基于FRFT的动目标检测模型与参数估计精度分析

采用分数阶傅里叶变换解决微弱运动目标的检测问题。首先,根据雷达发射的不同形式信号以及目标的运动状态,分别建立动目标回波模型,它们均可表示为频率和调频率参数未知的线性调频(LFM)信号,并给出相应的参数估计方法。然后,着重分析了信号观测时长、扫描步长、采样频率和信噪比等影响参数估计精度的因素,从实际应用出发,给出了实现LFM信号高精度参数估计的方法。最后,仿真分析了各个因素对参数估计精度的影响。结果表明,增加信号观测时长的同时适当缩小扫描步长,能够有效提高参数估计精度,同时能在低信噪比(SNR=-8 dB)下具有较高的检测概率(Pd=0.9),证明了理论分析的正确性。     

基于压缩感知的地面运动目标成像方法

针对地面运动目标成像数据量过大不便于数据存储和传输的问题,提出了一种基于压缩感知的地面运动目标成像方法.该方法对沿距离向脉冲压缩之后的数据进行双通道的相位中心偏置天线杂波对消处理,获取地面运动目标的数据信息,沿方位向进行低维观测获得压缩的回波数据,利用分数阶傅里叶变换矩阵作为稀疏基矩阵,并结合平滑i0算法实现最终的运动目标成像,同时利用获得的最优阶数进行运动目标的参数估计.仿真实验验证了所提方法的有效性和可行性.     

星载SAR多普勒参数估计的改进方法

多普勒参数的精度直接影响着星载合成孔径雷达的成像质量。文中提出了一种基于分数阶傅里叶变换的星载SAR多普勒参数估计的改进方法,对多普勒中心频率和多普勒调频率在同一过程中进行估计,在提高精度的同时降低了计算复杂度。对真实Radarsat-1数据的估计结果验证了该方法的有效性。     

基于FRFT的时变幅度Chirp信号的参数估计

分析了时变幅度线性调频信号参数估计的一般方法,提出了将分数阶傅里叶变换用于时变幅度线性调频信号的参数估计,并对相关问题进行了较为深入的研究。研究了时变幅度线性调频信号初始相位,初始角频率、调频率及幅度信息提取与估计的方法,并以幅度随高斯函数而变化以及幅度随机变化的线性调频信号为对象对参数估计性能（参数估计的均方误差）作了传真分析。     

基于FRFT与Keystone变换的运动目标参数估计算法

目标运动参数估计精度是衡量雷达探测系统性能的重要指标。该文为解决目标运动参数的估计问题,建立了运动目标回波模型,在利用分数阶傅里叶变换(FRFT)估计加速度的过程中采用数据融合提高估计精度,在估计出加速度的基础上通过Keystone 变换和速度模糊通道解决距离走动(RCM)和多普勒模糊问题。仿真实验表明算法在估计精度和计算量上具有优势,并且对白噪声具有较好的鲁棒性。      

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。     

一种基于FRFT的多信源近场DOA估计

本文提出了一种利用分数阶傅里叶变换进行近场多信源角度估计的方法。针对无人驾驶环境感知近场条件下目标的一维和两维信号模型,利用分数阶傅里叶变换计算二次项系数,进而得到目标来波方向角度估计;采用CLEAN方式进行信号逐一分离多个不同信源。通过仿真对近场不同类型目标进行仿真,验证算法的有效性。     

基于FRFT的雷达信号脉内特征分析

针对目标模拟训练器中精确测量雷达信号脉内参数的需求,提出了基于FRFT的线性调频信号脉内参数估计的方法,给出目标训练器中脉内参数的计算过程,通过仿真分析了信噪比对算法估计性能的影响。仿真结果表明在较低信噪比下,本算法对不同的线性调频信号的参数估计有较高的精确度。     

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与WVD的旋转LFM信号参数估计

为了克服传统的全域搜索法在旋转LFM信号参数估计过程的繁琐问题,提出基于分数阶傅里叶变换(FRFT)与魏格纳分布(WVD)的旋转LFM信号参数估计方法.通过分析旋转LFM信号的性质和特性,给出了该信号的FRFT形式.基于WVD良好的时频分辨率,得到了清晰的调频信号时频分布,并且给出旋转LFM信号参数估计的具体步骤.仿真实验结果表明,该方法有效可行.     

基于多重分数阶傅里叶变换ISAR快速成像算法

关于机动目标的逆合成孔径雷达成像技术在诸多应用领域扮演着重要的角色,但其应用一直存在一个严重问题——时变多普勒频率,它会在信号回波中引入高阶相位项,如调频率项,如果不对其进行精确补偿,最终获得的ISAR图像质量会出现明显恶化.针对上述问题,大量算法相继被提出用以实现调频率的估计,但是这些算法往往存在运算量大以及传递误差...     

多参数离散分数傅里叶变换的应用

离散分数傅里叶变换是离散傅里叶变换的推广,文中将离散分数傅里叶变换推广到了带有N个参数的多参数分数傅里叶变换.并将它应用于数字图像加密解密过程中.给出了加密解密模型,实验结果表明本方法保密性能高,实现简单,具有广泛的应用前景.     

Improved Speech Denoising Algorithm Based on Discrete Fractional Fourier Transform

The speech signal and noise signal are the typical non-stationary signals,however the speech signa is short-stationary synchronously.Presently,the denoising methods are always executed in frequency domain due to the short-time stationarity of the speech signal.In this article,an improved speech denoising algorithm based on discrete fractional Fourier transform（DFRFT）is pre sented.This algorithm contains linear optimal filtering and median filtering.The simulation shows that it can easily eliminate the noise compared to Wiener filtering improve the signal to noise ratio（SNR）,and enhance the original speech signal.     

基于分数阶傅里叶变换的MIMO-TDCS抗干扰性能研究

针对建立在快速傅里叶变换(FFT)的基础上只在频域之中作变换的传统MIMO-TDCS,抗线性调频干扰(LFM)信号能力弱,无法对其有效地应对和剔除等问题,引入分数阶傅里叶变换(FRFT).首先对电磁环境采样并估计出LFM干扰信号的各个参数,然后作相应阶次的分数阶傅里叶变换,在FRFT域内剔除干扰并生成相应的MIMO-TDCS基函数,从而达到收发两端联合主动躲避LFM干扰的目的.仿真结果表明,利用FRFT对信号良好的能量聚焦特性将线性调频干扰平稳化处理,能够有效地躲避LFM干扰的影响,为MIMO-TDCS抗非平稳干扰开辟了一条新思路.     

基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计精度分析

本文采用一阶扰动分析的方法分析了基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计精度,推导得到了频率估计误差均方值表达式和调频率估计误差均方值表达式,前者反比于信号时长,后者反比于信号时长的平方。结果表明,基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计方法在估计精度方面达到了最优。     

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。      

分数阶傅里叶变换的快速计算新方法

本文提出了一种分数阶傅里叶变换(FRFT)高分辨(Zoom-FRFT)算法,通过设置谱区间和输出点数M,可实现任意局部谱的高分辨计算.随后,针对M很小时Zoom-FRFT运算效率低的问题,提出了基于Horner的单点快速计算(SP-FRFT)方法,并针对零点计算做出进一步简化.利用SP-FRFT可提高少量点输出时的计算效率,也可用于非均匀采样点计算.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于分数阶Fourier功率谱的瞬时频率估计方法

通过分析分数阶Fourier变换功率谱与信号相位微分的关系,提出了根据信号密度分布和分数阶Fourier谱估计信号瞬时频率的方法,并对含噪声和不含噪声的两种信号进行了计算机仿真。仿真结果表明了其有效性。该方法适用于信噪比大于3dB的信号。该方法采用非递归算法,不需要进行时频平面上的投影和峰值搜索,运算量低。     

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。