态学滤波器消除干扰,同时引入最小二乘估计算法提升无人机跳频信号参数估计的性能。通过实验测试表明,算法在SNR不低于6 dB时,无人机跳频信号的检测概率在95%以上,且能正确估计出无人机跳频信号的跳频周期、跳频起跳时刻和跳频频率集等参数,实用性较强,工程使用价值较高。     

雷达探测的理论极限

目标检测和参数估计是雷达探测的两个基本问题.探测过程通常分目标检测和参数估计两个阶段进行,因此,雷达信号处理一般将目标检测和参数估计两个问题分开研究.本文通过引入目标存在状态变量,建立结合目标检测与参数估计的统一系统模型.提出探测信息、检测信息和估计信息的严格定义,并证明探测信息是目标检测信息与已知目标存在状态的估计信...     

基于参数估计的多传感器数据融合

探讨具有随机扰动的环境中同一特征的不同传感器测量值的融合问题，并在理论上给出了基于参数估计的多传感器融合算法，分析了正态分布数据的融合计算公式，并提出以数据探讨技术中的分布图方法来获得一致的传感器数据，从而提高了算法的鲁棒性。     

基于相位差分算法的参数估计研究

在数字信道化接收机后续精测频结构的基础上,讨论了相位差分算法在信号参数估计中的应用.首先从最小二乘估计模型人手分析了相对无模糊的相位差分算法,然后根据算法分别对加性高斯白噪声中的复正弦信号的频率估计方法和线性调频信号参数的联合估计方法进行了研究,最后给出了方法的最小均方误差分析及其数值结果.实验结果证明,方法能够有效、准确地估计出信号的参数,而且在较高信噪比条件下,其估计均方误差能达到Cramer-Rao下限.同时方法不含复杂运算,非常易于硬件实现.     

基于多项式变换的参数估计方法

本文给出一种采用DPT估计SNCK信号时宽—带宽积的方法,并通过仿真该估计方法的性能与其它估计方法进行比较.首先给出SNCK信号参数估计的一般过程.为了便于计算和理论推导,根据估计出的中心频率将接收到的SNCK信号搬移到零频,从而进一步估计其它参数,如采用DPT估计SNCK信号时宽带宽积.本文将重点研究采用DPT算法估计SNCK信号值的方法.     

The SLAM Algorithm for Multiple Robots Based on Parameter Estimation

With the increasing number of feature points of a map, the dimension of systematic observation is added gradually, which leads to the deviation of the volume points from the desired trajectory and significant errors on the state estimation. An Iterative Squared-Root Cubature Kalman Filter (ISR-CKF) algorithm proposed is aimed at improving the SR-CKF algorithm on the simultaneous localization and mapping (SLAM). By introducing the method of iterative updating, the sample points are re-determined by the estimated value and the square root factor, which keeps the distortion small in the highly nonlinear environment and improves the precision further. A robust tracking Square Root Cubature Kalman Filter algorithm (STF-SRCKF-SLAM) is proposed to solve the problem of reduced accuracy in the condition of state change on the SLAM. The algorithm is predicted according to the kinematic model and observation model of the mobile robot at first, and then the algorithm updates itself by spreading the square root of the error covariance matrix directly, which greatly reduces the computational complexity. At the same time, the time-varying fading factor is introduced in the process of forecasting and updating, and the corresponding weight of the data is adjusted in real time to improve the accuracy of multi-robot localization. The results of simulation shows that the algorithm can improve the accuracy of multi-robot pose effectively.     

基于CITAF-HAF的立方调频信号参数估计

针对立方调频(Cubic Frequency Modulated,CFM)信号的参数估计问题,提出了一种基于高阶模糊函数(High order Ambiguity Function,HAF)和相参积累三阶自相关函数(Coherently Integrated Trilinear Autocorrelation Func...     

基于遗传算法的分段Chen系统的参数估计

对比研究了单种群遗传算法和多种群遗传算法在分段Chen系统参数估计中的应用,通过构造一个合适的适应度函数,将Chen系统的多参数估计问题转化成一个多参数的寻优问题,利用遗传算法全局寻优性对其进行计算。仿真结果表明,相对于采用单种群遗传算法估计分段Chen系统参数,多种群遗传算法在准确性、鲁棒性方面具有明显的优势。     

基于纹理分类的极化SAR图像滤波方法

关于雷达图像优化,提高分辨率的问题,场景较为复杂的图像,固有噪声图像效果不够理想,对具有不同统计特性的像素点缺乏精确的区分。由于传统参数估计方法降噪效果不足,为解决上述问题,提出了一种基于纹理特征分类的参数估计方法。首先计算极化总功率图像的灰度共生矩阵,并提取纹理特征矢量,用K均值聚类的方法进行分类。然后根据分类结果,在滑动邻域窗内选取与中心像素同类别的像素用于参数估计。实验结果表明,改进的纹理分类的滤波方法具有更好的降噪效果,对于复杂场景的极化SAR图像表现了较大的优越性。     

基于分数阶傅里叶变换的ISAR横向定标

逆合成孔径雷达的横向定标是确定横向像素代表的真实尺寸、进行目标几何特征提取的前提。本文研究了一种基于分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier transform,FrFT）的横向定标方法,利用回波信号在慢时间域为线性调频信号的特性,使用FrFT方法得到信号在不同分数阶傅里叶域的能量聚集性,估计目标回波信号多普勒调频率,求得转动角速度,进而完成横向定标。仿真实验验证了算法的有效性和准确性。     

基于多特征参数的雷达数据关联及融合

在高密集多回波环境下,针对多雷达系统参照目标位置信息参数进行跟踪时可能出现关联精度较差的问题,加入多普勒频率参数,提高对目标跟踪的精度。针对数据融合过程中各雷达产生的误差不一致问题,提出一种动态分配权值的策略,将带有权值的各雷达数据送往融合中心进行融合计算。仿真结果表明,该方法能改进雷达系统的跟踪精度。