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。     

基于压缩感知的线性调频雷达信号截获方法

低采样率截获宽带线性调频信号(LFM)是电子侦察的难点。基于压缩感知理论,提出了分数阶变换(FrFT)域LFM信号截获方法。采用随机序列与低通滤波器实现信号的压缩,基于LFM在FrFT域的稀疏性,实现LFM信号的精确重构,得到重构精确度与减采样因子、信噪比(SNR)的关系,当减采样因子在20倍以内时,信号频域重构的归一化均方根误差(NRMSE)在2.2%以内,信噪比大于12 dB时,重构精确度优于90%。仿真表明该方案具有有效性和可行性。     

基于瞬时自相关和FRFT的LFM信号检测性能研究

为解决分数阶傅里叶变换(FRFT)在非合作线性调频(LFM)信号检测中运算量过大,限制其工程应用的问题,提出基于FRFT检测LFM信号/粗测引导+精细测量0的处理算法。理论分析表明:改进算法相比直接采用FRFT运算复杂度大大降低。仿真实验分析了改进算法的运算复杂度、检测灵敏度、参数估计精度,结果表明改进算法的检测灵敏度和参数估计精度能够满足工程需要,证明了理论分析的正确性和该算法的有效性。     

基于高斯短时分数阶傅里叶变换的多分量LFM信号检测与参数估计

该文针对线性调频信号,提出一种基于分数阶波包变换分析方法高斯短时分数阶傅里叶变换。通过旋转角度的搜索及高斯窗口宽度的调整,能够在低信噪比条件下对多分量LFM信号进行检测,避免交叉项的出现,并能得到参数的估计值。通过推导分析给出变换结果的解析表达式,计算机仿真结果也表明了该变换的有效性。     

LFM信号参数估计的插值FrFT修正算法

针对线性调频（LFM）信号参数估计插值FrFT算法在信噪比较低时性能下降而且针对不同参数估计性能不稳定的问题,提出了一种修正的插值FrFT算法。首先分析了现有插值FrFT算法问题出现的原因,然后定义了分数阶域量化频率,指出当信噪比较低时,若LFM信号初始频率接近分数阶域量化频率点,插值FrFT算法出现反向补偿的概率增大,性能下降。修正的插值FrFT算法改进了插值方向的判决条件以提高噪声免疫力,并通过频移LFM信号初始频率使其不在分数阶域量化频率点附近。最后,对不同初始频率的LFM信号进行仿真,结果表明,修正的插值FrFT算法提高了LFM信号参数估计精度,性能稳定,而计算量并没有明显增加。      

一种多 LFM 信号检测与参数估计的方法

针对常规方法对多个线性调频（LFM ）信号进行处理时存在运算量大、不能满足快速检测和交叉干扰的问题,分析了采用分数阶傅里叶变换（FrFT ）对LFM 信号进行参数估计的原理,基于快速解线性调频技术,将LFM 信号检测与参数估计由二维搜索转换为2个一维搜索。该方法可以有效减小运算量,易于工程实现。仿真结果表明,此方法在低信噪比下仍具有良好的性能。     

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。     

联合BSS和FRFT的雷达抗主瓣干扰新方法

有源压制干扰从雷达天线的主瓣进入雷达内部,干扰信号很强时,将严重影响雷达的检测性能。传统的旁瓣消隐、旁瓣相消以及低副瓣天线等技术难以奏效。文中分析了盲源分离技术应用雷达主瓣抗干扰时盲源分离的信号存在幅度、相位的不确定性,提出了一种联合盲源分离和分数阶傅里叶变换的雷达抗主瓣干扰的新方法。并给出新方法与传统脉冲压缩方法主瓣干扰抑制的仿真结果,仿真结果表明了在强噪声压制干扰环境中,新方法具有良好的抗主瓣干扰的性能。     

分数阶傅里叶变换在雷达多目标检测和参数估计中的应用

介绍了分数阶傅里叶变换的基本原理和基本性质。结合时域和频域上扫频滤波器的原理推导出了分数域上的扫频滤波器的实现形式。利用分数阶傅里叶变换对线性调频信号有很好的聚焦性的性质,提出了基于分数阶傅里叶变换的雷达多目标检测和参数估计算法。解决了在强度相差较大的强分量信号中检测和估计弱分量LFM信号参数的问题。仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于FRFT的CSS系统同步设计与实现

基于分数阶傅里叶变换的Chirp扩频是一种新型非相干的线性调频通信系统,其特点在于同步模块简化易实现跳频功能,形成具有更强抗干扰能力的二维扩频抗干扰。通过分析系统的同步需求,设计了一种基于前导序列检测和包络检测的一体化同步方案。该方案在较低信噪比条件下正常工作,收敛时间比BPSK基带信号缩短一半。通过在DSP器件上的系统实现验证了方案的正确性和可行性,该方案对其他非相干系统的同步具有借鉴意义。     

LFM信号的FRFT模函数对称特性及参数估计

通过数学推导发现了时间无限长线性调频（LFM）信号的分数阶Fourier变换（FRFT）模函数具有对称性,且单边单调。之后经过分析,得出时限LFM信号的FRFT模函数也具有较好的这种特性。根据此结论提出了基于FRFT的时限LFM信号检测与参数估计的新方法,此方法采用两级搜索,克服了FRFT算法误差对线性调频信号的FRFT模函数对称性和单调性的影响,在减少了运算量的同时提高了参数估计精度。仿真分析证实了此方法的有效性。     

基于Ozaktas算法的LFM信号参数估计误差分析

Ozaktas算法因其运算复杂度低、精度高、提出时间早而成为目前对LFM信号进行处理时最为常用的离散分数阶Fourier变换算法,但其附加的量纲归一化对LFM信号参数估计存在影响。为此,在对LFM信号参数估计建模基础上,分析了基于Ozaktas算法的参数估计二维离散网格效应,并进一步得到了影响初始频率和调频率估计精度的因素。可以发现:在满足采样定理条件下,基于Ozaktas算法的LFM信号参数估计能保持较好的估计精度,且在一定程度上可以通过增大采样频率或减小采样时长来进一步提高估计精度。最后,通过仿真分析验证了上述理论推导的正确性。     

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FRFT的二维扩频通信方案

介绍了分数阶傅里叶变换的基本概念和原理,分析了线性调频信号在分数阶傅里叶变换中的特点,指出用分数阶傅里叶变换对线性调频信号进行检测和解调的理论依据,并在此基础上,提出了1种基于分数阶傅里叶变换的二维扩频通信方案。该方案的优点在于使通信系统的抗侦收和抗干扰能力更强,提高了战场的频谱使用率。     

基于LPFT的相控阵雷达信号盲分离

现代电子战中,雷达信号受到严重的干扰,使回波信号的提取愈发困难。跟据相控阵雷达天线阵列的特点,提出了基于局部多项式傅里叶变换(LPFT)的雷达信号盲源分离算法。选取线性调频信号(LFM)雷达信号作为发射信号,将雷达接收信号作为观测信号,应用LPFT进行时频变换,构造时频矩阵,采用联合近似对角化方法对受到干扰的雷达信号进行盲源分离。仿真结果表明,本方法有效得分离出了淹没在噪声和LFM调频干扰中的雷达回波信号。     

Fast detection and parameter estimation for polyphase-code radar signal

The detection and parameter estimation for polyphase-code radar signal are analysed in this article. In view of the fact that traditional algorithms of signal detection and parameter estimation have enormous computational complexity, a joint fast algorithm employed fractional operation is proposed to detect the polyphase-code radar signal and estimate its modulation parameter. The proposed algorithm firstly detects the signal and estimates the sweep rate with the detection statistics derived from fractional autocorrelation. Then proposed algorithm achieves the estimation of other modulation parameters by using fractional Fourier transform (FrFT). Simulation results have verified the effectiveness of the proposed algorithm. Compared with traditional algorithms, proposed algorithm has identical performance of detection and parameter estimation, but can remarkably reduce computational cost. The proposed algorithm is suitable for the application of practical equipment.     

微弱LFM信号的FrFT检测能力分析

基于分数阶傅里叶变换（FrFT）检测线性调频（LFM）信号广泛应用于雷达、通信、声呐和电子战领域,但缺乏对检测灵敏度的定量分析。为此,研究了FrFT对微弱LFM信号的检测能力。根据FrFT思想和二元假设检验理论,推导了检测概率和虚警概率的数学表达式。由于表达式是关于LFM信号频谱的函数,因此区分快变信号和慢变信号对LFM的频谱进行了合理近似。基于接收机工作特性曲线分析了FrFT检测LFM信号的灵敏度。仿真比较了FrFT与传统傅里叶变换（FT）对微弱LFM信号的检测能力,结果表明FrFT对LFM信号的检测灵敏度和信号累积能力均优于FT。     

基于压缩感知的线性调频信号参数估计

提出一种基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论的线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号参数估计算法.考虑到LFM信号在最佳分数阶Fourier变换(Fractional Fourier Transform,FrFT)域中是稀疏信号,对变换阶次进行粗搜索与精搜索,利用CS恢复信号在各个阶次FrFT矩阵中的系数向量,通过二维搜索.得到最佳变换阶次,进而得到信号的调频斜率和起始频率.在窄带干扰条件下,将形态学成分分析应用于算法中,提高了算法的抗干扰性能.实验结果表明,在随机采样点数远低于奈奎斯特采样点数的情况下,该算法能够准确估计信号参数,并且对高斯白噪声和强窄带干扰不敏感.