基于分数阶傅里叶变换的直扩通信快速线性调频干扰抑制

针对直接序列扩频系统中的线性调频干扰,将短时傅里叶变换和分数阶傅里叶变换相结合,提出了在短时傅里叶域进行线性调频干扰参数粗估计而在分数阶傅里叶域进行精确估计,并根据线性调频干扰在分数阶傅里叶域形成的脉冲位置和强度自适应选择消波区间达到抑制线性调频干扰的目的。仿真实验表明,所提出的干扰抑制方法在干信比JSR40情况下,对线性调频干扰有很好的抑制作用,位错误率BER性能可改善103倍。     

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.     

一种分数阶域的密集假目标干扰抑制算法

针对线性调频(LFM)相参雷达抗自卫式密集假目标干扰问题,提出一种分数阶域的密集假目标干扰抑制算法。雷达遭受干扰后,首先发射调频斜率捷变LFM(SV-LFM)波形,得到1个相干处理间隔回波;其次,最大高阶矩准则估计各脉冲重复周期干扰调频斜率,确定分数阶傅里叶变换(FRFT)最优阶次;然后,计算回波最优阶次FRFT,通过峰值遮盖滤除部分干扰;最后,对滤除干扰后的回波进行脉冲压缩、相参积累,最终实现干扰抑制。对于发射SV-LFM波形的雷达,其脉冲压缩、相参积累本身对密集假目标干扰具有一定抑制作用,结合干扰滤除处理,能够取得更佳抑制效果。实验结果表明,所设计的变带宽SV-LFM波形与雷达动目标检测具备较高兼容性,相比理想不捷变,真实目标有效检测临界信噪比小于1dB;所提算法对干扰抑制后的真实目标有效检测临界干信比提高约20dB,假目标数量减少约40%。     

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。     

基于被动时反镜技术的FRFT_CSS水声通信系统实验研究

基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)的线性调频扩频技术(chirp spread spectrum,CSS)因其具有良好的抗干扰和抗噪声能力而被用于水声通信.在构建的FRFT_CSS系统中,采用被动时间反转镜技术(passivetime reserve mirror,PTRM),以抵抗水声信道严重的多径效应.在保证系统可靠性的同时,提高了码元速率.水池实验表明:基于PTRM的FRFT_CSS系统的性能得到显著提升.     

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.      

智能电网应用中ZigBee网络多信道干扰避免策略(英文)

智能电网是一种新颖的数字化的电气网络,它将电能的生产、配送和控制有机地整合在一起.ZigBee网络由于具有低成本、低功耗、低数据率以及低复杂度等特点,适合应用于智能电网;但是其与无线局域网(WLAN)在同一区域共存将造成ZigBee网络性能的显著下降.针对这一问题,提出了一种多信道的干扰避免策略.通过应用多信道通信的方法,传统的信道切换算法中的"信道切换请求(CSR)的传输受干扰影响"问题得到解决,从而提高了CSR传输的可靠性.实验结果表明,与传统的信道切换算法相比,本文提出的干扰避免策略提高了信道切换的成功率,增强了ZigBee网络在 WLAN 干扰下的可靠性.     

ZigBee 无线传感网络的医疗应用研究

重点研究了在医疗领域中的ZigBee无线传感网络技术,并基于其低功耗、低成本和快速组网等特点,介绍了其在医疗应用中的意义、应用原理及最新研究成果.提出了医疗领域中的ZigBee在实际应用中面临的挑战,展示了其发展前景和应用价值.     

基于AODV路由协议的ZigBee网络性能研究与分析

随着点对点(ad-hoc)网络规模和应用范围的不断增大,网络需要提供的服务数量和种类愈来愈多,同时对网络的服务质量也有越来越高的要求.通过将紫蜂协议(Zig Bee)网络与经典的无线自组网按需平面距离向量(AODV)路由协议结合,运用Network Simulator 2(NS2)仿真平台,仿真测试了基于不同传输半径下的路由发现时延以及端到端的时延,分析了传输半径对网络性能的影响,为改善和优化Zig Bee网络的应用提供了建议.     

基于RFID ZigBee技术的井下无线跟踪系统

针对目前我国煤矿生产事故频发,工人生命安全得不到保障的严峻现实,提出了基于射频识别（RFID, Radio Frequency Identification）技术和ZigBee无线通信技术的井下定位系统,结合控制中心数据库,实现了对矿工位置的跟踪和定位,并能够查询人员在过去一段时间内的工作路线,从而加强了对整个煤矿的实时管理;在事故发生后能够在最短时间内实现对被困人员的搜救,大大加强了矿工的安全保障。     

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ZigBee和RFID的多机器鱼协作系统研究

本文根据当今集中式多机器人协作系统的特点,提出了一种新的可以运用到目标物追踪过程中的多机器鱼协作方法.设计了基于ZigBee和RFID构建的多机器鱼协作系统,并通过进一步研究分析,得出该系统扩大了机器鱼系统的视觉范围,提高了机器鱼完成任务的效率,从而达到了协作优化的目的.     

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.     

基于节点特性的ZigBee网络能量优化路由研究

深入研究了路由节点RN+和RN-在ZigBee网络中各自执行的路由算法(AODVjr+Tree),并首次从节点特性的角度出发,研究了网络的能量消耗.研究结果表明数据流越多,其网络包投递率越小;随着RN-节点在路由节点中比例的增加,端到端延迟没有明显的变化,但在RN-节点比例达到40%的时候,对于不同数目的数据流,网络的剩余能量均为最大.由此可见,40%的RN-节点数目对于整体的ZigBee网络性能是比较理想的分配比例,可以达到能量优化的目的.     

基于稀疏傅里叶变换的LTE-A多点协作异步干扰抵消方法

针对LTE-A多点协作复杂性高、规模大,使得在异步干扰抵消时,很难直接将多点协作异步干扰进行消除的问题,提出基于稀疏傅里叶变换的LTE-A多点协作异步干扰抵消方法。通过分析LTE-A异构网络环境及受干扰情况。引入傅里叶变换方法对LTE-A信号进行稀疏化处理,使其达到稀疏性特征条件,按照稀疏表示方式对信号进行描述。针对LTE-A中受多点协作异步干扰的信号,将稀疏系数较大的部分看作有效信号;将稀疏系数较小的部分看作多点协作异步干扰部分。依据受干扰信号在稀疏基上的稀疏特征将有效部分和干扰部分分离,从而实现多点协作异步干扰的抵消。实验结果表明,改进方法能够有效抵消LTE-A多点协作异步干扰,其抵消后功率谱输出及SINR值更加接近无干扰下的功率谱输出及SINR值,保证了网络使用质量,具有一定的实用性。     

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.