基于加权型三次相位函数和FRFT的LPI信号识别研究

针对低截获概率雷达信号难以识别和分类的问题,提出了基于加权型三次相位函数和分数阶傅里叶变换的低截获概率雷达信号识别算法。用短时傅里叶变换剖析了应用较广的八种低截获概率雷达信号的时频特性,然后依据调频率将其分为两类。先用加权型三次相位函数估计信号的调频率,然后再用分数阶傅里叶变换获得信号的各分量峰值,根据峰值能量比进行细分类。通过大量的实验仿真验证,本算法在信噪比为0 d B的条件下,正确识别率能够达到95%以上。     

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.     

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。     

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.     

P3/P4多相码雷达信号检测与参数估计研究

针对P3/P4多相编码雷达信号的检测和参数估计问题,提出了一种基于积分二次相位函数和分数阶傅里叶变换联合分析的处理方法。该方法首先利用此类多相编码信号的二次相位函数在时间—调频率平面为一条平行于时间轴直线的特点,由积分二次相位函数获得信号总能量,通过检测峰值得到信号调频率的估计值;然后采用分数阶傅里叶变换估计载频、带宽、周期等;最后通过仿真分析了检测性能和参数估计性能,仿真结果表明该方法计算量小,并且由于没有交叉干扰项,使得参数估计精度有所提高。     

一种水声宽带双曲调频信号波达方向估计方法

提出了一种基于短时分数阶傅里叶变换的水下宽带双曲调频信号波达方向估计方法.建立了均匀线列阵声呐远场宽带双曲调频信号接收数据模型,在时域将接收信号进行分时段处理,对每一段短时信号分别进行分数阶傅里叶变换,将时域阵列接收数据转化成多段短时分数阶傅里叶域阵列数据,同时将多个时段的时变阵列流形矩阵变换成与每个时段一一对应的多个固定阵列流形矩阵.利用多重信号分类算法估计各短时信号的空间谱,应用求和运算进一步得到整体时段双曲调频信号空间谱,通过谱峰搜索实现对双曲调频信号的波达方向估计.通过仿真实验与分析,对该方法的水声双曲调频信号波达方向估计的有效性进行了验证,分析了该方法在阵列接收信号时域分段数、信噪比、目标方位等参数变化条件下的性能.与传统方法相比,该方法具有更高的方位分辨率和估计精度.     

基于短时分数阶傅里叶变换的非线性调频类信号检测

在复杂的电磁环境下,低截获概率(low probability of intercept,LPI)机载雷达能够有效地降低无源探测系统对作战飞机的作用距离及跟踪制导精度,从而能够有效地提高作战飞机的突防能力和生存能力。低截获概率机载雷达多使用宽带调制信号,通过使用信号的能量在频域上展开,从而降低雷达辐射信号被敌方截获接收机截获的概率。低截获概率机载雷达信号中最常见的是线性调频类信号(包括线性调频信号和相位编码信号)和非线性调频类信号(包括Costas码信号和Barker码信号)。本文通过分析非线性调频类信号中的Costas码和Barker码信号的固有特征,采用短时分数阶傅里叶变换,探讨截获接收机对非线性调频类信号的检测方法。由于Costas码和Barker码信号分段可视为近似线性调频信号,而分数阶傅里叶变化是最适于线性调频信号检测的时频变换方法,所以本文利用短时分数阶傅里叶变换对非线性调频类信号的每个调频持续时间内的信号能量进行聚焦,从而对信号进行能量检测。由于常见的时频分析方法,如Choi-Williams时频分析,有对信号进行时频变化后信号能量不能集中的缺陷,所以短时分数阶傅里叶变换较Choi-Williams时频分析方法更有利于对非线性调频类信号进行能量聚集,从而有利于进行信号检测。仿真分析表明截获接收机对不同的非线性调频类信号具有不同的检测性能。     

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。     

基于分数阶频率域混合相关的线性调频信号检测与参数估计

针对线性调频(LFM)信号分数阶傅里叶变换的特性,提出了一种分数阶频率域相关算法.该算法不仅能够在低信噪比条件下对LFM信号进行检测,还能与时间域相关法混合求解,获得包含时延及多谱勒频移参数的信息,实现精确参数估计.在分数阶频率域相关中,不必进行角度的一维及二维搜索,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.     

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.     

基于分数阶傅里叶变换的线性调频连续波信号检测

研究了对称三角线性调频连续波(STLFMCW)信号在分数阶傅里叶变换(FRFT)域的分布特征;并在此基础上分析了该信号在FRFT循环域(CFRFD)的分布特征,提出了FRFT循环处理方法(CFRFT);该方法实现了信号在CFRFD的能量积累。通过仿真实验验证了低信噪比条件下,CFRFT对STLFMCW信号的检测能力及有效性。     

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.     

基于分数阶傅里叶变换的多分量线性调频信号检测和参数估计的快速自适应方法

本文提出了两种基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的多分量线性调频(LFM)信号检测和参数估计的快速自适应方法,针对分数阶变换的二维搜索问题,提出了利用单线相位法分析信号时间自相关序列频谱和调频斜率预判法两种预估方法,在不影响估算精度的前提下,大幅度降低了计算的时间复杂度,且在低信噪比的情况下也可有良好的效果。仿真结果证明了方法的有效性。     

基于循环谱和距离判别的雷达信号调制类型识别

循环谱对雷达调制信号具有良好的可分性,文中提取雷达信号的循环谱对信号的调制类型进行分类识别。为了减小循环谱作为分类特征的计算量,采用距离判别的方法寻找最利于分类的一行循环谱信号作为样本信号的分类特征,并结合支持向量机对雷达信号的调制类型做了分类识别的计算机仿真。仿真结果表明,在0 d B时该方法对多种单个雷达信号的识别率高达92.7%,对混合雷达信号的识别率为89.7%,说明该方法在较低信噪比下对于常见的5种雷达调制信号及其相应混合而成的信号具有较高的识别率。     

扩频通信中多个宽带Chirp干扰的识别与抑制

根据宽带Chirp干扰信号在与其调频斜率一致的分数阶傅里叶变换域呈现冲激函数特征,对接收的信号进行连续阶数的分数阶傅里叶变换,在适当的阈值下搜索并剔除其局部极大值后再进行反变换,从而对直接序列扩频通信系统中多个宽带Chirp干扰逐一识别和剔除,该方法计算量适中,且对干扰的强弱有较大的适应范围,仿真实验结果证明了这种方法的有效性。     

基于分数阶傅里叶变换的量化噪声抑制方法

针对A/D转换器在采样和量化过程中产生的量化噪声问题,提出一种基于分数阶傅里叶变换的量化噪声抑制方法.利用经典量化器的统计特性,分析出量化噪声在分数阶傅里叶域具有白噪声特性,利用过采样和分数阶傅里叶域数字滤波方法对输入信号的量化噪声进行抑制,提高信号质量.理论推导和仿真结果表明,该方法能够有效抑制量化噪声,提高A/D转换器的输出信噪比,而且针对线性调频等信号的量化噪声抑制效果优于传统傅里叶域的方法.      

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.     

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。     

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。     

基于DSSS-LFM-FRFT的ZigBee网络中抗RFID干扰研究

针对传统解决ZigBee/RFID(radio frequency identification)2种设备的信号同频干扰问题,采用信道调度算法存在频谱资源利用率低、通信效率低等问题,量化分析了两者信号冲突成因,并提出了基于直接序列扩频再线性调频的分数阶傅里叶变换自适应抗干扰方法(direct sequence spread spectrum-linear frequency modulation-fractional Fourier transform,DSSS-LFM-FRFT)。该方法将传统的ZigBee直接序列扩频技术进行改进,当系统检测到信号干扰时,在接收机解扩之前进行干扰抑制,通过线性调频再扩频技术展宽ZigBee信道信号频谱,接收机前端利用分数阶傅里叶变换滤除掉干扰信号之后再进行分数阶傅里叶逆变换,通过解扩还原信号。实验结果表明,该方法与传统DSSS比较,不仅提高了系统的抗干扰能力,还降低了误码率,实现了ZigBee/RFID共存时高效率通信,提高了无线网络频谱资源利用率。