基于新型DFrFT的LFM信号参数估计算法

针对传统算法对高调频率线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号进行参数估计时误差较大的问题,提出了一种基于新型离散分数阶傅里叶变换(discrete fractional Fourier transform,DFrFT)的LFM信号参数估计算法.新型DFrFT在传统离散算法的基础上...     

基于AF切片与FrFT的STLFM信号检测与参数估计算法

针对基于Radon-Ambiguity变换(RAT)和分数阶Fourier变换(FrFT)的对称三角线性调频(STLFM)信号参数估计算法运算量较大的问题,在分析RAT变换估计调频斜率和STLFM信号模糊函数特征基础上提出了一种基于模糊函数(AF)切片和FrFT的STLFM信号参数估计新算法。该算法首先通过对观测信号固定时延点AF切片的计算估计出调频斜率,然后得到相应的FrFT最优变换阶数,最后利用两次FrFT估计出STLFM信号的调频带宽、调频周期和中心频率等参数。整个算法只需3次FFT的计算量即可估计出STLFM信号的所有参数。仿真实验表明了该算法能实现STLFM信号参数的快速有效估计。     

分数阶自相关和FrFT的LFM信号参数估计

基于分数阶自相关和分数阶傅里叶变换的特点,提出了一种LFM信号检测与参数估计方法。相对分数阶傅里叶二维扫描法和匹配傅里叶变换,所提方法将检测与参数估计的二维搜索变为一维搜索,快速实现信号检测和参数估计,在多分量LFM信号情况下借助"Clean"的方法来抑制强分量对弱分量的干扰。计算机仿真表明了该算法在低信噪比多分量LFM信号检测与参数估计中的有效性。     

基于FrFT和子空间正交的LFM信号参数估计

基于分数阶Fourier变换和子空间正交性,提出了一种低信噪比下线性调频信号检测与参数估计方法。讨论过程中将线性调频信号通过适当的分数阶Fourier变换得到一个单频复正弦信号,在此基础上,利用信号子空间与噪声子空间的正交性处理其正弦信号,再对线性调频信号的检测和参数估计转化为函数极值求解;最后,利用计算机模拟证实了方法的有效性。     

基于FRFT的LFM信号的检测及其参数估计

针对LFM信号的检测及参数估计等问题,先对现有的检测方法如Wigner-Ville、FRFT等进行研究,在FRFT变换的基础上提出基于预判法与FRFT变换相结合的算法。通过仿真分析,验证了该方法能有效对L F M信号的参数进行估计,同时降低了计算量。     

基于移动最小二乘曲线拟合的LFM信号参数估计

针对二维搜索方法实现基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的线性调频信号(LFM)参数估计中存在的峰值估计偏差问题,提出可利用移动最小二乘(MLS)技术来拟合FrFT模函数峰值检测向量的方法以提高参数估计性能.该算法将复杂的二维搜索问题简化至一维曲线拟合来进行处理.理论分析与仿真结果表明,该方法在保留分数阶域处理优点的同时,可明显减少运算量,并达到较高估计精度,为基于FrFT的LFM信号实时检测提供了可能.     

FRFT域LFM雷达回波信号的压缩采样模型

针对宽带雷达线性调频信号(Linear Frequency Modulated,LFM)带宽大、采样率高、存储容量要求高的问题,设计了一种基于压缩感知的 LFM雷达回波信号的欠采样整体方案。首先,利用 LFM信号在分数阶傅里叶变换(FRactional Fourier Transform,FRFT)域上良好的能量聚集特点,提出了一种基于DFRFT核矩阵的正交基字典构造方法,在此基字典的基础上利用随机解调器和匹配追踪类算法构建了一个 LFM雷达回波信号的压缩采样和重构系统模型。仿真结果验证了 FRFT域处理 LFM雷达回波信号的可行性和有效性,LFM雷达信号在该正交基字典上的稀疏表示效果要优于现有的波形匹配字典,而且具有更好的抗噪性能和自适应性能。     

高精度LFM信号参数估计

解线性调频方法是实际工程中常采用的一种估计LFM信号参数的方法,然而该方法需要对调频斜率在一定范围内搜索,运算量大。针对这个问题本文提出了一种改进算法,首先通过计算LFM信号瞬时自相关的FFT得到调频斜率的估计值,然后在此值附近作小范围精细搜索,从而获得高精度的参数估计值。该方法缩小了搜索的范围,在运算量减少的同时,提高了参数的估计精度。仿真结果表明了此方法的有效性。     

基于分数阶傅里叶变换的LFM干扰抑制算法

针对利用分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FrFT)进行干扰抑制时门限阈值设定的难题,为有效抑制DS/FH系统中的线性调频(linear frequency modulated,LFM)干扰,通过深入分析DS/FH和LFM信号的FrFT性质,提出了一种新的LFM干扰抑制算法,该算法充分利用FrFT时频面坐标轴旋转性质,通过计算信号的不同阶次FrFT并搜索其峰值,确定信号最优FrFT阶次,完成对LFM干扰信号的判别,最后采用频域陷波来抑制LFM干扰。理论分析和仿真实验表明,该算法能够有效的剔除DS/FH系统中的LFM干扰信号,不需要阈值门限设定,算法具有较好的稳健性和普适性。     

分数阶Fourier变换的数值计算

以分数阶Fourier变换的定义为基础，仿真实现了其数值运算。对于线性调频信号（LFM），分析了调频斜率与分数阶数的关系，进而与匹配滤波器进行了性能比较，并且在低信噪比条件下仿真实现了LFM信号怀噪声的分离。仿真结果表明，当分数阶数与调频斜率相匹配时，LFM信号的能量会高度集中。在水声信号处理领域，分数阶Fourier变换的良好的抗多卜勒性能有利于微弱信号检测。     

Chirp-Rate Resolution of Fractional Fourier Transform in Multi-component LFM Signal

Distinguishing close chirp-rates of different linear frequency modulation (LFM) signals under concentrated and complicated signal environment was studied. Firstly, detection and parameter estimation of multi-component LFM signal were used by discrete fast fractional Fourier transform (FrFT). Then the expression of chirp-rate resolution in fractional Fourier domain (FrFD) was deduced from discrete normalize time-frequency distribution, when multi-component LFM signal had only one center frequency. Furthermore, the detail influence of the sampling time, sampling frequency and chirp-rate upon the resolution was analyzed by partial differential equation. Simulation results and analysis indicate that increasing the sampling time can enhance the resolution, but the influence of the sampling frequency can be omitted. What’s more, in multi-component LFM signal, the chirp-rate resolution of FrFT is no less than a minimal value, and it mainly dependent on the biggest value of chirp-rates, with which it has an approximately positive exponential relationship.     

基于最优FRWT的非平稳信号去噪新方法

研究非平稳信号的去噪,提出一种基于最优分数阶小波变换（FRWT）的信号去噪方法.该方法根据输出信号信噪比采用遗传算法寻找FRWT的最优分数阶值,实现非平稳信号的去噪.以带噪语音信号为例的去噪实验结果表明,采用新方法的去噪效果明显提高.     

线性接收阵列下LFM信号的检测与参数估计方法

针对微弱信号较难在通信侦察中检测和估计的问题,提出了基于线性阵列的信号检测和参数估计方法．该方法首先利用基于傅里叶快速算法的循环自相关方法实现了每一个阵元的能量积累,然后,对每一阵元循环自相关结果采用用非相干积累方法实现了信号的检测和参数估计．该方法计算复杂度低,实现简单,低信噪比下可有效实现信号的参数估计与检测．仿真实验证明了该方法的有效性．     

Novel Way to Suppress Reverberation Based on Fractional Fourier Transform

A novel method of anti-reverberation based on the fractional Fourier transformation is presented. By virtue of the fact that it has a good focus property in the fractional Fourier domain, the linearly frequency modulation (LFM) signal can be seperated from the reverberation through a swept-frequency filter. With the actual reverberation data and the LFM pulse for seperation, the good results are obtained : the reverbareation is largely removed, and relatively the better performance is shown under the lower signal reverberation ratio (SRR). Based on the theorical analyses and simulation results, two schemes for detecting targets are provided: one is the detection of the LFM echo from the target with a threshold by means of this method directly; the other is to detect the target by means of other methods, with this method performing pre-process to increase SRR, which need enoughlarge SRR.     

基于WVD改进算法的跳频信号参数估计

针对平滑伪维格纳分布（SPWVD：SmooLhedPseudoWigner—VilleDistribution）在跳频信号参数估计中存在的分辨率下降和运算量过大等问题,提出基于sTfTr（Short—TimeFourierTransform）与WVD（Wigner—VilleDistribution）的联合算法（STFT—WVD）,实现了跳频周期、跳变时刻和跳频频率等参数的盲估计。在参数估计的过程中,STFT—WVD算法有效地抑制了WVD的交叉干扰项,保持了WVD较高的时频分辨率,在运算量上和WVD相近,没有增加运算的复杂程度。仿真实验证明,STFT—WVD比SPWVD具有更好的整体性能,在信噪比优于-1dB时,能得到更为精准的估计值。