基于功率谱形态学运算的LFM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存在的估计精度与计算量的矛盾问题,提出了一种基于功率谱形态学运算的信号参数估计算法。该算法根据LFM信号参数与功率谱形状特征的关系,实现了LFM信号参数估计。仿真试验表明,在信噪比为-5dB时,LFM信号的调频斜率和起始频率估计精度分别比基于Radon模糊变换(Radon ambiguity transform, RAT)和分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform, FRFT）结合的离散谱校正算法提高了约2%和4.5%,带宽和脉冲宽度估计的均方根误差分别小于2.4 MHz和0.025 μs;当采样点不大于4096时,计算量比插值FRFT算法降低了约70%,证明了该算法具有高估计精度和低运算量的优点     

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。     

基于分数阶傅里叶变换的chirp信号时频分析

提出了一种新的基于分数阶傅里叶变换的伪维格纳分布(PWD),用于单分量或多分量chirp信号的分析。首先通过搜索二阶分数阶傅里叶变换矩的极值点,寻找最佳变换域,然后利用旋转的短时傅里叶变换,在分数阶傅里叶变换域中实现各分量chirp信号间的分离,以抑制交叉项及噪声项的干扰。在已知信号模型的前提下,还给出了分数阶傅里叶变换最佳旋转角度的经验计算公式,以辅助信号分析。仿真实验表明,通过对时频平面的旋转,所提出的方法能够在分数阶傅里叶变换域中,很好地抑制多分量信号间的交叉项干扰,更好地提取信号的时频信息。     

基于分数阶傅里叶变换的星载SAR信号参数实时估计

针对星载合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）信号参数估计问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换的实时估计方法。首先,介绍了分数阶傅里叶变换的定义和chirp信号参数的估计原理。其次,在介绍星载SAR运行特点的基础上,针对单脉冲和脉冲串这两种情况进行了相应参数的实时估计：通过对接收到的星载SAR单脉冲信号进行分数阶傅里叶变换,可以估计出星载SAR的载频和调频率;通过对接收到的星载SAR信号的脉冲串进行分数阶傅里叶变换,可以估计出方位调频率。仿真和实验证明这种方法是可行的。     

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。     

分数阶傅里叶变换的自适应计算

提出了一种基于最小方差算法的自适应计算分数阶傅里叶变换的方法.通过对连续型分数阶傅里叶反变换进行离散化采样,得到适合数值计算的离散形式,进而通过适当的选择输入向量和目标函数构造自适应滤波器,并采用最小均方算法进行自适应计算,所得的滤波器权向量即为分数阶傅里叶变换的结果.仿真实验表明,该方法可以用来计算连续型分数阶傅里叶变换,并且计算延时相对较小.     

基于傅立叶变换的积分算法研究

在信号分析与处理中,常涉及的积分变换是傅里叶变换(FT)、傅里叶级数(FST)、傅里叶Z变换(FZT)及离散付里叶变换(DFT)。本文通过分析FT与FST、FZT、DFT的关系,提出一种基于FT计算FST、FZT、DFT的新算法,并通过例子说明这种算法的实用性。     

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)。     

分数阶Fourier变换中量纲归一化因子的选取

针对分数阶Fourier变换数值计算中量纲归一化因子的优化选取,分析了量纲归一化对chirp信号的调频率和初始频率的影响,以及chirp信号在(p,u)平面上的尖峰位置的影响,推导了两个chirp信号的尖峰在p轴和u轴上的投影距离与量纲归一化因子的关系。发现两个尖峰的距离随着量纲归一化因子的变化而变化,并且具有极大值。提出一种量纲归一化因子选取的方法,通过调节信号的观测时间和采样频率,选择合理的量纲归一化因子,增大两个信号尖峰间的距离,减小多分量chirp信号在分数阶Fourier域的相互影响。仿真结果验证了该方法的有效性。     

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     

Multicomponent Chirp Signal Detection Using Fractional Fourier Analysis

1.INTRODUCTIONMulticomponentchirpsignaldetectionisfrequeotlyencounteredinapplicationsuchasradar,sonar,acousticandseismicsignalprocessing.Duringthepastfewyearstmanymethodswereproposedtoinvestigatethisproblem[l~3],andthetime-frequency-basedmethodshaveat-tractedconsiderableattentionandproventhemselvestobeeffectiveamongothertechniques.Theshort-timeFouriertransform(STFT)methodsuffersfromthelowfrquencyresolutioninducedbythenarrowtimewindow[3l.ThejointWigner-VilledistributionandHoughtrans-.fo…     

毫米波雷达多运动目标检测算法研究

在现代毫米波雷达多目标检测系统中,多分量线性调频信号时频分析产生的交叉项干扰和复杂的运动补偿等问题显得尤为突出。为了减小交叉项所带来的误差,提出了基于分数阶Fourier变换(fractional Fouriertransform,FRFT)的Choi-Williams-distribution(CWD)变换,即p0阶CWD变换,并与Hough变换结合起来形成了一种新的检测方法。该算法避免了复杂的运动补偿处理过程,降低了计算量。通过对一帧脉冲的初相位回波信号进行的仿真实验,在强背景噪声的情况下能清晰地分辨相距为0.5 m的两个点目标。仿真结果表明此方法可以精确探测成组飞行目标。     

基于分数阶Fourier变换的水声信道参数估计

提出基于分数阶Fourier变换(FRFT)对水声信道参数进行估计。分数阶Fourier变换存在相应的最佳分数阶数使给定的chirp信号能量聚集于一最大值,且具有时移、频移特性,使其可适用于存在多途扩展及多普勒频偏的声信道参数估计。通过计算机仿真验证,当存在较大的多普勒频偏时,拷贝相关器将不适用,而FR-FT具有很好的鲁棒性,可估计存在多普勒频偏的多途声信道参数。     

基于分数阶傅里叶变换的LFM混响空时预白化方法

针对主动声纳在浅海混响背景下线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号检测的高虚警问题,提出了基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)的空时预白化(space time prewhitening, STPW)方法。该方法利用FRFT对LFM信号良好的频域聚焦性,将混响信号变换到分数阶傅里叶域进行白化处理,使混响中的线变频率变换为稳定频率,增强了混响的局部稳定性,从而改善了混响的白化效果。通过实测混响数据对所提方法进行了验证,实验结果表明,所提方法使匹配滤波检测器的统计性能在信混比(signal to reverberation ratio, SRR)-16 dB~0 dB范围内平均提高了13%,显著提高了主动声纳在混响背景下的检测性能。     

基于FRFT的SNCK信号非相干解调

在采用相干解调方法进行接收时,正弦型非线性切普键控（sine non linear chirp keying, SNCK）信号受相位误差和多普勒频移影响较大,针对此问题提出一种将其近似为分段线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号,采用分数阶傅里叶变换（fractional fourier transform, FRFT）进行解调的非相干解调方法。将FRFT解调方法与经典相干解调方法进行对比,通过理论推导和仿真分析发现,在严格同步条件下,SNCK信号相干解调性能优于FRFT解调方法,并且信号码元长度对FRFT解调性能有微弱的影响。但FRFT解调不受相位误差的影响,且具有相对较高的抗多普勒频移能力。     

基于分数阶傅立叶变换的自适应时频表示

提出采用高斯函数的分数阶傅立叶变换作为基函数的自适应信号扩展方法,并给出了相应的时频分布,该分布具有较高的时频分辨率,没有窗效应,无交叉项干扰。分数阶傅立叶变换使基函数的时频分布旋转了α角度,结合尺度,时移和频移,为基函数匹配信号提供了更大的灵活性。仿真结果表明,该方法可以更加准确地描述信号的时频特征。