分数阶Fourier变换的测不准原理

该文参考Fourier变换的性质研究了离散分数阶Fourier变换的测不准原理以及连续分数阶Fourier变换在Lebesgue测度下的测不准原理,使得分数阶Fourier变换的测不准原理性质更一般化.

分数阶Fourier域的二维广义Hilbert变换及Bedrosian定理

多维解析信号分析和Hilbert变换在现代信号处理理论和工程应用中有着重要的意义.该文根据解析信号在广义频域内的能量分布,提出了二维信号的方向广义Hilbert变换、全向广义Hilbert变换以及单象广义Hilbert变换等定义,并证明了时域和分数阶Fourier域内它们之间的对应关系以及推导出类似于传统Hilbert变换中的性质.同时,给出了解析信号中具有重要意义的二维广义Bedrosian定理和相应的理论证明.

分数阶Fourier变换域的反辐射导弹检测技术

通过推导单频信号和线性调频(LFM)信号旋转角正负对称的分数阶Fourier变换(FRFT)模函数,得到一个有用的结论:单频信号正负对称旋转角的FRFT模值相等,模函数关于中心点对称,而对于LFM信号,其模幅度差别很大。根据此结论提出了一种基于观测信号正负对称旋转角的FRFT模之差的反辐射导弹(ARM)检测方法。此方法可以有效地消除载机信号的干扰。仿真结果表明,此方法在低信噪比下能有效地检测出ARM。

基于频域滤波的分数阶Fourier变换的目标检测

在分析海面运动目标回波的基础上提出了一种基于频域滤波的FRFT海面运动弱目标检测方法。该方法通过在频域设置一带通滤波器,对频域回波信号进行滤波,滤除部分杂波,然后逆变换到时域,此时再进行FRFT检测,就能够较好地检测到目标。利用IPIX实测数据实验表明,在相同信杂比条件下所提方法在增加目标与杂波FRFT峰值差方面都明显优于仅对回波作FRFT变换。设置适当的恒虚警检测门限,该检测方法能够达到更好的检测效果。

分数阶Fourier变换域中网络流量的自相似特性分析

通过分析网络流量数据在FrFT域的统计特性发现,实际网络流量在FrFT域满足自相似性,进一步地,针对网络流量在FrFT域的"时域"和"频域"展开,分别给出了基于改进的整体经验模态分解—去趋势波动分析(MEEMD-DFA)的Hurst指数估计法以及基于加权最小二乘回归(WLSR)的Hurst指数自适应估计法。实验结果表明,相比于现有估值算法,MEEMD-DFA法具有较高的估计精度,但计算复杂度高;而FrFT自适应估计法则具有更优的估计顽健性,且计算复杂度较低,可作为一种实时在线估计真实网络数据Hurst指数的方法。

基于Kaiser窗的分数阶Fourier变换与时频分析

分数阶Fourier变换作为传统Fourier变换的推广,与传统Fourier变换分析平稳信号类似,在实现对非平稳信号的时频分析过程中往往出现同样的频谱泄漏问题。为了提高分数阶Fourier变换与时频分析的精度,依据Kaiser窗可自由选择主瓣和旁瓣宽度的特性,提出一种基于Kaiser窗的分数阶Fourier变换算法,论述了Kaiser窗在分数阶Fourier变换中的作用原理,从理论上推导出一般信号基于Kaiser窗的分数阶Fourier变换解析时频表达式以及特性,最终得到非平稳信号的时频分布与时变结构参数识别算法。通过任意线性调频信号的仿真算例以及非平稳激励三层框架结构振动台试验,对结构进行瞬时频率识别和算法的验证。结果表明,瞬时频率识别值与理论值和试验结果吻合良好,Kaiser窗可以提高分数阶Fourier变换算法时频分析的精度,体现出该方法有一定的鲁棒性。

免疫算法在分数阶Fourier变换域极值优化中的应用

利用线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号在分数阶Fourier域上的聚焦性,通过搜索可实现LFM信号的检测和参数估计。通常采用步进式搜索法,效率低下。为了克服该缺点,通过对分数阶Fourier域优化问题的研究,将免疫算法引入到分数阶Fourier变换极值搜索中。仿真结果表明:该方法优于传统的步进式搜索法。

chirp信号在分数阶Fourier变换域欠采样研究

针对chirp信号在分数阶Fourier域上被低于二倍信号频率采样(欠采样)后,仍能恢复原始信号的问题,依据分数阶Fourier域上带限信号的采样定理,分析了分数阶Fourier域上欠采样时应满足的条件,并对其进行了仿真验证。结果表明:对chirp信号进行欠采样后能够得到采样信号的能量聚焦。取不同的调频率,欠采样的采样信号仍能较好地估计出调频率,并能恢复原始信号。

分数阶Fourier变换域极值搜索的混沌优化算法研究

正如傅里叶变换采用正弦基,单频信号能够在频域形成峰值,分数阶Fourier变换采用线性调频基,线性调频(LFM)信号能够在分数阶Fourier域上实现聚焦,利用此聚焦性通过搜索峰值可实现LFM信号检测和参数估计.通常采用步进式搜索方法,效率低下.为了克服该缺点,通过对分数阶Fourier域优化问题本质的研究,将混沌优化算法引入到分数阶Fourier域极值搜索中.仿真结果表明:本文的方法优于传统的步进式搜索法.

遗传算法在分数阶Fourier变换域极值优化中的应用

分数阶Fourier变换采用线性调频基,因此,线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号在分数阶Fourier域平面能够聚焦,并形成峰值。为了克服传统步进式搜索法在LFM信号峰值搜索中效率低下的缺点,将遗传算法引入到分数阶Fourier变换极值搜索中。仿真结果表明,该方法优于传统的步进式搜索法。

高斯白噪声背景下的LFM信号的分数阶Fourier域信噪比分析

目标大机动运动使雷达回波表现为频率和调频率参数均未知的LFM信号。未知参数LFM信号的检测和估计采用分数阶Fourier变换来实现受到越来越多的关注,为此本文着重分析其分数阶Fourier变换的信噪比。首先推导出时限线性调频信号的分数阶Fourier变换模平方,给出了在分数阶Fourier域的峰值点与未知参数的关系,然后研究了附加白噪声LFM信号在分数阶Fourier域的统计特性,确定了其信噪比,并与理想情况(即参数频率和调频率参数已知)下线性相位匹配滤波器的输出信噪比进行了比较。

基于高斯短时分数阶Fourier变换的海面微动目标检测方法

海上目标随海面颠簸导致姿态变化,引起回波功率调制效应,导致回波多普勒体现时变和非平稳特性.为此,本文将微多普勒理论应用于海杂波中弱目标检测,提出一种基于高斯短时分数阶Fourier变换(GSTFRFT)的海面微动目标检测方法.首先,建立海面目标的平动和三维转动回波模型;然后,基于海尖峰判别方法对回波信号进行数据筛选,改善信杂比,并采用GSTFRFT对微动信号进行增强处理,利用海面目标与海杂波的微动特征差异设计恒虚警检测方法;最后,通过GSTFRFT域滤波,提取信号的微动特征并得到瞬时频率.实测雷达数据仿真结果验证了算法的有效性,具有在强海杂波中检测微弱目标的能力.

分数阶Fourier变换与时频滤波

针对LFM信号非平稳性,分析了在分数阶Fourier域对LFM信号作时频滤波的含义,给出了扫频滤波器在分数阶Fourier域的实现方法,并在此基础上推广得到分数阶Fourier域的一般乘法滤波器。通过对实测混响数据和LFM信号的分离效果仿真,发现分离前后信混比得到了较大提高,并且初始信混比越低,则提高效果越明显。

基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计精度分析

本文采用一阶扰动分析的方法分析了基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计精度,推导得到了频率估计误差均方值表达式和调频率估计误差均方值表达式,前者反比于信号时长,后者反比于信号时长的平方。结果表明,基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计方法在估计精度方面达到了最优。

分数阶Fourier域中多分量chirp信号的遮蔽分析

本文从分数阶Fourier变换与时频分布的关系入手,在离散分数阶Fourier变换算法基础上导出了单分量chirp信号分数阶Fourier谱强度的近似表达,并依据分数阶Fourier变换的线性性质,得到了调频率不同的两分量chirp信号间分数阶Fourier谱相互遮蔽的量化结果,给出了图例分析,并进行了仿真验证.通过本文的分析可以知道分数阶Fourier域中调频率不同的多分量chirp信号间的相互遮蔽主要取决于各自的幅度、调频率和采样时间.当多分量chirp信号幅度、调频率确定后,可以通过延长采样时间来降低各分量间的相互遮蔽.

基于分数阶Fourier变换的chirp-rate调制解调方法研究

本文提出了一种基于分数阶Fourier变换的chirp-rate调制(CRM)非相干解调方法,并导出了其解调器的输出峰值;其次,从多普勒频移和码同步误差两个方面,将本文方法与匹配滤波相干解调方法进行了对比分析,得到了相应的对解调性能影响的解析表达,可以发现chirp-rate调制具有很强的抗多普勒频移能力,但是对码同步误差较为敏感.最后,通过仿真分析,验证了上述理论推导的正确性,并对比了本文方法和匹配滤波相干解调的误码性能.由于本文方法是一种非相干解调,所以相较匹配滤波相干解调差了约3dB.

分数阶Fourier变换在动目标检测和识别中的应用:回顾和展望

作为Fourier变换的广义形式,分数阶Fourier变换(FRFT)能够展示出信号从时域到频域的所有变化特征,通过对时频平面的旋转,FRFT非常适合处理非平稳信号,克服了传统时频分析方法受交叉项干扰、分辨率低等缺点。动目标的雷达回波信号在一段短时间范围内,可用线性调频(LFM)信号作为其一阶近似,因此采用FRFT检测动目标具有很大的优越性。本文首先从FRFT的机理和特点出发,对基于FRFT的LFM信号检测和估计、最佳变换角确定方法等相关研究进行归纳与分析;然后,从高速微弱动目标检测、SAR成像和动目标检测、反辐射导弹检测、海洋动目标检测和雷达信号识别等方面重点介绍了FRFT理论在动目标检测和识别领域的应用和主要技术途径;最后,针对现有研究中存在的问题,阐述了有待于进一步研究的方向。

基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号检测与参数估计

介绍了分数阶 Fourier变换的基本原理和基本性质 ,提出了基于分数阶 Fourier变换的多分量 LFM信号检测和参数估计方法。为了解决多个 LFM分量之间的相互影响问题 ,特别是强分量掩盖弱分量的问题 ,本文还提出了一种结合逐次消去思想和分数阶 Fourier变换的多分量 LFM信号检测和参数估计算法 ,它可以解决强度相差较大的多分量 LFM信号中检测和估计弱 LFM分量参数的问题。

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。

分数阶Fourier变换对多分量Chirp信号中心频率的分辨能力

研究了当多个同调频率的Chirp信号相近时,分数阶Fourier变换(FRFT)对中心频率的分辨能力问题。从FRFT在数值计算中对中心频率的估计区间出发,推导出了对中心频率的分辨能力表达式,根据偏微分方程进一步分析了采样时间、采样频率和信号调频率对分辨能力的影响。计算机仿真结果表明,当采样频率为400 MHz,采样时间为2μs;信号调频率的大小不超过100MHz/μs时,FRFT对中心频率的最小分辨力与调频率约成凹形抛物线关系,并且大于2 MHz.