海杂波FRFT域的分形特性及目标检测

通过对实测海杂波数据的仿真分析,论证了海杂波在分数阶Fourier变换域具有分形特征,而且有目标单元和无目标单元存在分数维差异,这种分数维差异在分数阶Fourier变换域存在一个最大值。基于此特征提出了基于分数阶Fourier变换域海杂波分数维差异的目标检测方法,此方法通过检测回波信号分数阶Fourier变换域分数维的变化的最大值达到检测目标的目的,这比基于时域分数维差异的方法具有更好的检测效果。最后通过对实测海杂波数据进行仿真,证实了该方法的有效性。     

海杂波FRFT谱的多重分形特性与目标检测

本文主要研究海杂波在分数阶傅里叶变换（FRFT）域所表现出的多重分形特性及其在海杂波目标检测中的应用。由FRFT数学定义的尺度性质可推得,自相似过程在某一变换阶数下的FRFT谱在各尺度下不具有统一的自相似特性。针对这一特性,本文将多重分形理论引入到对海杂波FRFT谱的自相似结构分析中并研究FRFT域多重分形参数的影响因素,经S波段和C波段雷达实测数据验证表明,海杂波FRFT谱具有多重分形特性且FRFT域广义Hurst指数对海杂波和目标具有良好的区分能力。在此基础上,本文利用FRFT域广义Hurst指数与双参数恒虚警检测器相结合设计海杂波中目标检测方法并分析检测性能,结果表明本文所提方法相比于经典的时域分形检测方法具有较明显地性能提升。      

防空雷达飞机回波的扩展分形特性分析与目标分类研究

低分辨雷达飞机回波的扩展分形特性提供了对目标回波在不同尺度下的粗糙度的精细描述,为防空雷达飞机目标的分类和识别提供了一种新的途径。该文在介绍扩展分形理论的基础上,首先利用扩展分形分析手段,对从某VHF波段防空警戒雷达上录取的飞机目标回波数据的扩展分形特性进行了分析,然后从模式识别的角度出发,提出了基于扩展分形特征的防空雷达飞机目标分类方法,最后采用不同类型飞机目标的实测回波数据进行分类识别实验,对该方法的性能进行了对比和分析。分类识别实验的结果表明,广义Hurst指数等扩展分形特征参数可以作为飞机目标分类和识别的有效特征,所提出的方法具有良好的分类识别性能,是一种有效的目标分类方法。      

基于VFDT特征的空中飞机目标分类方法

飞机机身的非刚性振动、航行姿态的改变以及机上旋转部件的转动等均会引发对其雷达回波的非线性调制,采用多重分形测度可以对飞机回波的此类调制特征进行细致的刻画。文中引入方差分形维轨迹（VFDT）这一种新的多重分形算法对飞机回波进行特性分析和特征提取,基于提出的VFDT特征并结合支持向量机（SVM）,对实际录取的多种类型飞机回波进行了目标分类识别实验。实验结果表明,VFDT特征可以较好地对多种不同类型的飞机目标进行分类辨识,并具有较小的计算量。     

低分辨雷达回波序列轮廓像目标分类方法研究

基于利用雷达目标回波轮廓像进行目标分类在雷达航管、监视领域具有一定的应用价值，分析了对雷达波束扫描目标过程中的电磁散射进行了分析，研究了目标回波序列轮廓像的形成原理。通过对目标回波序列轮廓像进行特征提取、变换获取了能够体现目标特性的稳态特征，利用C—均值聚类方法实现了对海面目标的粗分类，采用实测数据对所提出方法进行测试，实验结果证明了该方法的有效性。     

海杂波FRFT域分形特征判别及动目标检测方法

该文研究了海杂波在分数阶Fourier变换(FRFT)域的分形特征,提出了一种基于分形特征差异的联合动目标检测方法。首先,分析了海杂波数据在FRFT域的统计特性,通过对不同极化方式下分形曲线的仿真分析,得到海杂波在FRFT域满足自相似性。其次,给出了分形参数的提取方法和无标度区间,并分析了变换阶数对分形参数估计的影响。最后,利用临近距离单元或临近时刻的雷达回波信号在FRFT域的分形维数和斜距的差值作为检测统计量,经不同极化方式下的海杂波数据验证,表明算法不仅具有良好的微弱动目标检测能力,而且能够准确估计目标的运动状态。     

基于FRFT移位对消的海面运动目标检测

文中提出了一种基于FRFT移位对消法的海面运动目标检测方法,利用回波信号的FRFT模值与移位后的FRFT模值相减构造检测统计量,对消部分杂波,在低信杂比条件下此方法仍然能检测到信号,相比于基于FRFT的检测来说性能提高了。通过对实测海杂波的仿真证实了此方法的有效性,此方法简单,计算量小,易于工程实现。     

基于分数布朗特征的低分辨雷达目标分类

低分辨雷达目标的JEM效应不仅体现在对目标回波的频率调制上,还体现在幅度调制上,以上2种调试特征是互补的关系,综合运用2种调制特征将会改善低分辨雷达对飞机目标的分类与识别能力。分数布朗运动模型是一种可以用来描述自然界中随机分形的统计模型,文中提出将分数布朗运动模型用于反映回波幅度的不规则程度或起伏程度,以及回波幅度起伏的快慢,分别提取回波时域和频域的分数布朗分形维,再采用支持向量机分类器进行分类,很好地将直升机与民航机2类目标区分开来。实测数据表明,综合分类正确率大于85!。     

基于FRFT的LFMCW雷达加速动目标检测与参数估计

在线性调频连续波雷达中,目标加速度使回波多普勒信号受到速度和加速度的调制,造成多普勒频谱畸变,从而导致目标检测性能下降和参数估计精度损失.采用分数阶傅立叶变换的快速算法实现了加速运动目标回波检测和加速度-速度估计,并提出了一种自适应多级搜索算法实现了加速度-速度的快速估计,该算法具有运算复杂度低、精度高的特点.另外推导出了一般高斯白噪声环境下Chirp信号参数估计的CRB界,为高斯白噪声环境下参数估计的方差提供了实际下界.     

海杂波背景下基于FRFT的多运动目标检测快速算法

针对海杂波背景中多运动目标检测问题,建立了目标检测和参数估计模型,结合小波包变换（WPT）的多尺度分辨能力和分数阶Fourier变换（FRFT）对线性调频（LFM）信号良好的能量聚集性的特点,提出了一种应用小波包变换的FRFT域动目标检测算法。算法采用“最小Shannon熵”标准确定最优小波树,利用阈值删除技术,对不同频段信号进行滤波,达到抑制海杂波的目的;经分数阶Fourier变换后,取峰值的绝对值作为检测统计量,与门限进行比较后判断目标的有无。采用分级迭代运算的方法估计目标参数,大大提高了运算速度,降低了运算量;借鉴“CLEAN”思想,有效地解决了强目标对弱目标的遮蔽影响。经X波段实测海杂波数据验证,算法具有良好的检测海杂波中微弱动目标的能力。      

雷达动目标短时稀疏分数阶傅里叶变换域检测方法

复杂背景下的动目标检测技术是雷达目标探测的关键技术和难点之一,亟需发展和研究高时频分辨率、大数据量高效以及适用于多分量信号分析的方法和手段.该文结合经典时频分析技术和高分辨稀疏域信号处理的优势,提出短时稀疏分数阶傅里叶变换（ST-SFRFT）并用于雷达动目标检测和参数估计,实现时变信号高分辨时频表示的同时,改善SCR,提高复杂环境下雷达动目标检测的性能.实测对海雷达数据验证表明,所提方法在抗杂波以及参数估计精度等方面较经典时频动目标检测方法有明显优势.     

基于分数阶Fourier变换的雷达目标检测算法

线性调频(LFM)信号是现代雷达系统中常用的一种重要的大时宽-带宽积信号,基于匹配滤波的数字脉压方法是LFM信号经典的信号处理方法。利用分数阶Fourier变换对LFM信号的独特聚敛性质,基于Monte-Carlo仿真分析,本文研究了基于分数阶Fourier变换的目标检测和测距方法,并与经典的脉压方法进行了对比分析,分析表明该方法的目标检测性能与匹配滤波相同,且具有运算量小、不需要存储大量滤波器系数的优点,具有一定的应用潜力。     

基于分数阶Fourier变换的反辐射导弹检测技术

针对反辐射导弹的检测问题,主要是消除载机信号的干扰.本文研究了单频信号和线性调频信号的分数阶Fourier变换模函数的时移特性.研究表明,单频信号和线性调频信号的FRFT模函数具有不同的时移特性.分数阶Fourier变换是线性变换,不存在交叉项,采用分数阶Fourier变换搜索匹配动目标信号,使其能量汇聚.根据以上特点本文提出了一种基于观测信号以及其时延信号的分数阶Fourier变换模之差的反辐射导弹检测方法.此方法可以有效的消除载机信号的干扰,并且对背景噪声幅度有一定的抑制作用.仿真结果表明,在低信噪比下能有效的检测出反辐射导弹.     

分数阶Fourier变换域的反辐射导弹检测技术

通过推导单频信号和线性调频（LFM）信号旋转角正负对称的分数阶Fourier变换（FRFT）模函数,得到一个有用的结论：单频信号正负对称旋转角的FRFT模值相等,模函数关于中心点对称,而对于LFM信号,其模幅度差别很大。根据此结论提出了一种基于观测信号正负对称旋转角的FRFT模之差的反辐射导弹（ARM）检测方法。此方法可以有效地消除载机信号的干扰。仿真结果表明,此方法在低信噪比下能有效地检测出ARM。     

基于频域滤波的分数阶Fourier变换的目标检测

在分析海面运动目标回波的基础上提出了一种基于频域滤波的FRFT海面运动弱目标检测方法。该方法通过在频域设置一带通滤波器,对频域回波信号进行滤波,滤除部分杂波,然后逆变换到时域,此时再进行FRFT检测,就能够较好地检测到目标。利用IPIX实测数据实验表明,在相同信杂比条件下所提方法在增加目标与杂波FRFT峰值差方面都明显优于仅对回波作FRFT变换。设置适当的恒虚警检测门限,该检测方法能够达到更好的检测效果。     

一种基于FrFT的波数域SAR成像算法

针对波数域算法运算量较大的问题,文中提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的波数域SAR成像算法.该算法通过剩余相位补偿和FrFT取代Stolt插值完成了距离徒动校正和IFT变换,大大降低了算法的计算复杂度;另一方面在方位向完成了剩余方位压缩和IFT变换,实现高分辨率高精度成像的目的.仿真结果表明,该算法计算简单快速,并且成像精度优于传统的波数域算法.     

多阶次分数阶傅里叶域特征融合的主动声呐目标稀疏表示分类方法

海洋环境噪声和混响干扰严重、目标可分性差是主动声呐目标分类识别中的瓶颈问题.针对这一问题,该文基于主动声呐目标回波信号模型和分数阶傅里叶变换(FRFT)原理,推导了多阶次FRFT域特征表征形式,建立了FRFT域稀疏表示模型,提出了一种多阶次FRFT域特征融合的主动声呐目标稀疏表示分类方法.该方法通过FRFT的能量聚集性...     

多阶次分数阶傅里叶域特征融合的主动声呐目标稀疏表示分类方法

海洋环境噪声和混响干扰严重、目标可分性差是主动声呐目标分类识别中的瓶颈问题.针对这一问题,该文基于主动声呐目标回波信号模型和分数阶傅里叶变换(FRFT)原理,推导了多阶次FRFT域特征表征形式,建立了FRFT域稀疏表示模型,提出了一种多阶次FRFT域特征融合的主动声呐目标稀疏表示分类方法.该方法通过FRFT的能量聚集性和稀疏分解的残差去除过程,达到了抑制噪声和混响干扰的目的;通过多阶次FRFT域特征的融合,增加目标之间的可分性,进而实现海洋环境中低信混比条件下的主动声呐目标分类.实验结果表明,所提方法在信混比达到0 dB的条件下,分类准确率能够达到90％以上.     

基于Radon-分数阶傅里叶变换的雷达动目标检测方法

长时间相参积累技术是提高雷达对微弱运动目标探测能力的重要手段之一,本文在分析动目标回波信号距离和多普勒徙动的基础上,提出基于Radon-分数阶傅里叶变换(RFRFT)的长时间相参积累方法.该方法根据预先设定的运动参数搜索范围,提取位于距离-慢时间二维平面中的目标观测值,然后在FRFT域进行匹配和积累,并通过构建的RFRFT域检测单元图实现对非匀速运动目标的检测.该方法能够同时补偿距离和多普勒徙动,有效抑制背景杂波和噪声,提高积累增益.仿真结果表明本文方法具有在强杂波中检测微弱动目标的能力.