Detection Algorithm for LFM Echo of Underwater Moving Targets Based on Discrete Fractional Fourier Transform

The mismatch between echo and replica caused by underwater moving target(UMT)'s radial velocity degrades the detection performance of the matched filter(MF)for the linear frequency modulation(LFM)signal.By using the focusing property of fractional Fourier transform(FRFT)to that signal,a detection algorithm for UMT's LFM echo based on the discrete fractional Fourier transform(DFRFT)is proposed.This algorithm is less affected by the target's radial velocity compared with the other MF detection algorithm utilizing zero radial velocity replica(ZRVR),and the mathematical relation between the output peak positions of these two algorithms exists in the case of existence of target echo.The algorithm can also estimate the target distance by using this relation.The simulation and experiment show that this algorithm'sdetection performance is better than or equivalent to that of the other MF algorithm utilizing ZRVR for the LFM echo of UMT with unknown radial velocity under reverberation noise background.

基于Chirp-Fourier变换的LFM信号的参数估计

本文从匹配Fourier变换的角度给出了Chirp -Fourier变换的定义、意义和离散实现。分析表明 ,LFM信号的Chirp -Fourier变换的峰值对应的坐标即为其初始频率和调频斜率 ,所以应用Chirp -Fourier变换可以估计LFM信号的参数。仿真试验表明 ,应用Chirp -Fourier变换不但可以有效地估计LFM信号的参数 ,而且有很好的抗噪声干扰能力。

基于频谱拆分的高比例新能源电力系统火电-多类型储能容量优化匹配

“双碳”背景下的新型电力系统可再生能源接入比例持续增大,火电装机保留量将逐步降低,源荷平衡将由抽水蓄能、电化学储能等多类型储能配合火电共同完成。该文提出在已知目标年新能源装机与负荷容量下对火电与多类型储能容量需求的评估方法。首先对净负荷时间序列做离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT),将所得频谱进行聚类,并引入连续变量分布系数将单一频率分量能同时分配给火电机组、抽水储能和电池储能,从而进行傅里叶反变换得到时域调度曲线,评估或优化火电和多类型储能容量。该文所提容量匹配优化的目标函数是凸函数,由于采用了连续变量分布系数,约束条件是线性等式和不等式,整个问题可以转化为线性规划求解,克服了基于截止频率法难以充分利用火电灵活性的局限性和计算模型的非凸性。参考西北电网数据构建场景并进行算例分析,验证了所提模型能够充分利用火电调节潜力,协调火-储联合运行。比较不同风光比例下和不同新能源接入规模的匹配结果,表明适当的风光比和接入规模有助于降低总体投资成本。

基于DFT-SWOMP的OFDM系统信道估计方法

基于压缩感知的OFDM信道估计方案中,分段弱正交匹配追踪(SWOMP)算法具有不需要预知信道稀疏度的优点,但其信道估计精度受输入的门限参数和迭代次数的影响较大。针对这一问题,提出一种基于DFT-LS算法的门限自适应的SWOMP算法改进方案。考虑到在OFDM系统中,保护间隔长度外的信道时域响应都可以视为噪声,因此该方案的核心思想是利用DFT-LS算法预估出噪声水平,并用此预估值来动态设置SWOMP算法的门限参数。同时,该方案还使用DFT-LS算法预估出的信道频域响应作为SWOMP算法的迭代停止条件。仿真结果表明,这种SWOMP算法的改进方案可以有效地估计出信道参数,并且相比SWOMP算法,其估计结果的MSE值在不同信噪比下都有不同程度的提升。

基于DMFT的LFM信号参数估计

线性调频信号是低截获概率雷达常用的一种信号形式,如何在低信噪比情况下检测线性调频信号一直是人们研究的焦点之一。在离散匹配傅里叶变换的基础上对算法进行改进,并利用改进后的算法分别对单分量和多分量线性调频信号进行仿真,仿真结果表明离散匹配傅里叶变换能够在低信噪比情况下比较准确地估计出线性调频信号的参数,不存在交叉项问题。离散匹配傅里叶变换是一种针对线性调频信号有效的参数估计方法。

基于DMFT的高动态载波捕获算法的改进

基于FFT的载波捕获方法对高动态信号不能适用,离散匹配傅里叶变换(DMFT)虽可用于高动态信号,但是其运算量大、精确度差。基于以上分析本文提出了将延迟自相关、FFT与DMFT三者相结合的二维载波捕获算法。首先将中频采样信号与其延迟做自相关,通过信号的延迟自相关的FFT得到频率变化率的粗略估计值,进而得到起始频偏的粗略估计值,然后在所得值附近利用DMFT进行搜索,从而获得高精度的参数估计值。此方法缩小了搜索的范围,在运算量减少的同时,也提高了参数的估计精度。仿真结果证明本文提出的方法有效可行。

基于DMFT的空间目标微动特征提取

空间目标的高速轨道运动,会导致微动曲线的展宽和走动,将对后续的微动特征提取产生不利影响。针对这一问题,提出了一种基于离散匹配傅里叶变换(DMFT)的空间目标微动特征提取方法。首先分析了高速空间目标的信号回波模型;其次,根据回波信号的特点提出了一种基于DMFT的补偿参数估计的方法;最后,采用Hough变换提取了目标的微动特征。仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性,结果表明微动特征的提取精度得到了明显提高。

基于匹配滤波和离散分数阶傅里叶变换的水下动目标LFM回波联合检测

匹配滤波器是高斯白噪声背景下LFM回波的最优检测器,并且根据匹配滤波器输出的峰值位置可以获得目标距离的估计。有色混响噪声背景以及目标径向速度造成的回波和样本失配都将导致匹配滤波器检测性能和测距精度下降。结合匹配滤波的定位特性和分数阶傅里叶变换对LFM信号的聚焦特性,该文提出基于匹配滤波和离散分数阶傅里叶变换的联合检测方法。仿真结果表明联合检测方法性能优于单匹配滤波器,并且可以获得目标径向速度的近似估计。

相位匹配处理微动目标ISAR成像

利用二维离散傅立叶变换理论分析了步进频率信号ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)成像和多普勒效应原理,提出了相位匹配处理微动目标ISAR成像技术,阐述了新算法的物理意义,使用仿真数据演示了相位匹配处理微动目标ISAR成像技术的性能,证明了新技术微动目标ISAR成像能力.

基于分段伪Keystone变换的快速旋转目标检测

对于高距离分辨雷达,快速复杂运动目标在相参积累时间内出现的越距离单元走动给检测与识别带来极大的困难.本文针对快速旋转目标越距离单元走动的问题,提出了一种新的分段伪Keystone变换方法,对越距离单元走动进行校正.该方法首先将数据按一定准则分段,每段数据用伪Keystone变换处理,校正目标的越距离单元走动,然后将每段数据"拼接"在一起,完成整个观测时间的距离像对齐,并在此基础上实现积累时间内的相参检测.采用离散匹配傅里叶变换实现了该变换的快速算法,仿真实验验证了算法的有效性.

基于离散匹配傅里叶变换的高速运动目标逆合成孔径雷达距离像补偿

本文分析了高速运动目标的逆合成孔径雷达 (ISAR)回波信号模型 ,讨论了目标高速运动特征对ISAR信号处理的影响。结果表明 ,高速运动特征会导致目标一维距离像的畸变和二维像的模糊。因此 ,必须对高速运动目标的距离像进行有效的补偿以消除距离像的畸变。针对高速运动目标的ISAR回波信号模型 ,本文提出了一种基于离散匹配傅里叶变换 (DMFT)的高速运动目标距离像补偿算法。该算法采用DMFT谱包络最小Shannon熵准则进行参数估计 ,可解决幅度最大准则下参数估计性能恶化的问题。

基于离散分数阶傅立叶变换的水下动目标线性调频回波检测算法的研究

水下动目标径向速度造成的回波和样本之间失配导致匹配滤波器对于线性调频(LFM)信号的检测性能下降。利用分数阶傅立叶变换对LFM信号的聚焦特性,提出一种基于离散分数阶傅立叶变换的水下动目标LFM回波检测算法。该算法与零速样本匹配滤波检测算法相比受目标径向速度影响较小,并且理论分析表明在目标回波存在的情况下,这两种算法输出的峰值位置之间存在数学关系。利用该数学关系本文算法同样可以估计目标距离。仿真和实验数据分析表明:本文算法在强混响噪声背景下对于径向速度未知动目标LFM回波的检测性能优于或相当于零速样本匹配滤波。

基于离散匹配傅里叶变换的逆合成孔径雷达成像算法

非匀速旋转目标和机动目标成像是逆合成孔径雷达 (ISAR)技术的一个重点和难点 ,经典的距离—多普勒 (RD)算法对其成像效果不佳。本文首先分析了ISAR成像回波信号模型 ,然后在对目标多普勒变化曲线作一阶近似的条件下提出了基于离散匹配傅里叶变换 (DMFT)的ISAR成像算法。最后进行仿真实验 。

基于离散匹配傅立叶变换的多分量LFM信号检测和参数估计

多分量LFM信号的检测和参数估计是一个被广泛讨论的问题。本文首先介绍了离散匹配傅立叶变换的基本原理,然后结合逐次消去的思想提出了基于离散匹配傅立叶变换的多分量LFM信号检测和参数估计的原理及实现算法,并进行了计算机仿真。仿真结果验证了该算法的有效性。

基于DFRFT的脉压方法及与匹配滤波性能对比

针对线性调频体制雷达的目标检测与测距,提出采用离散分数阶Fourier变换实现脉压,推导基于采样型离散分数阶Fourier变换脉压方法的理论模型,对采用离散分数阶Fourier变换实现脉压时出现的时延模糊进行分析,提出用与谱峰相邻数据的相位差估计真实雷达目标的时延解决模糊问题。在雷达目标检测与测距中,基于离散分数阶Fourier变换与匹配滤波的脉压方法相比,距离分辨力相同,运算量降低近一半。

不确定时间序列的降维及相似性匹配

不确定时间序列的每个时间点上对应一个可能取值的集合,无法给出其确定值,这种不确定性给时间序列降维处理和相似性匹配带来巨大挑战,现有的时间序列降维方法和相似性匹配算法已经无法适用。针对此问题,提出了描述统计模型,将不确定时间序列归约为3条确定时间序列,通过离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)、离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)、离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)对模型下不确定时间序列降维;根据模型特点,提出了以观察值区间和区间集中趋势为核心的相似性匹配算法。经过实验验证,描述统计模型下DCT和DWT有良好的降维效果,提出的相似匹配算法与现有算法相比提高了匹配准确率。

复杂环境下标准抛物方程变步长解法

针对标准抛物方程(standard parabolic equation,SPE)的固定步长解法在大范围复杂环境电波传播研究中计算精度与速度难以平衡的问题,提出标准抛物方程的变步长解法。首先,在推导出SSFT解法的误差与步长、频率等因素的关系后,为SPE的变步长解法给出步长的基本选择范围;其次,在满足误差要求条件下对SPE应用的复杂环境进行等级划分,阐述了不同环境因素作用机理及变化趋势对步长要求,为不同的复杂环境等级中选择相应的步长提供依据;最后,利用该方法对典型复杂环境的电波特性进行仿真,仿真结果表明该方法在确保计算精度的情况下,相对于抛物方程的固定步长解法节省时间最高可达71.4%,验证了提出方法的可靠性与高效性,能大幅度提高抛物方程电波预测的计算效率。因此,采用可变步长的抛物方程方法能在保证计算精度的同时,减少计算所占内存及所需时间,极大地提高了计算效率,在大范围复杂环境电磁波传播实时预测应用中具有现实意义。

高动态环境下高阶双二进制偏移载波信号的精确捕获

针对高动态环境下双二进制偏移载波(DBOC)调制信号无法精确捕获的问题,该文提出一种基于部分匹配滤波结合快速傅里叶变换(PMF-FFT)的捕获方法。又针对捕获过程中相关损失和扇贝损失引起的检测性能降低问题,提出一种改进的捕获方法。该方法首先利用离散多项式相位变换(DPT)去除接收信号的高阶动态项,然后针对DBOC信号重新设计PMF-FFT算法;最后利用频谱校正法对FFT后的功率谱最大值进行校正。仿真结果表明,在同一条件下,该方法将检测概率提高了2 dB左右,并且有效缩短了捕获时间。

基于DFT的MIMO雷达发射方向图设计

针对多输入多输出(MIMO)雷达的发射方向图设计问题,为了在保证方向图匹配性能以及空域弱互相关性的前提下,有效降低计算复杂度,提出一种基于离散傅里叶变换(DFT)的方向图设计算法。该算法先依据方向图的匹配性能及空域互相关性构建代价函数,再利用DFT构造发射信号协方差矩阵,从而避免了采用传统凸优化方法引入的极高复杂度。理论分析表明,该算法设计的信号协方差矩阵能够满足方向图设计模型中的基本约束条件,同时使得代价函数最小,具备一定的合理性。仿真及性能分析结果表明,该算法计算复杂度低,且设计出的方向图匹配性能良好、空域互相关性小。

基于离散哈特莱变换的快速图像匹配方法研究

为解决传统图像匹配算法计算量大,运算速度慢,难以满足图像匹配实时性要求的不足,提出基于离散哈特莱变换(DHT)的快速图像匹配算法,通过采用二维实函数的离散哈特莱变换和互相关运算,减少数据运算量和存储量,达到保持图像匹配精度,缩短图像匹配时间,提高匹配效率的效果。实验结果表明,该算法图像匹配精度高,匹配速度快,实时性好,有效提高了图像匹配的时效性。