基于分数阶傅里叶变换的双基地雷达线性调频信号的参数联合估计新方法

该文提出一种双基地MIMO雷达线性调频(LFM)信号参数的联合估计新方法。在所提出的新的双基地MIMO雷达的信号模型基础上,利用分数阶傅里叶变换对线性调频(LFM)信号的能量聚集特性进行提取,根据分数阶傅里叶变换域内的峰值点对多普勒频移尺度和时延进行估计,并采用FRFT-MUSIC算法实现了线性调频(LFM)信号收发角的联合估计,实现了收发角的自动配对。仿真实验验证了算法的有效性。     

一种LFMCW雷达距离速度去耦合方法

宽带线性调频连续波雷达应用非常广泛,但目标运动会带来距离与速度耦合的问题从而使距离谱产生模糊。文中在分析目标回波信号基础上,提出了一种基于Radon-Ambiguity变换与分数阶傅里叶变换的距离速度去耦合新方法。该方法利用Radon-Ambiguity变换和分数阶傅里叶变换分别估计回波信号的调频率和估计初始频率,最终实现距离速度去耦合。仿真结果验证了该算法的有效性,算法同时具有速度快、精度高等优点。     

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。     

低信噪比下LFM-BPSK复合信号参数估计新方法

LFM-BPSK复合信号已应用于多种雷达中,针对此类信号的参数估计问题提出了一种基于分数阶傅里叶变换和ZAM分布联合估计的方法。该方法首先搜索复合信号的分数阶傅里叶变换峰值从而估计起始频率和调频斜率,然后利用调频斜率重构LFM信号并对复合信号进行解线调,最后对解线调之后的信号提取ZAM分布在起始频率截面的负峰值估计码元宽度。仿真表明,该方法能在低信噪比下精确估计信号参数。     

基于变标处理和分数阶傅里叶变换的运动目标检测算法

针对线性调频脉冲压缩雷达检测高速和加速运动目标时受到距离徙动和多普勒频率徙动的影响,首先建立了回波信号模型,分析了回波信号徙动的特点,然后提出了一种基于变标处理和分数阶傅里叶变换的运动目标检测算法.该算法利用变标处理补偿距离徙动,利用分数阶傅里叶变换补偿多普勒频率徙动.仿真分析表明本文所提算法能够实现距离徙动和多普勒频率徙动的补偿,提高雷达对高速和加速运动目标的检测性能.     

宽带双基地MIMO雷达的参数联合估计的新方法

提出了一种基于分数阶功率谱的宽带双基地MIMO雷达中参数联合估计的新方法。在许多情况下,根据窄带信号模型对宽带回波信号中的参数进行估计是不合适的,因此提出一个新的宽带回波信号模型对运动目标参数进行估计。根据分数阶功率谱(FPSD)的峰值点对多普勒频移因子和时延参数进行联合估计。并依据分数阶功率谱的峰值点构造2个子阵,提出的FPSD-MUSIC算法和FPSD-ESPRIT算法实现了对收发角的联合估计。接下来推导了该信号模型中参数估计的克拉美罗界。仿真实验验证了算法的有效性。     

多相编码雷达信号参数快速估计方法

针对Wigner-Ville分布、Radon-Wigner变换估计多相编码雷达信号参数存在运算量大、估计精度低等问题,本文提出了基于Radon-ambiguity变换和分数阶傅里叶变换(FRFT)联合分析的参数快速估计方法。该方法采用Radon-ambiguity变换估计信号调制斜率,采用分数阶傅里叶变换估计载频、周期等,通过两次一维搜索峰值来估计信号的参数,与Wigner变换、Radon-Wigner变换的二维搜索峰值相比,运算量大大降低,且提高了参数估计精度。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于FRFT的雷达微弱目标信号检测算法

针对低信噪比下雷达目标回波检测的问题,提出对回波预处理后接分数阶傅里叶变换的检测方法。预处理为AR滤波器抑制杂波并用小波去噪。由于低信噪比下分数阶傅里叶变换检测性能低,对回波做预处理提高回波信噪比。再运用分数阶Fourier变换对LFM信号的聚敛性质检测。仿真结果表明,文中提出算法检测性能优于直接进行分数阶傅里叶变换。     

LFM信号参数联合估计新方法——域频率相差法

采用分数阶傅里叶变换域频率分析方法，针对线性调频连续波信号分数阶傅咀叶变换的特性，提出了分数阶域相差法，可以在低信噪比条件下对线性调频连续波信号进行检测，获得多普勒频移与实验的精确参数估计。同时时频参数联合估计中不必进行二维搜索，具有快速、高效的特点。计算机仿真结果表明了该方法的有效性。     

脉冲噪声环境下基于宽带模糊函数的双基地MIMO雷达目标参数估计新方法

以Alpha稳定分布作为噪声模型,研究了脉冲噪声环境下宽带双基地MIMO雷达系统中参数估计问题.针对在脉冲噪声环境中,基于传统的信号模型和算法效果显著退化的问题,本文提出了基于分数低阶统计量的宽带模糊函数算法.首先根据分数低阶宽带模糊函数的峰值点实现对多普勒频率尺度因子和时延的联合估计.接下来基于分数低阶宽带模糊函数构造两个子阵.通过采用改进的MUSIC算法和ESPRIT算法实现了收发角的联合估计.仿真实验表明本文算法具有很好的性能.     

线性调频信号时/频差估计算法

提出了一种新的快速估计线性调频信号时/频差的算法.该算法将抽取的自模糊函数与Radon变换结合估计线性调频信号的调频率, 通过分数阶傅里叶变换估计出模糊函数脊线与频率轴交点位置, 应用解调频沿脊线搜索模糊函数峰值.对于接收信号中存在多分量的情况, 根据其模糊函数脊线位置的不同, 该算法能够分辨各分量信号, 并分别精确估计出各分量的时/频差.由于只需一维搜索模糊函数峰值, 并可用快速傅里叶变换实现, 该算法大大减少了运算量.仿真实验表明, 随着信噪比的提高, 该算法估计的时/频差均方误差逐渐逼近克拉美-罗下界.     

基于双通道DFRFT互谱法的Chirp信号时延估计

针对脉冲Chirp类信号的时延估计问题,理论推导了基于离散分数阶Fourier变换的脉冲Chirp信号的特性,分析了当时延参量等效的分数阶Fourier域的频率大于采样率时,脉冲Chirp信号的分数阶Fourier域谱产生混叠,造成时延估计模糊的问题,并提出基于离散分数阶Fourier变换（DFRFT）双通道互谱法进行时延估计,给出两个通道采样率选取的原则及算法的性能分析,实验结果表明,在一定的采样率下,算法能够快速精确地估计脉冲Chirp信号的时延参数.     

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。      

基于自适应分数阶傅里叶变换的线性调频信号检测及参数估计

该文提出了一种基于最小均方算法的自适应计算分数阶傅里叶变换的方法并将该方法应用到多分量chirp信号的检测与估计之中。该方法通过对连续型分数阶傅里叶反变换进行离散化采样,得到适合数值计算的离散形式,进而通过适当的选择输入向量和目标函数构造自适应滤波器,经过最小均方算法进行训练后所得的滤波器权系数即为分数阶傅里叶变换的结果。仿真实验表明,该方法可以用来计算分数阶傅里叶变换及对chirp信号进行检测和参数估计,且计算延时相对较小。     

Parameter Estimation Based on Fractional Power Spectrum Density in Bistatic MIMO Radar System Under Impulsive Noise Environment

This paper takes an Alpha-stable distribution as the noise model to solve the parameter estimation problem of bistatic multiple-input multiple-output (MIMO) radar system in the impulsive noise environment. For a moving target, its echo often contains a time-varying Doppler frequency. Furthermore, the echo signal may be corrupted by a non-Gaussian noise. It causes the conventional algorithms and signal models degenerating severely in this case. Thus, this paper proposes a new signal model and a novel method for parameter estimation in bistatic MIMO radar system in the impulsive noise environment. It combines the fractional lower-order statistics (FLOS) and fractional power spectrum density (FPSD), for suppressing the impulse noise and estimating parameters of the target in fractional Fourier transform domain. Firstly, a new signal array model is constructed based on the \(\alpha \)-stable distribution model. Secondly, Doppler parameters are jointly estimated by peak searching of the FLOS–FPSD. Furthermore, two modified algorithms are proposed for the estimation of direction-of-departure and direction-of-arrival (DOA), including the fractional power spectrum density based on MUSIC algorithm (FLOS–FPSD–MUSIC) and the fractional lower-order ambiguity function based on ESPRIT algorithm (FLOS–FPSD–ESPRIT). Simulation results are presented to verity the effectiveness of the proposed method.     

高动态弱直扩信号的分级捕获算法

针对低信噪比高动态环境下直扩信号经典捕获算法中多普勒频偏估计精度和快速傅里叶变换(FFT)运算量的矛盾,提出了一种基于频偏补偿的两级非相干累加捕获算法。该算法以部分匹配滤波器结合快速傅里叶变换(PMF-FFT)算法为单元,首先利用第一级频偏粗估值对多普勒频偏进行补偿,然后通过调整第二级PMF-FFT中部分匹配滤波器长度并利用滑动平均窗对残余频偏进行精估。理论分析和仿真结果表明,与经典捕获算法相比,该算法在FFT运算点数相同的条件下,可以有效地提高多普勒频偏估计精度,并且在高动态环境下具有更好的检测性能。     

分数阶傅里叶变换的多项式相位信号DOA估计

针对多项式相位信号波达方向(DOA)估计研究较少的问题,提出了一种基于分数阶傅里 叶变换(FRFT)的多项式相位信号(PPS)的DOA估计算法。该算法首先通过多项式相位变换,估 计出PPS的最高阶相位系数,从而可以消除最高阶项。运用这一降阶思想,依次消除高阶项 ,这样PPS可降为线性调频(LFM)信号,然后将宽带的LFM信号转化为分数阶Fourier域窄带的 平稳信号。在相应的分数阶Fourier域,运用求根MUSIC算法对信号进行DOA估计,从而把LFM 信号的DOA估计推广到了PPS的DOA估计。理论分析和仿真实验表明,该方法能很好地估计出P PS的DOA,并且简洁。     

线性调频信号时/频差快速联合估计方法

提出了一种线性调频(Chirp)信号时/频差估计算法。首先估计Chirp信号互模糊函数中脊线的位置,再通过频率补偿使脊线通过原点,进而通过搜索信号在分数阶傅里叶变换域上的相关峰来代替沿脊线搜索模糊函数峰值的过程,最终获得时/频差的估计。该算法由于采用一维搜索,并且可用快速傅里叶变换实现,因此所需运算量显著降低。对于多分量Chirp信号,根据脊线位置的不同,算法能够分别估计出各分量信号的时/频差。仿真实验表明,该算法能够精确估计Chirp信号的时/频差,并且随着信噪比的提高,时/频差估计值的均方根误差逐渐接近克拉美罗下界。