分数阶Fourier域多分量LFM信号间的分辨研究

在分数阶Fourier域内,当多分量线性调频(LFM)信号的初始频率和调频率相近时,信号的尖峰会出现无法分辨的现象,导致目标信号漏检.文中分析了LFM信号在分数阶Fourier域的频谱分布特征,以及离散分数阶Fourier变换计算条件下LFM信号的频谱分布特征.推导了两个LFM信号在分数阶Fourier域的临界分辨距离,以及两个LFM信号尖峰之间的距离与量纲归一化因子的变化关系,发现选择合理的量纲归一化因子可以增大两个信号尖峰之间的距离.文中提出一种量纲归一化因子优化选择的方法,该方法可以提高分数阶Fourier变换对多分量LFM信号的分辨能力.最后,仿真结果验证了该方法的有效性.     

分数阶Fourier变换在多分量信号谱图分析中的应用

作为时频分析方法的一种,谱图对多分量信号分析时受交叉项影响,特别是当信号相隔很近时尤为严重,而且频率分辨率会受影响。给出了结合分数阶Fourier变换（FrFT）对多分量信号进行谱图分析的方法。首先利用分数阶二阶矩极值点而找到相应的最优旋转阶数,对所给多分量信号按此阶数做分数阶Fourier变换,再在此基础上做谱图分析。仿真实例表明,该方法对初始频率、调频率很接近的多分量的chirp信号能有效识别,交叉项可得到较好的抑制。     

基于FRFT的多分量LFM信号DOA估计

提出了一种基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号波达方向估计算法。观测信号经滤波和解线调处理,变换为一系列单频平稳信号。在分数阶Fourier域结合传统的MUSIC算法,从而实现了LFM信号的方向估计。给出了估计误差的统计分析,使得这一方法在理论上趋于完备,仿真试验验证了算法的有效性。     

多参数分数Fourier变换

分数Fourier变换具有多样性,这是分数阶算子的本质属性.文中发现了加权类分数Fourier变换多样性的一个新来源,可将加权系数推广为包含两个向量参数M,N∈Z~M的广义形式.使用推广的加权系数可以定义一种多参数分数Fourier变换,特征分析发现该变换给出了分数Fourier变换一种统一的理论框架.它不但包含已知类型的分数Fourier变换作为特例,还引入了新类型的分数Fourier变换,该方法还适用于其他线性算子的分数化.最后,利用Hermite-Gauss函数的线性组合及矩形函数作为原始信号,通过数值仿真图解多参数分数Fourier变换对信号的变换.     

基于分数阶傅里叶变换的多项式相位信号参数估计

研究了一种基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的多项式相位信号快速估计方法,对于线性调频信号(LFM),即用信号延时相关解调的方法得到调频斜率的粗略估计,从而得到分数阶旋转角度的范围,简化为小范围的一维搜索问题。多项式相位信号的检测通过延时相关解调可转化为LFM信号的检测,再运用FRFT便可进行参数估计。理论分析与仿真结果表明该方法简单,估计性能好。     

基于 Hough 变换的多频分量的 LFM 信号的检测

LFM信号是一种典型的非平稳信号,其Wigner-Ville时频分布表现出明显的线状分布特征。 Hough变换是一种直线积分投影变换,利用Hough变换可以对WV变换的结果进行线积分,从而实现抑制噪声检测信号的目的。计算机仿真试验表明Hough变换可以在一定信噪比情况下实现多分量的LFM 信号检测,对两分量的LFM信号,可以作到0dB高斯白噪声下的准确检测。     

离散分数阶Fourier变换的高速FPGA实现

介绍了一种直接在时域和频域对信号进行离散的数值计算方法.针对工程实际,提出了一种基于FPGA的硬件实现方法,同时给出了具体的算法和计算机仿真结果.     

基于稀疏分解的微弱多分量LFM信号参数估计

Wigner-Ville分布是线性调频(LFM)信号参数估计方法中的常用方法,但其缺点是对多分量LFM信号有严重的交叉项.文中以稀疏分解方法为基础,利用匹配追踪(MP)算法将微弱多分量LFM信号在过完备原子库上进行分解,由分解得到的原子参数可以估计出各个LFM信号的起始频率和调频斜率,从而实现了微弱多分量LFM信号的参数估计.仿真验证了该方法的有效性.     

分数阶Fourier变换在数字水印中的应用

基于混沌置乱以及离散分数阶Fourier变换,提出一种数字水印算法,该算法在分数阶傅里叶域嵌入水印,并用相关性检测的方法来提取水印。混沌序列的伪随机性和初值敏感性以及分数阶Fourier变换的变换阶数为数字水印的安全性提供了保证,通过对算法的仿真以及抗攻击性能测试,该数字水印有较好的不可感知性,算法对JPEG压缩、滤波、噪声等攻击具有良好的鲁棒性。     

基于分数阶Fourier变换的MIMO-OFDM系统及最优阶次选择

在快速时变信道环境下,传统MIMO-OFDM系统中载波间干扰严重,系统性能下降。文中以分数阶Fourier变换替代Fourier变换对OFDM符号进行调制与解调,构建了基于分数阶Fourier变换的MIMO-OFDM系统。该系统能通过选择合适的分数阶Fourier变换阶次,使调制后的信号更加匹配信道的时频特性,减轻载波之间的干扰,从而使系统达到更优的性能。文中在构建了系统模型的基础上,给出了最优阶次选择的方法,并且分析了各种系统参数对最优阶次的影响。理论分析及仿真结果表明,在快速时变的频率选择性深衰落信道环境下,基于分数阶Fourier变换的MIMO-OFDM系统能够比传统系统更好地聚集有用信号的能量,因而具有更好的性能。     

基于FRFT的线性调频信号映射方法的快速算法

针对基于分数傅立叶变换(Fractional Fourier transform，FRFT)的线性调频信号(LFM)的参数估计方法，提出了基于Radon变换的判决准则，并建立了相应的快速算法。该映射方法将具有同样调频斜率、同样多普勒中心频率、不同初始相位的信号映射到同一个点。该快速算法的计算量等同于FRFT的计算量，计算结果的精确度取决于连续两次的FRFT运算。     

Detection and parameter estimation of multicomponent LFM signal based on the fractional fourier transform

Copyright by Science in China Press 2Linear frequency modulation (LFM or chirp) signals are widely used in information systems such as radar, sonar, and communications. In these systems, to detect and estimate LFM signals is an important problem. For a long time, various methods based on maximum likelihood estimator are the predominant solutions to this task. Most of these methods can be ascribed to a multivariable optimization algorithm and are usually computationally demanding in impleme…     

基于分数阶傅里叶变换的宽带LFM相干信号二维DOA估计

在分数阶傅里叶(FRF)域从离散角度推导了二维DOA估计数学模型,并在此模型基础上提出基于分数阶Fourier变换的二维相干信号DOA估计新算法.该方法利用分数阶傅里叶变换良好的能量聚集性,在分数阶傅里叶(FRF)域构造前后向空间平滑DOA矩阵.通过对DOA矩阵进行特征值分解,估计信号子空间和噪声子空间,由信号子空间的特征值和特征向量得到宽带LFM相干信号的二维到达角,避免了二维谱峰搜索和交叉项,也无需参数配对.理论推导与实验仿真验证了算法的有效性.     

一种简化的分数阶傅里叶变换及其应用

首先在分数阶傅里叶计算分解的基础上,引入了一种简化分数阶傅里叶算法(Reduced fractional Fourier transform,RFRFT),然后推导了时限LFM信号的RFRFT模平方,给出了其归一化前后信号参数的变换关系,同时借助角度变换提高了RFRFT估计参数的分辨率和读数精度;最后结合一次相位差分法将其推广至多分量高阶PSS的参数估计,并通过仿真验证了算法的有效性.     

基于粒子群优化算法的LFM信号参数估计

在相同时宽范围内,恒定能量的线性调频信号频谱幅度平方与调频斜率呈反比。基于该特性,将信号解调后幅度平方最大值对应的参考信号调频斜率作为其估计值,进而估计其他参数。但该参数估计算法存在高估计精度与大运算量之间的矛盾,为此,将粒子群优化算法引入信号参数的搜索估计过程中。对搜索区间进行高精度划分以提高参数估计的精度,逐步改变参数值,并利用粒子群优化寻找解调后信号幅度平方的最大值,从而估计出相应参数。仿真实验结果证明,该算法运算量较少,且具有更高的估计精度。     

Research on resolution between multi-component LFM signals in the fractional Fourier domain

When the initial frequencies and chirp rates of multi-component linear frequency modulation (LFM or chirp) signals are close,the signals may not be distinguished in the fractional Fourier domain (FRFD).Consequently,some signals cannot be detected.In this paper,first,the spectral distribution characteristics of a continuous LFM signal in the FRFD are analyzed,and then the spectral distribution characteristics of a LFM signal in the discrete FRFD are analyzed.Second,the critical resolution distance between the peaks of two LFM signals in the FRFD is deduced,and the relationship between the dimensional normalization parameter and the distance between two LFM signals in the FRFD is also deduced.It is discovered that selecting a proper dimensional normalization parameter can increase the distance.Finally,a method to select the parameter is proposed,which can improve the resolution ability of the fractional Fourier transform (FRFT).Its effectiveness is verified by simulation results.     

加权分数傅里叶变换信号参数估计方法

加权分数傅里叶变换(WFRFT)信号具有抗截获和抗调制识别等优点,在未来混合载波通信领域得到了广泛的应用;目前的研究大多集中在混合载波的应用及特性分析上,而在WFRFT参数估计方面研究较少;为了解决非协作通信场景中参数未知的问题,提出了一种基于Shintaro_K特征量的WFRFT参数估计理论;首先通过理论推导得到,最小化接收信号的Shintaro_K值可以准确估计出参数,然后对抛物线搜索算法进行改进,来搜索Shintaro_K特征量的最小值点;仿真结果表明,该WFRFT参数估计理论有效可靠,且与已有的研究方法相比,该方法具有相似的参数估计准确度,但具有更少的搜索次数和计算复杂度。