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.     

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.     

线性调频脉冲压缩雷达信号参数估计方法

针对低信噪比下,瞬时自相关谱算法对调频率估计精度不够高及基于传统的包络检波方法对线性调频(LFM)脉宽和重复间隔估计不准确的问题,提出了以分数阶傅里叶变换为核心的多参数估计方法.利用分数阶傅里叶变换对LFM信号的聚集特性,精确估计LFM脉冲压缩雷达信号各主要参数,设计LFM脉冲压缩信号发射接收实验以验证本算法.实验结果表明,在较低信噪比条件下,能够实现线性调频脉冲雷达信号主要参数的准确估计.     

多分量LFM信号在分数阶Fourier域的参数估计与分离

分数阶Fourier变换由于其特有的性质,非常适合处理LFM(linear frequency modulation)信号,尤其是作为一种线性变换,可以克服多分量LFM信号交叉项的干扰。在分数阶Fourier变换用于单分量LFM参数估计的基础上,采用预判与分数阶自相关相结合的方法,在分数阶Fourier域对多分量LFM信号模型进行检测和参数估计,极大地减小了计算量,并采用Clean法实现了不同强度LFM信号的分离,抑制了强分量信号对弱分量信号的遮蔽干扰。仿真实验表明,该方法具有较好的效果。     

基于扫频滤波器线性调频信号的滤波算法

研究了白噪声环境下线性调频信号的自适应滤波问题.提出一种线性调频信号(LFM)自适应滤波算法.该算法利用分数阶傅里叶变换将LFM信号转化为正弦信号,在分数阶傅里叶域进行自适应滤波,利用分数阶傅里叶反变换得到滤波后的时域信号.分数阶的滤波器可以使用扫频滤波器替代.性能分析表明,该算法的滤波效果取决于自适应滤波器的效果,在使用最下均方(LMS)算法时,步长的选取决定了滤波器的性能,在实际应用中必须按需选取.仿真表明该算法效果明显,计算方便.     

分数阶Fourier域宽带相干LFM信号的DOA估计

针对具有相同时频分布的宽带相干LFM信号,提出了一种DOA估计新算法.该方法利用分数阶Fourier域前后向空间平滑技术对信号去相干,然后由MUSIC算法估计信号的DOA.这种算法既具有避免矩阵插值和汇聚变换,不需要到达角初始估计等优点,又能正确地估计宽带相干LFM信号的DOA.仿真结果验证了算法的有效性.     

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。     

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.     

分数阶Fourier域宽带LFM信号DOA估计的克拉美·罗界

针对宽带LFM信号的DOA估计问题,从宽带LFM信号模型的描述入手提出且详细分析了在该模型下基于分数阶Fourier变换的DOA估计算法.并以计算机仿真实验结果为依据,表明该算法与时频-相干信号子空间算法相比,该算法具有较高的估计精度,且随着信号源信噪比的增加,算法的估计方差越来越接近其克拉美·罗下界.     

基于分数阶相关盲图像水印算法

针对改进的扩频(Improved spread spectrum,ISS)技术局部嵌入失真不可控制的缺点,结合人类视觉系统模型(HVS模型)建立的限失真的数学模型实现水印自适应最优嵌入.嵌入的水印是一个线性调频信号(LFM),也就是说不同的LFM信号的调频率表示不同的水印信息,检测时采用分数阶相关估计提取水印的调频率.实验结果表明,水印图像在JPEG压缩、各种噪声的攻击下尽管最大的BER接近40%,经过分数阶相关后处理仍然能够实现BER为零的水印信息提取,表现较强的鲁棒性.     

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FRFT_LFM信道探测的TDCS系统衰落信道抑制技术

利用分数傅里叶变换(FRFT)对线性调频信号(LFM)检测的优势,提出一种基于FRFT_LFM的变换域通信系统(TDCS)衰落信道探测技术;该技术利用FRFT算法对预先发射的LFM信号进行检测,以估计信道的衰落特征,并采用预均衡的方法对TDCS系统基函数幅度谱函数进行预修正,以提高TDCS系统对信道衰落特性的抑制能力.理论分析和仿真结果证明,FRFT_LFM技术可有效探测信道的衰落特性,基于预均衡的TDCS系统的信道衰落特征抑制性能明显提升.     

基于分数阶傅里叶变换的时延和频率偏移联合估计方法

针对传统相关运算对时延和频移进行联合估计计算复杂度高的缺陷,提出一种基于分数阶傅里叶变换的时延和频移联合估计方法.该方法利用信号的时延和频偏变换到分数域表现为分数域谱位置的平移特性,通过在不同的分数域利用最小均方误差准则来获得分数域谱位置的偏移量来进行联合估计.该方法不局限于仅适用于Chirp信号,对其它类型的信号同样适用.且与传统相关估计法相比,具有简洁、高效的特点.计算机仿真结果表明,该方法是有效的.     

线性调频信号的调频斜率估计方法

提出了一种基于分数阶傅里叶变换（fractional fourier transform,FRFT)估计线性调频信号（lmear FM,LFM)的参数的方法。该方法通过计算LFM的PRFT，然后用匹配滤波的方法确定LFM在时频域内正交投影位置，从而得到LFM的调频斜率。