基于周期FRFT的对称三角LFMCW信号检测算法

对称三角线性调频连续波信号（STLFMCW）是一种常用的线性调频连续波信号,具有低截获概率性质。针对这一性质,提出了一种周期分数阶傅里叶变换（PFRFT）对对称三角线性调频连续波信号的检测算法;分析了对称三角线性调频连续波信号的PFRFT及其性质,并对无先验知识条件下的STLFMCW信号检测技术进行研究,给出了基于PFRFT的STLFMCW信号检测流程并进行性能分析仿真;仿真结果表明：该算法对STLFMCW信号有良好的检测性能,相比于FRFT,PFRFT更适合对STLFMCW信号进行处理。     

基于小波谱相关方法的相位编码信号参数估计

提出了一种针对淹没在噪声中MPSK信号参数估计的小波域谱相关方法.依据循环谱相关与仿射类时频分析的相关理论,把小波谱推广到了小波谱相关域,提出了小波域谱相关方法,分析了MPSK信号的小波域谱相关的特征.根据分析的结果,给出了MPSK参数估计的小波域谱相关方法的步骤,并进行了仿真计算.结果表明,该方法具有在低信噪比情况下检测MPSK信号的良好性能.     

基于分数阶Fourier变换的信号去噪方法

提出了基于分数阶Fourier变换的信号去噪方法。该方法首先通过对带噪信号进行离散分数阶Fourier变换,然后在分数阶变换域对得到的信号进行低通滤波．最后利用滤波后信号进行原始信号的重构。仿真实验表明,文中方法存在一个最佳分数阶阶数．可以使得噪声在分数阶Fourie，域得到最好地去除。与传统的Fourter变换去噪法相比,本文方法具有一定的优越性。     

基于FRFT的Hilbert变换

解析信号的一个重要性质是从正频谱中恢复实信号,现有的基于分数阶Fourier变换( FRFT)的Hilber变换(HT)理论尚未解决这一问题。本文从分数阶乘积一卷积理论出发,研究了基于FRFT的HT理论与解析信号的定义和性质,给出了理论分析和推导,证明了通过解析信号在分数阶Fourier域的正频率谱能够恢复实信号。仿真结果表明,本文提出的方法可以增强单边带通信系统的保密性,并具有较高的图像加密效果。本文研究是对基于FRFT的HT理论的丰富和完善。     

基于分数阶Fourier变换累积量的目标检测算法

传统的信号检测和噪声分离方法只限于在时域或是频域进行,如果信号和背景噪声有很强的时频耦合,就难以在时频域得到好的检测结果。对此提出了分数阶Fourier变换累积量算法,该算法具有解除时频耦合和抑制噪声的特性,当选择合适的旋转角度使之与处理信号相匹配,就可以在分数阶Fourier域获得较好的检测结果。仿真结果表明,分数阶Fourier累积量算法的检测性能优于分数阶Fourier变换和4阶累积量算法,展现了分数阶Fourier变换累积量算法有优越的信号处理性能。     

脉冲噪声下基于CNN-FRFT的线性调频信号参数估计方法

由于脉冲噪声破坏了线性调频(LFM)信号的分数谱特征,使得基于分数谱特征的参数估计方法无法有效估计参数。针对这个问题,提出一种脉冲噪声环境下基于CNN-FRFT的LFM信号参数估计方法。首先,利用α稳定分布拟合随机脉冲噪声,构建加性含噪信号,输入卷积神经网络(CNN)进行训练和测试;其次,利用训练好的CNN模型对信号进行去噪,并验证模型的去噪能力和泛化能力;最后,利用分数阶傅里叶变换(FRFT)建立去噪信号的分数谱,通过峰值点位置来估计LFM信号的参数。实验结果表明,相比于传统的基于非线性函数的方法,该方法在强脉冲噪声环境下具有更好的精度和噪声鲁棒性,CNN的应用使其具有更强的泛化能力,在实测脉冲噪声下仍可以准确估计参数。     

未知包络多分量线性调频脉冲信号参数估计

针对雷达侦察中的未知包络线性调频（LFM）信号参数估计问题,基于时频分析与相干积累,提出了脉冲数、调频率、中心频率、时延和脉宽参数的估计方法。利用时频分析对脉冲数与调频率进行粗估计,结合分数阶傅里叶变换（FRFT）完成脉冲数与调频率精估计;进行局部相干积累,提取中心频率、时延和脉宽。仿真分析表明：多分量LFM信号中的强脉冲可能对弱脉冲信号的参数估计产生干扰。针对该问题,在FRFT域对强脉冲进行了遮蔽处理。推导了估计参数的克拉美劳下界,并对估计误差进行了分析,结果表明：对于多分量LFM脉冲信号,遮蔽强脉冲信号后,弱脉冲信号的脉宽估计精度可显著提高。     

MIMO雷达的相位编码信号设计

多输入多输出(MIMO)雷达可以发射多个彼此相关或不相关的的探测信号。该文针对MIMO雷达相关信号设计问题,提出一种相位编码信号设计方法。该方法通过采用遗传算法优化设计一组相关的相位编码信号序列,使其满足期望的自相关和互相关特性来实现期望空间方向图的逼近。仿真结果证明了该方法用于相关相位编码信号序列设计的可行性和有效性。     

基于SVC多分量LFM信号检测与参数估计

文中引入支持向量聚类(SVC)算法对多分量LFM信号进行检测和参数估计.并提出"近似零均值"法来减少SVC算法中输入集样本数量,且改进原聚类标识方法为"直接聚类标识"法,提高了SVC算法的计算效率.同时也解决了在较低信噪比条件下,对多分量LFM信号的检测与参数估计难的问题.     

基于Radon-STFT的多分量线性调频信号检测与参数估计

首先介绍了利用Radon-STFT对线性调频信号进行检测和参数估计的基本原理；然后结合逐次消去技术提出了基于Radon—STFT的多分量LFM信号检测和参数估计实用算法，并进行了计算机仿真。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于分数阶傅里叶变换的线性调频脉冲信号波达方向估计

针对宽带线性调频脉冲信号的时宽与观测时宽不等的情况,基于分数阶傅里叶变换(FRFT)提出了一种新的中心频率估计方法,并据此对基于FRFT的MUSIC算法的波达方向(DOA)估计进行了改进。该算法利用线性调频信号在傅里叶变换域良好的能量聚集性,分析了脉冲信号中心频率随着脉冲信号在观测时间内位置的变化规律,并修正了中心频率估计的方法。在相应的分数阶傅里叶域,构造分数阶傅里叶域的方向向量,利用MUSIC算法进行DOA估计。数值仿真验证了该算法对方位估计的有效性,并仿真分析信噪比（SNR）和脉冲信号时间宽度对方位估计结果的影响。随着SNR的增大、脉冲信号时间宽度的增加,方位估计方差减小。     

基于分数阶Fourier变换和ESPRIT算法的LFM信号2D波达方向估计

提出一种利用分数阶Fourier变换(FRFT)和旋转不变子空间(ESPRIT)算法实现多个线性调频(LFM)信号二维波达方向(DOA)估计的新方法。该方法利用FRFT对LFM信号的能量聚集特性,构造出一种新的FRFT域的阵列数据模型,并利用ESPRIT算法实现对多个LFM信号的二维DOA估计。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于循环相关的加权分数阶傅里叶变换信号旋转因子估计方法

加权分数阶傅里叶变换（WFRFT）信号具有很强的抗截获和抗调制方式识别能力,广泛应用于保密通信,WFRFT信号的旋转因子估计可为后续信号处理提供重要依据。通过分析WFRFT信号的特性,统计分析不同旋转因子归一化相关值的峰值及其位置,提出一种未知信号参数下WFRFT信号旋转因子的估计方法。为缩短估计时间,引入循环相关法实现WFRFT信号的快速旋转因子估计。仿真结果表明,基于循环相关的参数估计方法可有效地估计旋转因子,且有效缩短旋转因子估计时间,为WFRFT通信对抗提供重要的依据。     

分数阶傅里叶变换与虚拟阵列相结合的波达方向估计

针对常规的MUSIC、ESPRIT算法不能估计宽带线性调频(LFM)信号、相干LFM信号和平滑技术解相干在低信噪比下精度不高的问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)与虚拟阵列变换法相结合的宽带相干LFM信号的波达方向(DOA)估计方法。该方法首先将天线阵的观测信号变换到分数阶Fourier域(FRF域),把时域时变的方向向量转化为FRF域时不变的方向向量,然后构造FRF域的阵列信号相关矩阵,用虚拟阵列变换法对相干信号进行解相干,再用ESPRIT算法进行波达方向估计。理论分析和仿真结果表明:在较低信噪比和较少采样快拍时,不仅能实现更准确的DOA估计,而且不损失阵列的孔径,使N个阵元中可估计相干信号源数目达N-1个,提高了阵元数的利用率。     

基于短时分数阶傅里叶变换的瞬时频率估计误差分析

信号的瞬时频率估计作为雷达信号处理的一项重要内容,对于目标的检测和识别起着重要作用。利用短时分数阶傅里叶变换具有更好时频分辨力的特点,分析了利用短时分数阶傅里叶变换对三次相位非线性调频信号进行瞬时频率估计的精度与窗函数、窗长间的关系。结果表明：当采用高斯窗时能够获得最高估计精度,且最佳窗长L与时宽和带宽积σ_tσ_f和信号调频率变化率k满足L=33σtσf/2k. 通过仿真实验验证了结论。     

基于分数阶傅立叶变换的伪码体制引信线性调频干扰抑制技术

分析线性调频( LFM)干扰对伪码体制引信相关检测性能的影响,结果表明当LFM干扰超出伪码体制引信自身抗干扰容限时,相关输出严重恶化,因此必须在相关检测前对LFM干扰进行抑制。通过对LFM干扰信号分数阶傅立叶变换计算结果的分析,提出在分数阶域进行LFM干扰抑制的方法;为避免固定门限方法在强干扰情况下造成有用信号的损失,提出了自适应门限的干扰抑制方法。通过仿真分析发现该方法能够有效消除LFM干扰,相关输出曲线明显改善,信干比得到显著提高。     

基于分数阶傅里叶变换的雷达型空空导弹检测技术

根据雷达制导空空导弹的特点及其雷达回波信号中速度、加速度等特征建立的回波信号数学模型,对雷达回波的频域数据作了尖峰阻隔处理。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,提出了基于傅里叶变换的导弹信号检测与参数估计算法,解决了在强分量信号中检测和估计弱分量LFM信号的问题。仿真结果表明了该算法能够实现对导弹发射的早期告警。     

基于分数阶傅里叶变换的线性调频脉冲时延估计特性分析

以线性调频脉冲压缩的时域特性为参照,分析了基于分数阶傅里叶变换的LFM脉冲时延估计的分数阶傅里叶域特性,并对比了两者在数字信号处理上的差异。可以发现两者在输出信噪比、脉宽压缩比、峰值振幅比的特性基本一致,而在数字实现上,后者精度往往更高,所需数据率可以更低,因此,具有更为广阔的应用前景。     

基于分数阶傅里叶变换的混响抑制方法研究

线性调频( LFM)信号是声呐中一种常用信号。利用LFM信号在分数阶傅里叶变换( FRFT)域的良好聚焦性,提出了一种基于FRFT的混响抑制算法,在此算法中,通过分数阶Fourier域的窄带滤波来去除混响。对实测混响数据和LFM信号的分离效果进行了仿真,分离前后信混比得到了较大提高。