离散调频-傅里叶变换及其在雷达成像中的应用

介绍了离散调频 -傅里叶变换 (DCFT) ,提出了把离散调频 -傅里叶变换应用于雷达成像的思想 ,此方法可代替傅里叶变换进行多普勒处理 ,若目标回波中有二次相位 ,则可免去对目标回波中的二次相位的运动补偿 ,得到高分辨率的雷达成像。以仿真点目标为例对此方法与直接傅里叶变换法进行了比较 ,结果表明此方法可以得到目标清楚的成像     

一种高效的宽带数字接收机及其FPGA实现

针对电子战中的宽带侦察数字信道化接收机,提出了基于短时傅里叶变换的宽带数字信道化接收机的改进方法,给出了该方法的FPGA实现。该方法采用多相滤波结构,通过先对时域抽取信号进行傅里叶变换,再对变换结果进行加权处理,从而实现宽带信号信道化。理论分析和原理样机系统验证表明,在相同的FPGA资源和时间分辨要求条件下,该方法相对传统短时傅里叶变换的信道化接收机可实现更多的信道数。     

检测多项式相位信号的时频综合方法

多项式威格纳分布是一种高精度的多项式相位信号检测方法,但是对噪声敏感,多信号情况下受交叉项困扰。而短时傅里叶变换对噪声不敏感,没有交叉项问题,但时频分辨率较低。首先构造了一组高效6阶多项式威格纳分布,将多项式威格纳分布与短时傅里叶变换的结果按照"与"操作和"滤波"操作相综合,得到高分辨的多项式相位信号时频分布。仿真结果表明,不同时频分析方法综合能够在低信噪比的条件下检测到多项式相位信号。     

三阶离散chirp傅里叶变换研究

多项式信号的参数估计是信号处理领域的重要问题,利用三阶离散chirp傅里叶变换可以对三阶多项式信号进行参数估计。研究三阶离散chirp傅里叶变换。给出了三阶离散chirp傅里叶表达式,分析了三阶离散chirp傅里叶变换和三阶连续chirp傅里叶变换的关系。提出了把三阶离散chirp傅里叶变换分解为频率线性chirp率平面、频率二次chirp率平面、线性chirp率二次chirp率平面的方法。利用此方法分析了三个平面内的主瓣、旁瓣的大小。讨论了不同采样率对三阶离散chirp傅里叶变换性能的影响。计算机仿真结果证明了分析的正确性。     

基于幅度辅助的中国余数定理多目标多普勒频率估计算法

脉冲多普勒(pulsed Doppler, PD)雷达在低脉冲重复频率工作模式下,基于封闭式鲁棒中国余数定理(closed-form robust Chinese remainder theorem, CFRCRT)算法可以实现单目标多普勒频率快速且精确的估计,但由于多目标的频率余数与目标对应关系事先未知,往往对基于CFRCRT进行多目标多普勒频率估计带来困难。对此,基于幅度辅助利用聚类分析技术,提出频率余数分组匹配的方法,解决了基于CFRCRT多目标多普勒频率估计问题。针对频率余数分组匹配过程中,传统离散傅里叶变换的频谱泄露和栅栏效应导致匹配性能不高的问题,采用全相位离散傅里叶变换(all phase discrete Fourier transform, apDFT)实现高性能的频率余数分组匹配。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效地实现PD雷达多目标多普勒频率估计。     

α稳定分布噪声下基于稳健S变换的LFM信号参数估计

S变换由短时傅里叶变换发展而来,克服了短时傅里叶变换窗长固定、不能同时展现信号高频及低频的缺点,但在脉冲性较强的α稳定分布噪声下,该方法性能退化甚至失效。对此,基于广义柯西分布,构造了一类可有效应用于强脉冲噪声环境的损失函数,并详细分析了其影响函数的稳健性。在此基础上,根据最大似然估计理论和S变换,提出了一种稳健S变换方法。该方法以S变换作为初始值,采用最大似然估计方法在时频域迭代得到,在保留S变换窗长选取灵活等优点的同时,进一步提高了S变换的时频聚集性。仿真实验表明,在处理脉冲噪声环境下的线性调频信号时,与传统的基于Myriad滤波、Meridian滤波等多种非线性滤波的方法相比,提出的稳健S变换不仅能有效抑制脉冲噪声,且在脉冲性较强的α稳定分布噪声环境下,具有良好的鲁棒性和优良的线性调频信号参数估计性能。     

短波信道探测中窄带干扰的去除算法

对于短波信道传播特性的弱信号探测,信号干扰噪声比低,如何减小干扰就显得十分重要。由于基于传统傅里叶变换去干扰算法在去窄带干扰时对幅度和相位的估计不够准确,提出了一种基于傅里叶变换和概率密度相结合的窄带干扰去除算法。仿真结果表明,该算法能很好地去除窄带干扰。但上述算法在去除实测信号中的窄带干扰时性能不佳,所以提出一种改进的傅里叶变换和概率密度相结合的窄带干扰去除算法。实验结果表明,改进后的算法能去除实测信号中的窄带干扰,为解决低信噪比条件下探测信号的参数估计奠定了基础。     

基于ZoomFFT的水声OFDM信号解调算法

为解决快速傅里叶变换(FFT)栅栏效应对水声正交频分复用(OFDM)通信系统解调性能的限制问题,提出基于选带傅里叶变换(ZoomFFT)的水声OFDM通信解调算法.将接收信号经过移频、降采样等处理得到其细化谱,提高频谱分辨力,削弱栅栏效应;同时对信道响应进行细化处理,基于最小均方误差(MMSE)原理构造信道均衡算法,消...     

基于频谱累积量的线性分组码检测识别方法

针对非合作信号处理中的线性分组码盲识别问题,提出了一种基于有限域傅里叶变换（Galois field Fourier transform, GFFT）的检测识别方法。该方法对接收码序列按不同长度进行分段,对分段码字进行有限域上的傅里叶变换并计算其频谱的累积量。通过频谱累积量的不同分布情况,可以估计出正确的分组码长度。同时从频谱累积量中找出码字生成多项式的根,进而得到码字的生成多项式。仿真实验验证了算法的有效性,并对算法的误码适应能力和计算复杂度进行了仿真分析,最后给出了在不同误码环境下最优的频谱累积次数。     

机载雷达三维空间湍流场产生与仿真分析

为有效分析机载雷达湍流场产生机理以及在有因次和无因次条件下的湍流变化规律,利用快速傅里叶变换三维对称特性产生出三维零均值高斯噪声,结合Von Karman模型建立了空间三维湍流场模型,并提出了一种机载雷达湍流信号的处理算法。在三维湍流场计算机仿真中引入了湍流尺度和湍流强度参数。仿真结果表明,产生的三维湍流场能较好地符合实际情形,可以满足机载雷达对湍流目标检测的飞行仿真要求。此外,在有因次情形下的湍流变化规律与无因次情形下基本是一致的,但其波动幅度要大于无因次情形。     

基于分数阶傅立叶变换的自适应时频表示

提出采用高斯函数的分数阶傅立叶变换作为基函数的自适应信号扩展方法，并给出了相应的时频分布，该分布具有较高的时频分辨率，没有窗效应，无交叉项干扰。分数阶傅立叶变换使基函数的时频分布旋转了α角度，结合尺度，时移和频移，为基函数匹配信号提供了更大的灵活性。仿真结果表明，该方法可以更加准确地描述信号的时频特征。     

基于GST-Hough变换的LFM信号识别方法

针对线性调频(linear frequency modulated, LFM)信号在低信噪比条件下的信号检测问题,提出将广义S变换(generalized S transform, GST)与Hough变换相结合(generalized S transform based on Hough transform,GSTH)信号检测方法。从理论层面推导出LFM信号在进行GST后对应的参数特性,论证Hough变换的可行性,推导出GSTH变换后LFM信号与噪声的概率密度分布函数,给出了基于奈曼-皮尔逊准则进行峰值检测时,检测门限的计算方法与确定流程。利用GST时频聚焦性提供良好的直线线性,有易于Hough变换的直线检测,提升变换后主峰峰值并降低副峰高度。通过与WHT (Wigner Hough transform)、分数阶傅里叶变换与周期WHT算法的仿真对比,定量评估算法的适用性,并与经典算法对比,定性的描述出算法良好的时频聚焦性,凸显GSTH算法在强噪声背景下具有更好的检测精度与适用范围。     

α稳定分布噪声下水声线性调频信号的识别

线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号是一类重要的水声信号,在低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)和α稳定分布噪声条件下,对LFM信号进行识别会遇到一些困难。针对这个问题,在浅海水声多途脉冲噪声信道条件下,提出了适用于低SNR条件的LFM信号识别方法。该方法首先通过非线性变换抑制脉冲噪声,然后进行离散分数阶傅里叶变换(discrete fractional Fourier transform,DFRFT),通过分数阶傅里叶变换(fractionalFourier transform,FRFT)的结果构造出识别特征量,最后通过支持向量机(support vector machine,SVM)完成对LFM信号的识别。仿真实验结果表明,在混合信噪比（mixed signal-to-noise ratio,MSNR）为-15 dB时正确识别率高于94%。     

基于小波变换及傅里叶描述子的图像检索

分析并设计了具有不随目标的平移、旋转和尺度变换以及边界的起点变化而变化的傅里叶描述子。把小波变换的多尺度边缘检测算法及傅里叶描述子应用于基于内容的图像检索。实验结果表明 ,这种方法对于有背景噪声和旋转、平移及尺度变换后的同一类图像的检索率是很高的     

基于时频分析的高动态多目标识别与仿真

首先分析了编队目标间距引起的目标间多普勒频率的差别以及多普勒频率的变化规律,建立了高速运动的多目标回波信号的数学模型,然后简述了短时Fourier变换、加核函数的Wigner-Ville分布和Morlet小波变换的基本原理,并分析了利用这些时频分析方法提取目标数量等信息时的优缺点,通过综合考虑工程实现的简便性和仿真结果的有效性,小波变换的分析方法是最优的,既取得了对目标的高分辨率,同时计算速度快,数据量小,并且对噪声干扰不敏感,有利于实现实时信号处理,最后给出计算机仿真验证结果。     

Joint timing synchronization and frequency offset acquisition algorithm for MIMO OFDM systems

For multiple-input multiple-output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) sys-tems, a joint timing synchronization and frequency offset acquisition algorithm based on fractional Fourier transform (FRFT) is proposed. The linear frequency modulation signals superimposed on the data signals are used as the training signals. By performing FRFT on the receiver signals and searching the peak value of the FRFT results, the receiver can realize timing synchronization and frequency offset acquisition simultaneously. Compared with the existing methods, the proposed algorithm can provide better timing synchronization performance and larger frequency offset acquisition range even under multi-path channels with low signal to noise ratio. Theoretical analysis and simulation results prove this point.     

多LFM信号自适应时频表示方法

提出了一种多线性调频信号自适应时频表示方法及其快速算法:首先采用分数阶傅里叶变换的快速算法计算出模糊函数,再通过Radon-Ambiguity变换设计出信号的最优核函数,以滤除噪声和多线性调频信号在模糊域中的互项,最后通过二维傅里叶变换得到信号的时频表示。在多分量线性调频信号情况下借助"clean"的思想来抑制强分量对弱分量的干扰。仿真表明该方法在低信噪比环境下也十分有效,且运算复杂度小。     

View synthesis based on the serial images from camera lengthways motion

1 .INTRODUCTIONI mage Based Rendering(IBR) is a powerful newtechnique for modeling and real-ti me rendering ofvirtual environments . It replaces the traditionalgeometric modeling with the real worldi mages ,tomake the rendered i mage real and natural and therendering ti me independent of scene complexity .Viewsynthesis is a basic technique in IBR whichgenerates new views from a set of existing ones ,andit has received considerable interests recently .Researchers have investigated many …     

基于自适应提升小波变换多分辨率数据融合

建立了基于小波去噪的多分辨率多传感器数据融合模型 ,引入了提升法自适应离散小波变换 ,根据最小均方 (LMS)自适应法确定伯恩斯坦 (Bernstein)提升滤波器的权系数 ,使其匹配低分辨率传感器的数据序列 ,接着使其对高分辨率采样数据的小波分解的尺度系数进行数据更新 ,实现不同分辨率数据的融合。最后对不同分辨率三传感器测量系统进行了数值仿真。实验结果表明 ,该方法可以有效地实现多分辨率多传感器数据融合 ,而且消除了噪声干扰 ,提高了系统的测量精度。