改进的一维时变海面模型及其分数阶功率谱研究

该文针对经典双尺度海面模型不能有效分析高海况和低掠射角条件下的非Bragg散射问题,在模型中引入调频率描述多普勒频率的变化,提出了一种更符合工程实际的1维时变海面散射模型。然后,通过计算改进模型的海面平均散射功率,得到了时变海面的角度散射特性。其次,研究了改进模型的分数阶功率谱(FPS)特性,得出在分数阶Fourier变换(FRFT)域,海面散射信号的功率谱由多分量冲激信号组成,其在FRFT域的位置可用于估计模型的频率参数。最后,采用X波段实测海面回波数据对改进模型进行验证,并讨论了入射波长和变换角对FPS的影响,仿真结果表明该模型适合分析和提取时变海面回波的频率变化及多普勒频移。

分数阶导数系统响应功率谱密度的小波-Galerkin方法

利用小波的时间-频率联合分辨率,提出了一种在完全非平稳随机激励下,计算分数阶阻尼线性系统响应功率谱密度的方法。方法的思路在于选用广义谐和小波,并利用小波-Galerkin近似,将具有分数阶导数的运动微分方程转化为一组以响应小波变换为未知量的代数方程,解之并求得响应小波变换后,结合随机过程功率谱密度的小波变换表达得到激励与响应功率谱密度之间的关系。为此,在频域中推导了小波-Galerkin方法必需的小波整数阶与分数阶联系系数。数值算例表明:对具有不同分数阶导数的系统,所建议的方法具有较好的适用性。

分数阶Fourier域谱估计及其应用

本文定义了随机信号的分数阶功率谱和分数阶相关函数,得到了分数阶功率谱和分数阶相关函数的关系.在此基础上,推导出分数阶Fourier域滤波器的输入输出分数阶功率谱的关系.仿真结果表明,分数阶功率谱估计可以用于chirp信号的检测和估计,以及分数阶系统辨识.

分数阶导数阻尼下非线性随机振动结构响应的功率谱密度估计

对于受到由分数阶导数模拟的粘弹性阻尼的非线性随机振动结构,本文给出了一种计算响应的功率谱密度方法。借助标准的随机平均法,首先得到了振动结构随机响应振幅的稳态概率密度。对于原振动结构的非线性项,运用改进的统计线性化方法得到了均方意义下的等价线性振动结构,并求得了其响应的依赖于振幅的条件功率谱密度。综合以上的结果,针对随机振动响应的功率谱密度的估计,通过与数值模拟结果进行验证,从而证明了所提方法的有效性和准确性。

分数阶Fourier变换在多分量信号谱图分析中的应用

作为时频分析方法的一种,谱图对多分量信号分析时受交叉项影响,特别是当信号相隔很近时尤为严重,而且频率分辨率会受影响。给出了结合分数阶Fourier变换(FrFT)对多分量信号进行谱图分析的方法。首先利用分数阶二阶矩极值点而找到相应的最优旋转阶数,对所给多分量信号按此阶数做分数阶Fourier变换,再在此基础上做谱图分析。仿真实例表明,该方法对初始频率、调频率很接近的多分量的chirp信号能有效识别,交叉项可得到较好的抑制。

基于分数阶功率谱熵的未知水声脉冲信号检测方法

水声侦察的核心问题是在无先验知识条件下捕获其他平台发射的脉冲信号,单频(Continuous Wave,CW)信号和调频(Frequency Modulation,FM)信号是常用的水声探测脉冲。功率谱熵算法能有效检测低信噪比的CW信号,但对FM信号性能不佳,分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)则能聚集FM信号能量。利用FRFT的性质,结合功率谱熵算法,设计了分数阶功率谱熵检测器,可在分数阶域实施未知脉冲信号检测。理论分析了FRFT对FM信号的能量聚集作用,优化了FRFT阶数搜索方法。仿真实验以及海试数据处理结果证实检测器对FM信号性能良好,且对CW信号的侦察检测性能无影响。通过门限学习,检测器可实现对未知水声脉冲信号的统一自动检测。

时间分数阶扩散方程的并行高效Legendre谱方法

研究了两类时间分数阶扩散方程的并行高效Legendre谱方法,分数阶导数分别代替标准的扩散方程的二阶空间导数和一阶时间导数。空间方向采用高效的Legendre谱方法,时间方向使用了基于Fourier级数展开的Laplace数值逆,并对其参数进行了优化。给出了两类时间分数阶扩散程的数值格式和数值例子,与其他方法比,该方法数值结果更优。

基于分数阶Fourier变换的经验模式分解方法研究

在分析了经验模式分解(EMD)及分数阶Fourier变换的基础上,提出了一种基于分数阶Fourier变换的经验模式分解方法,并且深入探讨了该方法的分解特性。对仿真和实际振动信号的分析结果表明,对直接采用经验模式分解分析结果不够明确的信号,基于分数阶Fourier变换的经验模式分解方法对信号进行分析是比较有效的方法。

基于分数阶傅里叶变换和循环谱的雷达信号调制方式识别

针对低信噪比条件下雷达信号脉内调制方式识别算法识别率低的问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FRFT)和循环谱的雷达信号识别方法。通过分数阶傅里叶变换搜索出最大峰值对应的分数阶,把信号粗分为非调频信号和调频信号2大类。对于非调频信号,利用信号的谱峰特征和频谱复杂度以及循环谱特征,对二频编码信号、常规雷达信号、二相编码信号和四相编码信号进行分类识别;对于调频信号,利用自相关得到功率谱特征实现线性调频信号与非线性调频信号的细分类。经实验验证,本文提出的方法在信噪比大于2 dB时,总体识别率达到90%以上。

基于分数阶谱相减的弱目标检测方法

提出了海杂波背景下的基于分数阶谱相减的弱运动目标检测方法。该方法通过对回波信号检测单元和参考单元分别作分数阶Fourier变换(FRFT),然后将得到的两个模值相减来构成检测统计量,达到抑制杂波、提高检测概率的目的。利用IPIX实测数据实验表明,所提方法在增加目标与杂波FRFT峰值差、提高信杂比以及检测概率等方面都明显优于仅对回波作FRFT变换。在信杂比降低到-12 dB时仍能很容易地检测出目标。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。

地震信号分数域局部功率谱估计及应用

将谱估计技术与分数阶傅里叶变换(FrFT)结合,提出了一种新的分数域局部功率谱估计方法。首先运用最大峰度系数原理找到分数阶傅里叶变换的最优阶次,求取该阶次下分数域功率谱的分数域二维分布,利用分数阶傅里叶变换的旋转性质得到分数域功率谱的时频表达式,同时利用自回归模型(AR)谱估计技术给出了分数域功率谱时频分布的算法。提出的两种谱估计算法时频特性均优于二维谱图。理论模型和实际资料的测试验证了本文方法的有效性。

基于分数阶Fourier变换的一种新的非均匀采样方法

由于采样设备和被采样信号的限制,完全均匀采样是无法实现的,因此不得不进行非均匀采样。根据信号的时变特征,在信号的低频部分,用较低的频率对信号进行采样;在信号的高频部分,用较高的频率对信号进行采样。在此基础上,应用分数阶Fourier变换对非均匀采样Chirp信号进行分析,得到非均匀采样Chirp信号在分数阶Fourier变换域的频谱表达式,并分析其在分数阶域的频谱性质。该方法解决了整个采样时段内由于过采样造成的数据冗余性,满足了实时性要求,且具有较好的抗噪声能力。这里提出的非均匀采样方法满足了采样定理的要求,并得到了均匀采信号在分数阶域的频谱表达式。

1/2分数阶线性随机动力系统的非平稳响应解析解

提出随机激励作用下1/2分数阶线性系统非平稳响应解析解的一种新方法.首先,利用特征向量展开得到1/2分数阶阻尼系统的脉冲响应函数解析表达;之后,基于Laplace变换计算得到响应功率谱密度的解析表达式和系统均方响应.通过白噪声、调制白噪声和调制修正金井清谱三种不同随机激励类型的数值算例,利用与蒙特卡洛模拟所得结果对比证明该方法的准确性和适用性.

降低基于分数阶Fourier变换的OFDM系统PAPR的研究

OFDM系统的峰均功率比过高的问题大大影响了它的实用性,本文给出了基于SLM法降低峰均功率比的方法,通过计算机仿真得到了不同分数阶数α下的累积分布函数曲线。结果表明,当α取最优值时系统的峰均比互补累积函数性能优于基于FFT的系统性能。

基于分数阶Fourier变换的假目标干扰抑制方法

利用假目标干扰信号和原信号调频率不变的原理,通过采用相同阶次的分数阶Fourier变换实现干扰和原信号的同时能量聚焦。利用谱峰分离技术实现强干扰信号对较弱的目标回波信号的分离,然后使用FRFT域的带通滤波,实现了对干扰信号的抑制。仿真结果表明,此方法在不高于20 d B干信比时具有较好的假目标干扰抑制能力。

分数阶Fourier域非均匀采样LFM信号的检测概率

为了减少分数阶Fourier域线性调频(LFM)信号处理的计算量,满足实时性要求,提出了一种新的非均匀采样方法.与传统的非均匀采样方法相比,该方法既解决了整个采样时段内由于过采样造成的数据冗余性,也消除了信号时变特征造成的局部冗余性.最后,应用该方法得到了非均匀采样LFM信号在分数阶Fourier变换域的频谱表达式,并对不同信噪比(SNR)条件下信号的检测概率进行了研究.结果表明,该方法具有较好的抗噪声能力.

含分数阶导数项的随机Duffing振子的稳态响应分析

对一个含有分数阶导数项阻尼的、Gaussian白噪声激励下的Duffing振子进行了稳态响应分析。首先,基于能量平衡理论,运用等效线性化方法,计算等效系统的线性阻尼及自然频率,建立统计意义下的等效线性化系统。然后,利用平均法建立随机It方程,得到随机响应的Markovian近似;给出描述振子振幅概率密度函数演化的Fokker-Planck方程,并得到它的稳态解。进一步,对于含有响应振幅的等效线性系统,借助由Laplace变换得到的转换函数,得到原系统的条件功率谱密度,结合振幅的稳态概率密度作为权重函数,给出原系统功率谱密度的估计,以及响应的统计量的估计。数值模拟的结果说明所提出的功率谱密度的近似解析表达式是可靠的,它甚至适用于Duffing振子具有强非线性回复力的情形,因为它可以较好地表现出功率谱密度共振频谱加宽及多峰现象的出现。

基于广义功率谱密度的分布压缩宽带频谱感知

为实现在Alpha稳定分布噪声下宽带频谱感知,扩展了传统功率谱密度概念,提出广义功率谱密度的概念,在此基础上提出基于广义功率谱密度的分布压缩宽带频谱感知。此方法能有效地抑制Alpha稳定分布噪声。首先,将接收的宽带信号进行分数低阶处理,计算自相关函数,再结合压缩感知原理将分数低阶自相关向量压缩和融合重构,最后经傅立叶变换得到广义功率谱密度。仿真结果表明,该方法具有良好的宽带功率谱密度估计性能,在Alpha稳定分布噪声下能较好地完成宽带频谱感知。

基于类间功率谱差的FRFT-TDCS门限判决算法

针对分数阶傅里叶变换域通信系统采用传统门限判决算法难以有效剔除多分量线性调频干扰的问题,根据高斯白噪声和多分量线性调频干扰分数阶傅里叶变换域功率谱特征,提出了基于类间功率谱差的门限判决算法。该算法利用了分数阶傅里叶变换不影响高斯白噪声的统计特性,在分数阶傅里叶变换域的三维频谱上自适应地确定门限值,既可以有效对多分量线性调频干扰频谱剔除,又解决了分数阶傅里叶变换的变换阶次对门限判决带来的不利影响。仿真结果表明,该算法在双极性调制和循环移位键控调制下,对多分量线性调频干扰剔除的有效性,尤其在大干信比情况下,误码率的提升尤为明显,对提高分数阶傅里叶变换域通信系统抗多分量线性调频干扰的能力具有一定的实用价值。

分数阶Cahn⁃Hilliard方程的高效数值算法

给出了时空分数阶Cahn⁃Hilliard方程的一个高效数值算法.首先,利用Laplace变换将时空分数阶Cahn⁃Hilliard方程转化为空间分数阶Cahn⁃Hilliard方程;然后,结合Fourier谱方法和有限差分法得到一个时间二阶、空间谱精度的高效数值格式;最后,通过数值实验验证本文数值算法的有效性,并验证其满足能量耗散性质和质量守恒定律.