高精度LFM信号参数估计的谱校正方法

为精确估计噪声背景下线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号的调频率和中心频率等参数,提出了一种基于Radon模糊变换（Radon-ambiguity transform, RAT）和分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform, FRFT）的离散谱校正估计方法。该方法将LFM信号的调频率和中心频率估计问题转化为模糊域和分数阶Fourier域上的两次一维谱峰搜索过程,并且通过对矩形窗截断的LFM信号的RAT和FRFT谱线结构分析,将能量重心谱校正法引入两次谱峰搜索过程,在不增加运算量的基础上实现了谱峰位置的超分辨率估计,较大幅度地提高了信号的参数估计精度。仿真结果显示,对于单分量LFM信号情况,该方法对信号的RAT和FRFT谱峰位置的校正误差分别降到了扫描步长的1.55%和4.94%,证明了该方法的有效性。     

LFM信号参数估计的插值FRFT算法

提出了一种基于分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform, FRFT）的线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号参数估计的插值算法。首先针对FRFT的旋转角度α搜索步长问题,提出了在较大搜索步长下进行插值以得到α精估计的方法;然后针对离散分数阶傅里叶变换(digital fractional Fourier transform, DFRFT)因参数u离散化而造成的栏栅效应问题,采用相邻谱线进行插值以得到u的精估计;最后用α和u插值精估计结果对单分量LFM信号的参数进行估计。这一方法在不影响估计精度的前提下,降低了计算量和复杂度。仿真结果表明,在较低的信噪比下,LFM信号参数估计的精度仍十分逼近克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。     

基于分形盒维数的线性调频信号参数估计

针对当前线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号参数估计算法中对调频斜率的估计复杂度高、实时性差且信噪比适应范围较小等缺点,提出了基于分形盒维数的LFM信号调频斜率估计方法。该方法通过计算信号调频斜率与盒维数的关系曲线,利用盒维数对LFM信号的调频斜率进行估计,探讨了信号的幅度和相位对信号盒维数的影响,计算了不同信噪比下的估计误差,并与传统的基于匹配傅里叶变换（matching Fourier transform, MFT）的LFM信号参数估计算法进行了对比仿真,绘制了脉冲宽度、调频带宽与盒维数三者的关系曲线图。仿真结果表明,该算法在建立了对应关系数据库后,在信噪比变化范围比较大的情况下的估计误差仍然比较小,且算法简单,对于实时性估计具有很好的应用价值。     

基于匹配Fourier变换的线性调频信号参数估计

正弦(简单脉冲,SP)信号基于重采样的匹配Fourier变换(MFT)谱的幅度最大值能够反映信号的频率.对SP信号的MFT幅度谱进行了分析后,提出了基于MFT的SP信号频率估计方法,完善了MFT理论;分析了线性调频(LFM)信号的MFT幅度谱与SP信号的相似性,提出了基于MFT的LFM信号参数估计方法;分析了MFT变换中改进谱特性时的窗函数应具有的特性,提出了低信噪比条件下提高参教估计精度加窗方法;最后进行了仿真试验.仿真结果表明了基于MFT的LFM信号参数估计算法的有效性.     

基于FRFT的天波雷达多机动目标检测

天波超视距雷达（over-the-horizon radar, OTHR）中,机动目标信号存在频谱扩展,导致目标检测性能下降。强的海杂波进一步增加了机动目标的检测难度。针对该问题,考虑到海杂波信号能量主要集中在零频附近,而且可以建模为一个自回归（auto-regressive, AR）过程,用AR滤波器抑制海杂波;考虑到机动目标信号近似为线性调频信号,而分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)能有效积累线性调频信号的能量,因此采用FRFT算法估计目标运动参数,实现机动目标检测;在此基础上用分级迭代的FRFT进一步降低运算量;针对多目标检测问题,用“CLEAN”方法逐个检测机动目标。仿真结果表明,与已有的离散多项式变换（discrete polynomial transform, DPT）算法相比,本文算法可以更好地适用于多目标检测;与Radon Wigner变换算法相比,本文算法可以达到更高的参数估计精度。     

基于切割聚类的快速多分量LFM信号分离

针对多分量线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达信号检测和参数估计精度低、计算速度慢等问题,提出了一种基于小波变换的切割聚类拟合参数估计的算法。该方法首先通过小波变换得到信号的三维时频分布图,其次采用等高线截取提取出小波脊线,再找出脊线的交点,以交点为界对小波脊线图进行切割,利用模糊C均值聚类完成各LFM分量脊线的聚类,最后分别对每段脊线进行拟合加权,从而估计出多分量LFM信号参数。仿真结果表明,与基于Hough变换检测直线方法相比,不仅在计算复杂度以及参数估计的准确度上都有较大的提升,而且当LFM信号分量达到4个以上亦有较准确的检测精度。     

#br# 近场宽带LFM信号被动测向和测距方法

提出了一种采用分数阶傅里叶变换的聚焦波束形成被动定位方法,实现了水声近场宽带线性调频(linear frequency modulated, LFM)信号的被动测向和测距。建立了基于球面波模型的近场宽带LFM信号接收数据模型,应用分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)将LFM信号的时变阵列流形矩阵变换为固定阵列流形矩阵,结合近场声源的聚集波束形成技术,利用多重信号分类算法实现了对多个宽带LFM信号的方位与距离联合估计。数值仿真验证了该方法对水声目标方位和距离估计的有效性,并仿真分析信噪比、声源距离、声源个数等对该算法性能的影响。     

一种LFM信号相位域快速高精度参数估计算法

研究了加性高斯白噪声污染的线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号的参数估计问题,提出了一种相位域参数估计算法。首先对LFM信号的起始频率和调频斜率进行粗估计,然后利用粗估计值把接收信号变为基带信号,基带信号包含了起始频率和调频斜率的残差;接着对基带信号进行相位展开得到瞬时相位,对其运用最小二乘拟合得到起始频率和调频斜率残差的估计值;综合粗估计和残差估计得到最终的参数估计值。仿真表明,本方法在高于信噪比门限时精度接近克拉美-罗限,精度高于基于离散傅里叶变换的离散多项式变换法,信噪比门限低于传统的相位法。     

基于积分包络的LPI雷达信号快速参数估计

为解决低截获概率（low probability of intercept, LPI）雷达信号中二相相移键控（binary phase shift keying, BPSK）信号、线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号参数的估计问题,提出了基于信号积分包络的快速参数估计方法。应用快速傅里叶变换（fast Fourier transform, FFT）进行雷达信号粗识别,对信号进行积分包络处理。对两类信号的积分包络值分别设置一定的门限,通过搜索BPSK信号积分包络的峰值即可迅速计算出BPSK信号的码速率。搜索LFM信号积分包络的零值点,按照给出的计算规则即可计算信号的调频斜率以及起始、终止频率。该算法具有快速、准确、容易实现的特点。仿真实验证明了该算法的有效性。同时,该算法具有一定的抗噪性。     

基于频谱细化的线性调频信号参数估计

针对现有的线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号参数估计算法运算量大、实时性差的问题,提出了基于频谱细化的参数快速估计算法。首先对中频采样信号与其延迟逐点相乘,并对产生的新序列做FFT运算,初步粗略估计出LFM信号的调频斜率,然后运用频谱细化方法,即chirp-Z变换,估计出精确的调频斜率。在此基础上,对原信号直接解线调,分析解线调后的信号频谱,估计出信号的起始频率,同样采用频谱细化方法提高估计精度。仿真结果表明算法的有效性。     

时域欠采样线性调频信号参数估计方法

针对Nyquist采样频率过高 ,硬件实现困难的问题 ,提出了一种基于分数阶傅里叶变换的时域欠采样线性调频信号参数估计方法。该方法首先用时域解线调方法估计调频斜率 ,然后在分数阶傅里叶变换域进行滤波 ,实现信号提取。利用PRO ESPRIT方法进行初始频率估计。数值仿真表明 ,本方法能够实现多个线性调频信号的高精度参数估计 ,在低信噪比下仍有较好的估计性能     

FRFT在水声信道时延频移联合估计中的应用

由于水声信道的复杂性和多变性,信号在水声信道传播中将伴随着多径时延与多普勒频移,二者是水声信道估计中两个重要的参数。基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)的时延和频移特性,提出一种采用多分量线性调频(linear frequency modulated, LFM)信号的水声信道估计方法,通过分析分数阶傅里叶域上峰值的偏移,联立不同阶次的时延和频移方程,可得到水声信道的时延和频移值。理论推导及仿真结果表明,该方法计算量小,且随着LFM信号分量数和调频率差值的增大,能在一定程度上减小估计的时延误差和频移误差。水池实验中选用具有相反调频率的双LFM信号作为估计信号,估计出多径时延与运动目标的多普勒频移,并给出了水下目标的运动速度。实验结果表明,FRFT估计法简单有效,在水声信道多径时延与多普勒频移估计上具有较好的实际应用价值。     

基于分数阶功率谱的LFM信号检测

从分数阶傅里叶变换与Winger-Ville分布的关系出发,推导出分数阶功率谱与模糊函数过原点切片之间的傅里叶变换关系,提出了一种基于分数阶功率谱的LFM信号检测新因子,并证明了该因子与RAT检测因子等价。基于新因子的检测只需计算信号一定角度区域内的分数阶功率谱就能实现检测,因此相比于RAT方法在计算量上具有比较明显的优势。     

离散分数阶Fourier变换的LFM信号时延估计

根据Ozaktas的采样型离散分数阶Fourier变换算法,针对线性调频信号,结合分数阶Fourier变换对线性调频(LFM)信号的独特聚集性,研究了基于Ozaktas离散分数阶Fourier变换的含多普勒的LFM信号时延估计,给出了线性调频体制雷达分数阶Fourier域的目标检测与测距具体实现,并与经典数字脉压对雷达目标测距的分辨力、时延估计误差、运算量进行对比分析,结果验证了基于Ozaktas离散分数阶Fourier变换时延估计的可行性及有效性。     

FRFT域LFM信号的调频率分辨率与相位差的关系

相位差是影响信号分辨的一个重要因素。当采样率足够高时,研究在分数阶傅里叶变换域两个线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号的相位差与调频率分辨率的约束关系。通过建立调频率的分辨模型,推导出在两个LFM信号可分辨范围内相位差的上界和下界,只有当相位差处于上界和下界之间时,两个LFM信号才可以分辨。仿真结果表明,分辨率的理论值与实际值之间偏差较小,基本吻合。     

基于FRFT的单基地MIMO雷达稳健波束形成算法

以单基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达系统为研究对象, 针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)形式的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信号, 提出了一种新的稳健自适应波束形成算法。所提算法首先利用LFM信号的特性, 对匹配滤波后的雷达回波信号进行分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT), 经化简得到峰值点作为阵列的观测值。而后, 利用观测值构建接收信号的协方差矩阵, 并使用Capon谱估计方法重构干扰加噪声数据协方差矩阵。最后, 通过求解优化问题估计实际导向矢量, 从而得到阵列的最优权值。通过计算机仿真实验, 验证了所提算法的有效性。     

Design and simulation of digital channelized receivers in fractional Fourier domain

An approach is proposed to realize a digital channelized receiver in the fractional Fourier domain (FRFD) for signal intercept applications. The presented architecture can be considered as a generalization of that in the traditional Fourier domain. Since the linear frequency modulation (LFM) signal has a good energy concentration in the FRFD, by choosing an appropriate fractional Fourier transform (FRFT) order, the presented architecture can concentrate the broadband LFM signal into only one sub-channel and that will prevent it from crossing several sub-channels. Thus the performance of the signal detection and parameter estimation after the sub-channel output will be improved significantly. The computational complexity is reduced enormously due to the implementation of the polyphase filter bank decomposition, thus the proposed architecture can be realized as efficiently as in the Fourier domain. The related simulation results are presented to verify the validity of the theories and methods involved in this paper.