基于改进曲率尺度空间技术的图像水印算法

提出一种新的鲁棒性水印算法,利用改进的曲率尺度空间技术,提取图像的少量较顽强角点,用于重建受几何攻击的图像。选取2个chirp信号作为水印信息,将其嵌入图像的分数傅里叶变换（FRFT）域,选用变换阶次和水印嵌入位置矩阵作为算法密钥,根据chirp信号在FRFT域呈现的冲激特征检测水印信号。仿真实验结果表明,该算法具有较高不可见性、安全性和鲁棒性。     

基于分数阶傅里叶变换的LFM信号参数估计预判法

本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)的LFM信号参数预判法,即对线性调频信号先利用FFT进行预判并粗略估计出调频系数值;根据得到的线性调频系数计算出对应的旋转角度,然后根据这个旋转角度做FRFT以找出精确的最大峰值点并精确估计出信号的各参数.理论分析与仿真结果表明该方法在保留原FRFT优点的同时,极大地减少了计算量,为单分量LFM信号的实时处理提供了可能;同时也避免了原基于FRFT(fractional Fourier transform)的二维搜索所带来的频谱伪峰干扰.     

基于FRFT的α域-包络曲线的雷达信号特征提取及自动分类

提取和补充新的特征参数是解决复杂体制雷达辐射源信号分选和雷达目标识别难题的有效手段,为此该文提出一种基于FRFT的域-包络曲线特征向量的提取方法。该方法通过FRFT搜索得到旋转角域的包络曲线函数,提取出该曲线峰值所对应的值、峰值大小及包络曲线峰度这3个特征,构造新的特征向量,并以此作为经典参数的补充。同时,采用动态聚类法就所提取的特征向量分选空间雷达辐射源信号。大量的仿真结果表明,提取的新特征具有较好的类内聚敛和类间分离能力,还具有较好的抗噪声性能,证实了新特征向量作为信号分选参数的有效性和可行性。     

基于DFRFT水下动目标LFM回波检测算法

匹配滤波器作为高斯白噪声背景下线性调频信号的最优检测器,在水下声信号处理中得到了广泛的应用。根据匹配滤波器输出峰值位置可以获得目标距离的估计,但运动目标径向速度造成的回波和样本失配将导致匹配滤波器检测性能下降。利用分数阶傅里叶变换对线性调频信号的聚焦特性,提出了应用离散分数阶傅里叶变换的水下运动目标线性调频回波检测算法。仿真测试表明,该算法对于混响噪声背景下径向速度未知动目标的线性调频回波具有良好的检测性能。     

基于双本振同步Nyguist折叠接收机的多分量LFM信号检测及参数估计

Nyquist折叠接收机(NYFR)为一种新颖的超宽带接收机结构,它可以利用单片ADC实现超宽带范围内信号的采集,而同步Nyquist折叠接收机(SNYFR)为其一种改进结构。该文在此基础上提出一种新的基于双本振方案的SNYFR结构,推导了多分量LFM输入下的数学模型。并基于此结构,提出一种基于正弦调频匹配(SFMM)与分数阶域折叠补偿相结合的多分量LFM信号奈奎斯特区域(NZ)判定与参数估计算法,克服了单本振SNYFR结构处理多分量LFM输入时的困难,提高了NZ判定及参数估计的抗噪声性能。计算机仿真表明,该文算法可以有效地对多分量LFM信号进行检测并实现各分量参数的高精度估计。     

基于分数阶傅里叶变换的反辐射导弹检测技术

提出一种应用分数阶傅里叶变换(FRFT)来检测反辐射导弹(ARM)的新方法。由于分数阶傅里叶变换可以通过快速傅里叶变换实现,且不需进行多通道相位补偿,计算量小。仿真结果表明,该方法能够在ARM信噪比低达-14dB、ARM与载机回波功率比为-27dB的情况下,准确地检测出ARM来,从而实现ARM发射的早期告警。     

一种基于分数阶Fourier变换的雷达运动目标检测算法

针对雷达回波为多分量LFM信号时,时频分析存在的交叉项干扰问题,提出了一种基于分数阶Fourier变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)的伪Wigner分布(PWD).该方法通过在参数平面按阈值进行峰值搜索确定变换域阶次,再在相应的分数阶Fourier域计算PWD,有效地抑制了交叉项的干扰,有利于更好地提取信号的时频信息.仿真实验证明了在强背景噪声下该算法的有效性.     

FRFT与PTS联合降低OFDM系统峰均功率比的方法

针对OFDM系统的高PAPR,提出了将FRFT与PTS相结合的方法解决这一问题。首先利用FRFT代替FFT,使得系统的PAPR在适当的阶次下有了一定的下降。为更加有效地降低系统PAPR,将FRFT与PTS法相结合应用到OFDM中,并根据FRFT的酉性,简化了最优阶次的搜索算法,寻找出当系统阶次为0.006时其PAPR性能达到最优。仿真结果表明,当CCDF=10-4时,最优阶次下的OFDM系统将其PAPR降低了约7 dB,比使用传统PTS法时降低了约4 dB。     

基于分数阶傅里叶变换的低信噪比线性调频信号参数快速估计算法

针对低信噪比线性调频信号参数估计精度低且运算量大的问题,该文提出一种基于高效分数阶傅里叶变换(FRFT)和分数阶频谱4阶原点矩的快速估计算法。该算法通过判断调频斜率的正负,以确定旋转阶次所在初始区间;进而应用高效FRFT获得初始旋转阶次;最终利用分数阶频谱4阶原点矩,进一步确定搜索区间和步长,实现精准搜索,从而满足参数精度的要求。实验结果表明,该算法尤其适合用于低信噪比情况下的线性调频(LFM)信号检测与参数的准确估计,而且运算量较低。     

基于重构时间采样的空中机动目标检测与参数估计

空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)是一种有效的机载预警雷达动目标检测方法。但当来袭目标具有很强的机动性时,其多普勒频率随时间变化,使得传统STAP方法的相参积累性能大大下降。针对这种情况,该文提出了一种将STAP与分数阶Fourier变换(FRactional Fourier Transform,FRFT)相结合的机载雷达空中机动目标检测和参数估计方法。该方法利用空间采样来重构时间采样,等效于增加了单个阵元的脉冲点数,解决了由于机载预警雷达在一个相干处理时间内发射脉冲点数有限而导致直接应用FRFT估计精度较差的问题。仿真结果证明了该方法的有效性。