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.     

利用调频率匹配的DRFM欺骗干扰检测方法

针对转发式线性调频(LFM)有源欺骗干扰的检测问题,提出了基于干扰信号谐波分量调频率匹配的检测方法．数字射频存储器存在谐波效应特性,该方法通过分析干扰信号的频谱特征规律,建立谐波分量调频率参数库．在雷达距离门内同时存在目标回波和干扰信号的情形下,利用分数阶傅里叶变换检测雷达回波中LFM信号分量并估计其调频率,通过与参数库进行匹配分析,实现干扰信号的检测．仿真结果验证了该方法的有效性．     

基于mTD-FrFT的VMFS-LFM信号参数估计方法

针对甚小频偏线性调频(very minimum frequency shift-linear frequency modulation,VMFS-LFM)信号对应的分数阶傅里叶(fractional fourier transform,FrFT)域估计参数的绝对值接近1而导致估计性能降低的问题,在借鉴基于FrFT的LFM信号参数估计方法的基础上,采用m倍抽取(m time decimation,mTD)作为预处理方法,提出基于mTD-FrFT的VMFS-LFM信号参数估计方法.理论分析和实验结果表明:mTD预处理过程可增大VMFS-LFM信号和近参数多分量LFM信号的调频斜率在FrFT域的分辨率,使基于mTD-FrFT的参数估计方法可对VMFS-LFM信号和相近参数多分量LFM信号进行有效参数估计.     

基于时频分析的LFM信号检测与参数估计

基于Radon Wigner变换、分数阶Fourier变换与时频分布的关系,利用其对线性调频(linearityfrquencymodulation,LFM)信号良好的时频聚集性,通过计算Radon Wigner变换或分数阶Fourier变换,对线性调频信号LFM信号进行检测和参数估计。理论分析和计算机仿真证明:2种方法对于LFM信号的分析好于Wigner Ville变换等常用的时频变换。     

一种新的高速多目标参数检测算法

该文提出一种新的高速、多目标窄带雷达目标检测和参数估计算法。首先采用基于循环平稳的联合Keystone变换与模糊数搜索方法完成目标运动参数粗估计,然后在粗估计基础上采用联合频域距离徙动补偿处理与分数阶傅里叶变换方法完成目标检测及参数估计。该算法适用于多目标及存在距离徙动、多普勒扩散和多普勒模糊的情况,其保持了循环平稳计算复杂度低的优点,且克服了已有循环平稳算法在工程应用中估计精度低和运动参数估计范围受限的缺陷。计算机仿真和实测数据验证了算法的有效性。     

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。     

基于模糊函数切片和 FrFT 的快速 LFM 信号参数估计

RAT（Radon-Ambiguity Transform）和FrFT（Fractional Fourier Transform）被广泛应用于线性调频（LFM）信号的参数估计。针对RAT调频斜率估计时的全角度域搜索和FrFT参数估计时的两维搜索导致计算量增加的问题,提出了一种快速LFM信号参数估计方法。采用模糊函数（Ambiguity Function）切片和RAT相结合的方法快速估计调频斜率,并以此确定最优分数阶变换阶数,然后利用一次FrFT实现LFM信号的剩余参数估计。理论分析和实验仿真表明了该方法的有效性。     

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Keystone-FRFT的机动弱目标检测算法

针对机动弱目标检测中出现的距离走动和多普勒频率走动问题,在分析回波信号走动的基础上,提出一种基于楔形变换和分数阶傅里叶变换的弱目标检测算法。算法使用楔形变换补偿距离走动,利用分数阶傅里叶变换补偿多普勒频率走动,在低信噪比情况下能有效地检测机动弱目标。仿真分析表明算法有效。     

基于三次相位补偿的运动目标参数估计

针对加速度在合成孔径雷达运动目标检测中会产生三次相位影响静止目标抑制和参数估计精度的问题, 提出基于三次相位补偿的参数估计方法. 在分析信号模型的基础上, 通过在时间-调频率平面内采用类似Dechirp和一维搜索的方法实现三次相位的补偿; 完成相位补偿后, 为克服某些时频分布中峰值重叠可能带来的目标丢失问题, 利用改进的分数阶傅里叶变换方法进行运动目标参数估计, 并给出了具体的参数估计方法. 最后, 计算机仿真验证了该方法的正确性和有效性.     

基于DPCA-FrFT算法的SAR运动目标参数估计

在双通道的工作模式下,结合DPCA技术和分数阶傅立叶变换实现了对SAR运动目标的定位和两个方向(方位向和地面距离向)上速度的估计。首先建立了双通道SAR系统对运动目标的回波信号模型,阐述了动目标DPCA信号为线性调频信号这个特点,并且根据这个特点采用了分数阶傅立叶变换对其进行检测和参数估计。由于DPCA技术具有良好的杂波对消功能以及FrFT对chirp信号的良好检测效果,在不同信噪比情况下,DPCA-FrFT算法都能有效地抑制静止背景、获得良好的测速和定位效果。仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。     

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Fourier变换在信号处理中的应用研究

本文综述了分数阶Fourier变换的定义、数值化实现方法及其应用。重点比较了三种数值化实现方法的优缺点,详细阐释了离散采样型数值化方法的实现过程。此外,本文对分数阶Fourier变换在数字水印、信号检测与参数估计和生理信号去噪等信号处理中的应用做了概述,系统阐释其算法原理与处理过程。最后,总结了分数阶Fourier变换在时变、非平稳等复杂信号处理中表现出的优势,并展望了今后的研究发展方向。     

基于子空间分解类算法的高精度频率估计

针对高速全数字解调器中频率估计算法的高精确度及实时性要求,该文深入分析了基于子空间分解类算法的特点,提出了将求根多重信号分类(RMUSIC)法和旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)法分别与快速傅里叶变换(FFT)法相结合的高精度频率估计算法。首先应用RMUSIC或ESPRIT算法对信号频率进行预估计,确定粗略的窄带频率区间后,再应用加窗FFT算法对细化域内的频率进行精估计。此外,为满足不同信噪比条件的需求,提出了一种具有可选结构的高精度频率估计方法。仿真结果与分析表明,该算法极大地提高了已有频率估计算法的精度,具有较快的信号处理速度和良好的抗噪声性能。     

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.     

一种基于ARMA模型的欠定混合快速跳频信号参数盲估计算法

针对欠定情况下的快速跳频信号的参数估计问题,在基于自回归滑动平均(ARMA)模型的跳变点检测方法的基础上,提出了一种改进的快速跳频信号参数盲估计算法. 通过跳周期修正ARMA模型预测点和傅里叶变换分别得到准确的跳变时刻和载频估计,从而实现快速跳频信号的参数估计. 实验结果表明,该算法在欠定条件下,当信噪比大于10 dB时,相对现有算法跳变点检测准确率增加了5倍左右,检测准确的概率可以达到90%以上.     

一种新的盲联合角度-时延估计方法

提出一种新的盲联合角度-时延的估计方法,对阵列天线输出的过采样样本的Fourier变换后信号进行分析,结果表明,此信号具有三线性模型特征.为此,提出一种改进的三线性交替最小二乘(ITALS)算法,对波达方向(DOA)和时延联合估计.该算法利用方向矩阵和时延矩阵的Vanderm onde特征、基于最小二乘原理对方向矩阵和时延矩阵进行重构,以及对DOA和时延估计.仿真结果表明,ITALS方法具有较好DOA和时延联合估计性能,且在过载系统下仍有较好的性能.ITALS方法随着天线数增加联合估计性能变好;而且该方法无须信道衰落系数,是一种盲、鲁棒的联合处理方法.