一种多分量线性调频信号参数估计方法

为解决目前传统方法在低信噪比时对多分量线性调频信号参数估计不理想的问题,提出一种新的参数估计算法.该算法将分数阶傅里叶变换和小波变换很好地结合起来,对经过分数阶傅里叶变换后的信号用小波进行滤波,并最终估计信号参数.仿真结果验证了该算法的有效性,可适用于低信噪比环境.     

基于类间功率谱差的FRFT-TDCS门限判决算法

针对分数阶傅里叶变换域通信系统采用传统门限判决算法难以有效剔除多分量线性调频干扰的问题,根据高斯白噪声和多分量线性调频干扰分数阶傅里叶变换域功率谱特征,提出了基于类间功率谱差的门限判决算法。该算法利用了分数阶傅里叶变换不影响高斯白噪声的统计特性,在分数阶傅里叶变换域的三维频谱上自适应地确定门限值,既可以有效对多分量线性调频干扰频谱剔除,又解决了分数阶傅里叶变换的变换阶次对门限判决带来的不利影响。仿真结果表明,该算法在双极性调制和循环移位键控调制下,对多分量线性调频干扰剔除的有效性,尤其在大干信比情况下,误码率的提升尤为明显,对提高分数阶傅里叶变换域通信系统抗多分量线性调频干扰的能力具有一定的实用价值。     

基于分数阶傅里叶变换步态特征提取

针对短时傅里叶变换等时频分析方法不能提取由腿部和手臂运动产生的细致微多普勒特征这一问题,提出了采用分数阶傅里叶变换的雷达步态信号分析方法.在短时傅里叶分析的基础上,应用分数阶傅里叶变换对步态回波信号进行处理,由实测步态数据生成分数阶傅里叶变换谱图并进行了详细分析.结果表明,通过分数阶傅里叶变换可以从步态数据中提取出手臂、腿部摆动的细致微多普勒特征.     

多分量微弱LFM信号的检测

提出了一种基于分数阶傅里叶变换的多分量微弱LFM信号的检测方法.首先利用分数阶Fourier域的LMS自适应滤波算法,改善了LMS算法对LFM信号的处理效果.在此基础上,提出了分数阶Fourier域的自适应谱线增强器(ALE)算法,提高了对多分量微弱LFM信号的检测性能,并将分数阶Fourier变换的移动算法应用于谱线增强器,减少了运算量.     

基于分数阶傅里叶变换的宽带LFM信号波达方向估计新算法

提出一种新的基于分数阶傅里叶变换和信号子空间分解的宽带线性调频(LFM)信号波达方向(DOA)估计算法.该方法利用LFM信号在分数阶傅里叶变换域的极高的聚集性,在分数阶傅里叶变换域分离信号,并构造分数阶傅里叶变换域的阵列信号相关矩阵.通过对相关矩阵进行特征值分解,估计信号子空间和噪声子空间,并利用MUSIC算法估计宽带LFM信号的波达方向.仿真验证了新方法的有效性.     

分数阶傅里叶变换的数值实现

信号及其傅里叶变换可以分别反映信号在时频两域内的信息。傅里叶变换是一种常用的数学工具，在数学、物理及工程技术领域都得到了十分广泛的应用。介绍了一种崭新的信号分析工具——分数阶傅里叶变换，并用经典的傅里叶变换的观点对分数阶傅里叶变换进行了解释。对于分数阶傅里叶变换的实现，因一般情况下分数阶傅里叶变换给不出解析表达式，故分数阶傅里叶变换的数值算法的研究是十分重要的。给出了分数阶傅里叶变换的较准确的数值计算方法。利用此方法对被线性调频函数污染混叠的高斯信号进行了滤波分离。     

一种分数域二分法 LFM 信号参数估计方法

针对传统基于分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform,FRFT）的线性调频（linear frequency modulated, LFM）信号参数估计方法中估计精度和计算量难以同时满足实际要求的问题,提出一种分数域二分法的 LFM信号参数估计方法。该方法分析量化了变换阶次误差对参数估计误差的影响,利用单分量 LFM信号变换阶次和分数域展宽的关系,通过迭代不断缩小变换阶次的取值范围,获得满足初设阈值的最优阶次,并利用最优阶次和峰值位置对 LFM信号进行参数估计。采用逐次重构消除的方法,可以对强弱混合的多分量 LFM信号进行参数估计。仿真结果表明,在满足信噪比要求的条件下,该方法能够有效地对 LFM信号进行参数估计,可以通过参数估计精度的要求选择不同阈值,与传统方法相比,在参数估计精度相当的情况下大大地减小了计算量。     

基于改进FRFT的多相码信号检测与参数估计

针对低信噪比下多相码信号的检测与参数估计问题,提出了基于扩展分数阶傅里叶变换(EFRFT)的多相码检测与参数估计方法。该方法根据多相码信号多条时频脊线平行的特点,通过改进分数阶傅里叶变换(FRFT)的核函数,积累了各脊线的能量,从而完成了多相码信号的检测与参数估计。仿真实验证实该方法在低信噪比条件下可以有效检测多相码信号,同时也可以准确估计信号的调制参数。     

STFT和Zoom-FRFT联合的多分量LFM信号参数估计方法

针对传统基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的多分量线性调频信号(MLFM)参数估计方法中计算量大,估计精度低等问题,提出了一种短时傅里叶变换(STFT)和Zoom-FRFT联合的参数估计方法.首先,利用STFT得到MLFM信号的短时傅里叶域频谱图,对其进行直线检测得到各个分量参数的粗略估计.然后,利用LFM信号在FRFT域的频谱分布特征和STFT窗函数的主瓣带宽,计算得到待估计信号在FRFT域变换阶次和频谱的分析范围;最后,在Zoom-FRFT域采用优选法对各个分量进行精估计,得到精确的变换阶次和峰值位置.仿真结果表明,该方法可以有效地对MLFM信号进行参数估计,可以根据实际需要灵活选择窗函数的宽度和细化倍数,与传统方法相比,提高参数估计精度的同时大大减小了计算量.     

一种基于分数阶傅里叶变换域加权MUSIC算法的移动单站多目标无源定位方法

针对多个线性调频信号目标源存在的情况,通过分析接收信号的多普勒频移,建立移动单站上天线阵列对多分量线性调频（LFM）信号的接收模型,提出基于分数阶傅里叶变换（FRFT）域加权MUSIC算法的无源定位方法,实现了低信噪比下多目标的信号检测与方位估计.仿真结果表明,该算法可以分辨多个频率及空间相近的目标源,且精度很高.     

一种综合时频分布在mc-PPS检测中的应用

为解决多分量多项式相位信号(mc-PPS)的检测问题,提出乘积性谱图-WVD(PSWVD)变换的多分量PPS信号检测方法.综合谱图和WVD变换的优势,在去除WVD变换交叉项的同时保持了良好的频率聚集性和优良的低信噪比性能.为抑制噪声和交叉项,设置了自适应门限,大幅减少了后续Radon变换的计算量.对三分量线性调频(LFM)、双分量非线性调频(NLFM)和强弱分量PPS信号的仿真结果表明,PSWVD算法具有优良的检测性能.     

Blurred Defocused Image Restoration Based on FRFT

A technique for restoring the blurred image resulted from defocusing of the lens is proposed in this paper, which is based on fractional Fourier transform （FRFT）.The FRFT, as a powerful tool for the analysis of time-varying signals, is closely connected with the optical imaging system. FRFT also can describe optical imaging process just like Fresnel diffractions, so a defocused imaging model based on FRFT is established to explain the blur phenomena of defocusing image. The defocused imaging model is greatly different from the traditional point spread function （PSF） model, and enables to uncover the blur nature of non-focus image. Then, an image restoration method using the novel model is proposed to handle the blurred defocused image. The method adopted a new iterative phase retrieval approach which can approximately estimate phase signals from intensity signals of a single defocused image by means of FRFT. Restoring image may acquire sharp image by implementing inverse FRFT on complex image signal made from the estimated phase signals and intensity signals. Experimental results demonstrate that the method is effective in restoring blurred defocused image.     

一种多分量LFM信号参数估计的快速仿真算法

通过对Wigner-Ville分布(WVD)和Radon变换的详细分析,提出了一种基于Radon-Wigner变换的参数估计仿真算法,这种算法通过对信号WVD所得二维函数矩阵的行列按一定比例扩展,再对扩展后的矩阵进行Radon变换,从而实现了线性调频信号(linear frequency modulation,LFM)信号的Radon-Wigner变换。该算法具有快速性、精确性好的特点,对多分量的LFM信号进行详细的仿真分析,仿真结果表明,该算法与解线调方式得到的仿真算法对比,速度有较大幅度的提高。     

基于分数傅里叶变换的信号检测方法

作为Fourier变换的一种广义形式,分数阶傅里叶变换(FRFT)同时融合了信号在时域和频域的信息,是一种新的时频分析方法。研究了FRFT计算分解方法,由于线性调频(LFM)信号在FRFT域呈现的冲激特性,以此实现LFM信号的检测。实验结果表明,该方法对LFM信号的检测是有效的。     

基于FRFT的单矢量水听器目标方位估计

在单矢量水听器互谱方位估计基础上,提出了应用分数阶Fourier变换（FRFT）计算声强流谱并进行方位估计的方法.利用FRFT对线性调频信号（chirp）良好的能量聚集性,对chirp信号采用分数阶谱方位估计具有明显的优势.仿真结果表明,在各向同性干扰背景中,分数阶谱方位估计在较低信噪比下能有效估计目标方位,其估计精度高于频域互谱估计.     

干涉型分数傅里叶变换计算全息及其数字再现

根据Lohmann I型分数傅里叶变换(FRFT)光学单元,在FRFT数值算法的基础上获得了物光波在FRFT域的离散复振幅分布,以干涉型计算全息编码方法制作出了分数傅里叶变换计算全息图(CGH),并在计算机中进行了数字再现。仿真实验结果表明:干涉型CGH能记录下物光波的振幅和相位的完整信息,输入平面上的物光波经过任意阶次FRFT后,按照干涉型CGH编码方式产生的全息图能够通过相应阶次的逆FRFT实现再现。     

基于分数傅立叶变换生成序列多样性的图像加密算法

为了增强分数傅立叶变换在图像信息加密领域的复杂性,提出了一种基于分数傅立叶变换生成序列多样性的图像加密算法.根据分数傅立叶变换的生成序列的多样性,构造不同的分数傅立叶变换的核函数,利用各级的生成序列、二维变换阶次以及相位编码时使用的随机矩阵作为算法中的密钥,对相位编码后的图像进行3次不同的分数傅立叶变换,达到对图像加密的目的.随着变换次数的逐渐增多,加密算法的安全性也逐渐提高.仿真实验结果表明,最后一级变换阶数的偏离在解密过程中造成解密图像的均方误差最大,是最重要的密钥;同时证明了算法具有较好的可行性、安全性.     

变分数阶傅氏变换及在时频建模中的应用

主要讨论了一种将加紧支撑窗与分数阶傅里叶变换相结合的信号处理方法,其原理在于将信号以短时窗函数截取,再酚分数阶傅里叶变换,通过改变这种变换中的角度参量可以抵出最大值,其最大值所对应的角度参量实际上就是在窗函数支撑内平均调频系数的直接反映,从而可以将具有不同调频系数的信号突出并加以提取,利用这种方法,可以获得信号的时频分布的基本“骨架”,这种方法基于对信号的线性变换,没有交叉项的影响,通过合理的控制阈值及局部再加窗,对于具有多项式相位信号的时变频率建模有良好效果,最后文章对一些影响因素进行了分析。