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。     

基于Zak变换和FRFT的风廓线雷达间歇杂波抑制

间歇杂波严重干扰了风廓线雷达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Zak变换和分数阶Fourier变换（FRFT）的杂波抑制方法,该方法利用Zak变换估计杂波调频率参数,然后根据杂波在分数阶Fourier域的能量聚集特性滤除杂波。与经典FFT信号处理方法相比,杂波抑制效果明显;与FRFT扫描法相比,将杂波检测二维搜索问题简化为一维搜索问题,简化了计算。并通过信杂比改善因子对该算法性能进行分析,杂波抑制后信杂比有较大提高。理论和计算机仿真证明了该方法的有效性。     

基于频域滤波的分数阶Fourier变换的目标检测

在分析海面运动目标回波的基础上提出了一种基于频域滤波的FRFT海面运动弱目标检测方法。该方法通过在频域设置一带通滤波器,对频域回波信号进行滤波,滤除部分杂波,然后逆变换到时域,此时再进行FRFT检测,就能够较好地检测到目标。利用IPIX实测数据实验表明,在相同信杂比条件下所提方法在增加目标与杂波FRFT峰值差方面都明显优于仅对回波作FRFT变换。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FRFT移位对消的海面运动目标检测

文中提出了一种基于FRFT移位对消法的海面运动目标检测方法,利用回波信号的FRFT模值与移位后的FRFT模值相减构造检测统计量,对消部分杂波,在低信杂比条件下此方法仍然能检测到信号,相比于基于FRFT的检测来说性能提高了。通过对实测海杂波的仿真证实了此方法的有效性,此方法简单,计算量小,易于工程实现。     

基于海杂波FRFT谱多尺度Hurst指数的目标检测方法

本文主要研究海杂波分数阶Fourier变换（FRFT ）谱的扩展自相似特性及FRFT域多尺度Hurst指数在海杂波目标检测中的应用。鉴于扩展自相似过程的描述参数---多尺度Hurst指数可以描述分形信号在各尺度下的细节信息,本文基于实测雷达数据研究海杂波FRFT谱的扩展自相似性以及影响参数,并利用最优FRFT域尺度下多尺度Hurst指数对目标较敏感的特点设计海杂波中目标的恒虚警检测方法。经实测数据验证,海杂波FRFT谱的多尺度Hurst指数比时域单一Hurst指数、时域多尺度Hurst指数具有更好的海杂波与目标区分能力,并且由于FRFT可以很好地积累匀加速类目标回波的能量,有效提升信杂比,因此该检测方法具有检测海杂波中微弱运动目标的潜力。     

基于变换域分形的海面小目标快速检测

针对传统海杂波中分数阶傅里叶变换(FRFT)域分形检测算法确定最优阶次困难、性能不稳定等问题,提出改进的变换域分形的海面小目标快速检测算法。新算法利用快速估计算法快速确定目标回波在FRFT变换的最优阶次,目标回波经FRFT变换后使得能量得到积累,提高回波信杂比。在此基础上,利用优化多重分形去趋势波动分析算法(IMFDFA)进行海杂波的多重分形研究。对IPIX雷达实测数据进行目标检测,实验证明：新算法中提出的最优阶次寻优算法性能稳定;与传统算法分形结果对比,新算法性能得到明显改进且更稳定,在一定程度上有利于算法应用于检测海面小目标。     

基于共轭FRFT模对消的反辐射导弹检测

分析了载机回波信号和ARM回波信号以及它们的共轭信号的FRFT幅值特性,并利用此特性提出了一种基于共轭FRFT模对消的ARM目标检测方法。该方法利用ARM回波信号在最佳变换角度有较好的能量聚集,而其共轭信号在此最佳变换角度没有能量聚集;载机回波与其共轭信号在FRFT域关于原点对称的特点,利用两者FRFT模之差对消部分杂波,在保证信号能量基本不被削弱的前提下达到抑制载机干扰和杂波干扰、提高检测概率。IPIX雷达数据实验表明该方法在低信杂比条件下有较好的检测性能。     

海杂波背景下基于FRFT的自适应动目标检测方法

本文主要研究了海杂波背景下微弱动目标检测问题,将基于统计理论的LMS算法和基于分数阶Fourier变换的动目标检测方法相结合,引入到海杂波微弱动目标检测中,并在此基础上提出一种分数阶Fourier域自适应动目标检测算法.首先建立了时变幅度的动目标检测模型,采用峰度检测的方法,通过计算目标回波分数阶Fourier域幅值的峰度值,分级迭代运算,确定最佳变换角度,既保证了参数估计精度,又降低了计算量.然后,构造分数阶Fourier域自适应谱线增强器,抑制海杂波,提高信杂比;将泄漏因子引入到加权矢量的迭代公式中,降低记忆效应对谱线增强器的影响;并对自适应步长进行功率归一化,提高收敛速度;输出信号在分数阶Fourier域与门限进行比较后判断目标的有无,估计出目标的运动参数.最后,采用X波段IPIX雷达海杂波数据进行验证,结果表明算法具有较快的收敛速率和较小的均方误差,在低信杂比条件下(sCR=-5dB)具有较高的检测概率(Pd=0.9),证明了算法的有效性和稳健性.     

基于分数阶模糊函数线调频率延时对消的运动弱目标检测

针对回波信号相位中存在的三次项问题,文中介绍了分数阶模糊函数的定义及部分性质,在此基础上研究了含有三次项的运动目标回波信号的分数阶模糊函数的线性调频延时特性,根据此特性文中提出了一种海杂波背景下的基于分数阶模糊函数线调频延时对消的运动弱目标检测方法。该方法通过将原信号的分数阶模糊函数模函数与线性调频延时后信号的分数阶模糊函数模函数对消,能在基本不减弱信号分数阶模糊函数模值的情况下有效地对消部分杂波,达到提高信杂比,提高检测性能的目的。最后,通过对IPIX实测数据验证表明,所提方法在增加目标与杂波分数阶模糊函数域峰值差以及提高信杂比等方面都明显优于仅对回波作分数阶模糊函数。文中采用双参数恒虚警检测方法设置适当的门限,该检测方法能够达到更好的检测效果。      

基于WPT-FRFT的微弱动目标检测及性能分析

针对杂波背景的微弱动目标检测问题,提出了一种应用小波包变换的分数阶Fourier域动目标检测算法。算法采用最小Shannon熵标准确定最优小波树,利用阈值删除技术,对杂波背景的参数精确估计,从而对不同频段信号进行滤波。建立了FRFT域的动目标检测模型,采用似然比准则设计检测器,抑制杂波后的信号在FRFT域形成检测统计量,门限比较后判断信号的有无。仿真得出了在高斯杂波和实测海杂波背景下的检测性能曲线,性能接近匹配滤波器,结果表明算法能够在低信杂比环境下有效检测出动目标信号。     

海杂波FRFT谱的多重分形特性与目标检测

本文主要研究海杂波在分数阶傅里叶变换（FRFT）域所表现出的多重分形特性及其在海杂波目标检测中的应用。由FRFT数学定义的尺度性质可推得,自相似过程在某一变换阶数下的FRFT谱在各尺度下不具有统一的自相似特性。针对这一特性,本文将多重分形理论引入到对海杂波FRFT谱的自相似结构分析中并研究FRFT域多重分形参数的影响因素,经S波段和C波段雷达实测数据验证表明,海杂波FRFT谱具有多重分形特性且FRFT域广义Hurst指数对海杂波和目标具有良好的区分能力。在此基础上,本文利用FRFT域广义Hurst指数与双参数恒虚警检测器相结合设计海杂波中目标检测方法并分析检测性能,结果表明本文所提方法相比于经典的时域分形检测方法具有较明显地性能提升。      

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。     

复杂海杂波背景下分数低阶匹配滤波检测方法

针对在复杂海杂波背景下,雷达目标检测中动目标检测(Moving Target Detection,MTD)技术的检测性能显著下降的问题,以及局部最优检测器(Locally Optimum Detector,LOD)仅适用于低信杂比背景下弱目标检测的问题,基于分数低阶统计量理论,提出了一种分数低阶匹配滤波检测方法.该方法通过幂变换抑制杂波的非高斯特性,通过应用杂波分数低阶协方差矩阵特征值分解的方法白化相关杂波,在此基础上应用匹配滤波进行目标积累,以提高信杂比.通过仿真和实测数据,对所提出方法的检测性能进行了验证,并且与MTD和LOD进行了比较.结果表明,本文所提出方法能较好地解决非高斯相关杂波背景下的目标检测问题,检测性能明显优于MTD和LOD方法.     

基于鲁棒主成分分析的混沌穿墙成像雷达杂波抑制方法

针对混沌穿墙成像雷达的杂波抑制问题,提出一种基于鲁棒主成分分析的杂波抑制方法。该方法首先通过互相关计算得到原始数据,并利用后向投影法聚焦目标能量,提高数据的稀疏性,然后利用鲁棒主成分分析法对聚焦后的数据进行低秩稀疏矩阵分解,从而抑制杂波。实验结果表明,该方法得到的图像信杂比高达20.69 dB,能有效去除杂波干扰,并实现人体目标的精确定位。与传统方法相比,该方法能大幅度提高图像的信杂比,改善成像质量。     

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。     

基于ES-ELM和FRFT的高频地波雷达多目标自适应检测

高频地波雷达（high frequency surface wave radar,HFSWR）对于海事监测具有重要的军用及民用意义,然而在HFSWR回波信号中,待检测的目标常常淹没在海杂波和各种背景噪声中.因此,如何有效抑制杂波并实现多目标的自适应检测是HFSWR实现海事检测的关键和难点.该文提出了一种结合误差自校正极限学习机（error self-adjustment extreme learning machine,ES-ELM）和分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform,FRFT）的多目标自适应检测算法.算法根据相空间重构理论获得ELM的最佳状态空间,利用ES-ELM建立海杂波预测模型并对海杂波进行有效抑制;再在分数域根据目标信号的峰值集聚特征,利用Haar-like算子提取目标点的形态特征,并通过ES-ELM神经网络对目标进行自动辨识.实验结果表明,该文提出的算法具有良好的海杂波抑制能力,并可以实现海杂波背景下多运动目标的自适应高精度检测.     

杂波抑制的分形处理:小波-多尺度自适应Kalman滤波

从杂波分形模型的角度,以基于小波变换和多尺度自适应Kalman滤波的方法,解决雷达信号处理中重要的杂波抑制问题。首先对接收信号作小波分解,利用小波系数建立状态方程和观测方程,用Kalman滤波对每一尺度估计分形杂波,然后从接收信号中减去估计得到的分形杂波,从而实现杂波抑制。仿真结果表明,基于小波变换和多尺度Kalman滤波的处理方法,能对分形杂波进行有效的估计分析,进而实现有效的抑制。     

海杂波背景下基于FRFT的多运动目标检测快速算法

针对海杂波背景中多运动目标检测问题,建立了目标检测和参数估计模型,结合小波包变换（WPT）的多尺度分辨能力和分数阶Fourier变换（FRFT）对线性调频（LFM）信号良好的能量聚集性的特点,提出了一种应用小波包变换的FRFT域动目标检测算法。算法采用“最小Shannon熵”标准确定最优小波树,利用阈值删除技术,对不同频段信号进行滤波,达到抑制海杂波的目的;经分数阶Fourier变换后,取峰值的绝对值作为检测统计量,与门限进行比较后判断目标的有无。采用分级迭代运算的方法估计目标参数,大大提高了运算速度,降低了运算量;借鉴“CLEAN”思想,有效地解决了强目标对弱目标的遮蔽影响。经X波段实测海杂波数据验证,算法具有良好的检测海杂波中微弱动目标的能力。