分数阶Fourier域非均匀采样LFM信号的检测概率

为了减少分数阶Fourier域线性调频(LFM)信号处理的计算量,满足实时性要求,提出了一种新的非均匀采样方法.与传统的非均匀采样方法相比,该方法既解决了整个采样时段内由于过采样造成的数据冗余性,也消除了信号时变特征造成的局部冗余性.最后,应用该方法得到了非均匀采样LFM信号在分数阶Fourier变换域的频谱表达式,并对不同信噪比(SNR)条件下信号的检测概率进行了研究.结果表明,该方法具有较好的抗噪声能力.     

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。     

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.     

分数阶Fourier域上非均匀采样信号的频谱重构研究

 本文研究了分数阶Fourier变换域上非均匀采样信号的重构问题.首先得到周期非均匀采样信号经非均匀分数阶Fourier变换后的频谱表达式,研究了该分数阶频谱和信号连续分数阶频谱之间的关系,并基于该关系式提出了一种分数阶Fourier域周期非均匀采样信号的频谱重构算法;其次,讨论了分数阶Fourier变换域上更加一般情况下非均匀采样信号重构问题;最后,给出了周期非均匀采样信号频谱重构的仿真结果.     

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.     

基于分数阶Fourier变换的一种新的非均匀采样方法

由于采样设备和被采样信号的限制,完全均匀采样是无法实现的,因此不得不进行非均匀采样.根据信号的时变特征,在信号的低频部分,用较低的频率对信号进行采样;在信号的高频部分,用较高的频率对信号进行采样.在此基础上,应用分数阶Fourier变换对非均匀采样Chirp信号进行分析,得到非均匀采样Chirp信号在分数阶Fourier变换域的频谱表达式,并分析其在分数阶域的频谱性质.该方法解决了整个采样时段内由于过采样造成的数据冗余性,满足了实时性要求,且具有较好的抗噪声能力.这里提出的非均匀采样方法满足了采样定理的要求,并得到了均匀采信号在分数阶域的频谱表达式.     

非均匀采样信号的分数阶数字频谱研究

利用分数阶Fourier变换对实际采样过程中出现的非均匀、非理想采样信号进行了分数阶频谱分析与研究,得到了这类非均匀采样信号在分数阶Fourier变换域的数字频谱表达形式.由此进一步得到了非均匀采样Chirp信号在分数阶域的频谱表达式,并分析了非均匀采样Chirp信号在分数阶Fourier变换域的分数阶频谱性质,最后仿真结果证明了结论的正确性.     

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。      

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.     

线性调频信号基于高阶累积量的分数阶域的峰度检测

在电子侦察系统中,如何在多分量和复杂调制的情况下对线性调频(LFM)信号进行快速而有效的检测是一个重要课题。利用LFM在分数阶域的特征,提出了基于高阶累积量的分数阶域峰度检测的算法,并定性地分析了其检测性能。结果证明,峰度检测对单分量、多分量LFM信号都具有良好的检测能力,同时可以进行低噪比检测。     

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。     

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。     

基于积分二次相位函数和分数阶Fourier变换的多分量LFM信号参数估计

针对高斯白噪声中多分量线性调频信号参数估计问题,提出了一种基于积分二次相位函数（IQPF）和分数阶Fourier变换的新方法。分析了IQPF估计线性调频信号调频率的原理,指出IQPF有压制弱信号的缺点。为解决强度相差较大的多分量线性调频信号中弱分量信号的参数估计问题,提出利用分数阶Fourier变换域的信号分离技术,逐次估计强信号分量的参数并将其消去,来提高多分量信号参数估计的可靠性。最后通过计算机仿真,验证了该方法的有效性。这种方法与Radon-Winger变换法、Radon-Ambiguity变换法和单纯的分数阶Fourier变换法相比,极大的简化了计算。因此,该方法非常适合于多分量LFM信号的快速参数估计。      

基于双本振同步Nyguist折叠接收机的多分量LFM信号检测及参数估计

Nyquist折叠接收机(NYFR)为一种新颖的超宽带接收机结构,它可以利用单片ADC实现超宽带范围内信号的采集,而同步Nyquist折叠接收机(SNYFR)为其一种改进结构。该文在此基础上提出一种新的基于双本振方案的SNYFR结构,推导了多分量LFM输入下的数学模型。并基于此结构,提出一种基于正弦调频匹配(SFMM)与分数阶域折叠补偿相结合的多分量LFM信号奈奎斯特区域(NZ)判定与参数估计算法,克服了单本振SNYFR结构处理多分量LFM输入时的困难,提高了NZ判定及参数估计的抗噪声性能。计算机仿真表明,该文算法可以有效地对多分量LFM信号进行检测并实现各分量参数的高精度估计。     

Sampling random signals in a fractional Fourier domain

In this paper, we consider the sampling and reconstruction schemes for random signals in the fractional Fourier domain. We define the bandlimited random signal in the fractional Fourier domain, and then propose the uniform sampling and multi-channel sampling theorems for the bandlimited random signal in the fractional Fourier domain by analyzing statistical properties of the input and the output signals for the fractional Fourier filters. Our formulation and results are general and include derivative sampling and periodic nonuniform sampling in the fractional Fourier domain for random signals as special cases.     

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。      

基于分数阶傅里叶变换的多分量Chirp信号的检测与参数估计

分数阶傅里叶变换是傅里叶变换的广义形式。利用Chirp信号在分数阶傅里叶变换域的特点,提出了对含有多个非平稳Chirp成分的信号在噪声中的检测与参数估计方法。理论分析和仿真结果表明,与现有的基于时间域、频率域和时频域的方法相比,该方法物理意义清楚,计算简便,无交叉项干扰,抗噪声性能强。