基于最优分数阶傅里叶变换的模拟电路故障特征提取新方法

模拟电路故障诊断中故障特征提取是关键技术之一,为获得有效的故障特征信息,研究提出一种基于最优分数阶傅里叶变换(FRFT)的模拟电路故障特征提取方法。该方法把在原始数据空间中可分性差的特征数据映射到合适的分数阶空间,用类内类间距离作为判据,通过遗传算法确定分数阶p值,找出在分数阶Fourier域内类内类间距离最大的故障特征,然后用PCA降维和神经网络分类诊断。实验表明该方法能增强不同故障模式的可分性,提高了诊断结果的准确率。

基于最优分数阶傅里叶变换MIMO-OFDM系统

在快速时变无线信道环境下,由于子载波间干扰(ICaI)和小区间干扰(ICeI)的存在,使得传统MIMO-OFDM系统性能有很大的下降。为了减小干扰,考虑每个用户可以根据周围的干扰环境选择合适的分数阶傅里叶变换(FrFT)来调制和解调信号。提出了基于FrFT的MIMO-OFDM系统模型以及基于此模型的干扰抑制合并(IRC)均衡器。由于实际通信系统中HARQ技术的运用,使得系统的初传误码率并不要求很低,所以提出了FrFT阶数优化准则,即在接收符号信噪比满足门限要求的前提下使得系统容量最大化,由此可以得到基于最优FrFT的IRC均衡器。最后系统仿真结果表明这种优化准则是有效的,在干扰得到抑制的同时,通过更新最优化阶数还可以使得小区吞吐量也有明显的提高。

脑电信号的最优分数阶傅里叶变换

为消除噪声影响、准确提取信号特征,提出了对脑电信号进行最优阶次的分数阶傅里叶变换,以对脑电信号进行时频域分析.首先采用二维峰值搜索算法得出最优变换阶次,然后基于最优变换阶次对脑电信号进行分数阶傅里叶变换.实验结果表明,基于二维峰值搜索算法的最优分数阶傅里叶变换能更好地去除脑电信号的噪声,使信号具有非常好的能量聚集性,为脑电信号的特征提取以及进一步分析研究打下良好的基础.

基于分数阶傅里叶变换与卷积神经网络的工业过程故障检测

基于传统数据驱动的过程故障检测存在忽略正常数据与故障数据之间微小差异和检测不灵敏问题,本文提出了一种基于FRFT和CNN结合的故障检测方法。从放大正常数据与故障数据之间的微小差异方面入手,一则利用CVDA构造残差矩阵用于数据监测,增强灵敏度;二则利用FRFT对数据进行变换,将一些幅值低,易被噪声掩盖的故障从时域转换为频域,尽可能放大其特征,使其易检测。最后利用CNN对处理完的数据进行检测,解决了忽略微小差异和检测灵敏度低的问题,通过TE过程进行实验验证,在故障检测率方面得到提高,表明所提方法的有效性。

基于分数阶傅里叶变换和图像加权熵的chirp scaling算法

针对传统的基于傅里叶变换和匹配滤波实现的chirp scaling(CS)成像算法中多普勒参数随斜距变化以及成像分辨率低的问题,提出利用分数阶傅里叶变换(FRFT)对CS成像算法进行优化。首先建立斜视合成孔径雷达(SAR)回波信号模型,理论推导利用FRFT代替匹配滤波进行信号压缩。针对方位向最优旋转角的搜索问题,对得到的图像基于加权最小熵建立代价函数,利用动量法的梯度下降优化算法进行迭代计算,最终得到分辨率更高的SAR图像。为验证算法的有效性,分别在点目标仿真数据和实测SAR数据集上进行实验。结果表明,与传统CS成像算法相比,该算法的成像结果成像主瓣宽度更窄、旁瓣更低、成像更加清晰。

基于分数阶傅里叶滤波的数字信道化储频

现代战场环境电磁日趋密集和复杂,各类信号相互混迭,同时各种相参雷达采用脉冲压缩技术以及相参处理方法,抗噪声和抗干扰能力大大增强,特别是采用线性调频(LFM)信号满足了雷达大威力、低截获的功能设计需求,抗干扰能力也得到提高。常规的数字储频(DRFM)采用宽带采集,在数字上对宽带信号进行调频、叠加等调制处理,在瞬时带宽内调制样式、参数是相同的,此处理方式导致瞬时带宽内多信号时,无法针对性施加不同的调制样式,以致干扰粗放、不够精确。为实现精确、有效的干扰相参脉冲压缩雷达,文中提出了采用频域子带处理与分数阶傅里叶滤波的数字信道化干扰设计,增强LFM信号去噪能力,通过DRFM技术形成假目标干扰信号,实施有效干扰。

基于离散分数阶傅里叶变换的二维跳频通信系统及性能分析

传统跳频(FH)通信技术具有抗干扰能力强、截获概率低等优点,广泛应用在军民领域。针对检测传统跳频的手段越来越成熟,信息易被截获的问题,该文借鉴正交频分复用(OFDM)系统框架,提出一种基于离散分数阶傅里叶变换(DFrFT)的时宽与起始频率跳变的分数阶跳频(FrFT-FH-VTFB)系统,设计了一种新的系统框架,实现信息隐蔽传输的同时,通过DFrFT的工程实现规避传统跳频工程应用中跳速受频率合成器限制的问题。该系统通过两组不同伪随机序列选取时宽与起始频率跳变的Chirp基信号,实现系统参数的多维变换,打破系统的周期特性。此外,建立了系统发送与接收两端数学模型,并在此基础上推导了系统在白噪声信道下的理论误码率。仿真结果表明,该文所设计的系统有较好的抗衰落性能;且功率谱淹没在噪声之下,时频域特征无明显周期特性,有较好的隐蔽性。

多层多参数多项加权分数阶傅里叶变换复合调制通信信号设计方法

为提高卫星通信信号的安全性能,该文提出一种多层多参数多项加权分数阶傅里叶变换(MWFRFT)复合调制通信信号设计方法。该方法针对传统多项加权分数阶傅里叶变换单层结构的被扫描威胁,将MWFRFT扩展至不同加权系数的多层结构,降低了系统的被扫描概率。同时,多层多参数MWFRFT(MPMWFRFT)系统通过对控制参数集的优化设计,解决了多层结构下的通信信号调制特征模拟。针对复杂电磁环境场景中的目标寄生信号和窄带信号干扰,引入扩频机制,设计了3层多项加权分数阶傅里叶变换和直接序列扩频复合调制系统(TLMWFRFT-DSSS)。仿真结果表明,该方法在保证较好通信性能的前提下,实现了多层通信信号的调制特征模拟,显著提高了系统的抗扫描性能。

四元数偏移分数阶傅里叶变换的性质及其应用

为探究四元数分数阶变换应用于实际问题的物理机理,利用四元数分数阶傅里叶变换,给出四元数偏移分数阶傅里叶变换(the quaternion offset fractional Fourier transform,QOFRFT)的定义.在此基础上,研究了该变换的基本性质,所得结果有助于工程问题中线性微分方程的求解.

基于FPGA和Sinc插值的分数阶傅里叶变换建模与设计

分数阶傅里叶变换(FrFT)在信号和图像处理领域受到了广泛的关注。在FrFT离散形式的演变过程中,低计算复杂度对实际应用至关重要。提出了一种高效的现场可编程门阵列(FPGA)实现FrFT算法的方法。本文将FrFT的计算过程分解为一次卷积和两次乘法的同时,为了提高插值精度,采用了sinc插值作为插值算法,并采用有限脉冲响应滤波器组成卷积模块,提高了信号卷积的鲁棒性。针对FPGA器件XC7VX690T,采用simulink和verilog硬件描述语言(HDL)对所提出的体系结构进行了综合。所得结果与仿真结果非常接近。最后,讨论了体系结构设计和硬件要求以及体系结构中的组成模块。

MIMO单载波分数阶傅里叶域均衡系统及最优阶次选择方法

单载波频域均衡(SC-FDE)技术可以有效地克服无线传输中的多径衰落,而多输入多输出(MIMO)能大大提高频谱利用率.两者的结合已成为下一代无线通信系统上行链路的传输方案.然而,当无线信道是快速时变时,MIMO SC-FDE系统的频域信道矩阵将为非对角矩阵,形成严重的频域子信道间干扰,使系统性能急剧下降.针对这一问题,本文采用在分数阶傅里叶域均衡代替传统频域均衡,提出MIMO单载波分数阶傅里叶域均衡(MIMO SC-FrFDE)系统.通过选择合适的分数阶傅里叶变换阶次,实现分数阶傅里叶域信道矩阵的近似对角化.仿真结果表明,在快速时变信道下,本文提出的MIMO SC-Fr FDE系统比传统MIMO SC-FDE具有更好的误码率性能.

基于分数阶傅里叶变换的水下航行器LFM回波检测算法的GPU优化实现

线性调频(LFM)信号是主动声呐探测系统的常用信号,由于信号分辨率的限制,速度估计误差较大。随着分数阶傅里叶变换(FRFT)技术的研究,利用FRFT可以在低信噪比环境和强混响背景下实现对目标距离和速度的有效估计。但是FRFT方法的计算复杂度是常规处理算法的数百倍,无法满足无人水下航行器(UUV)等平台的实时处理要求。针对此问题,本文基于图形处理器(GPU),通过优化LFM回波检测算法处理流程和设计算法的GPU映射框架,使算法的计算复杂度降低约33%,并且可以高效并行实现。实验数据测试结果表明,GPU方案在嵌入式GPU平台上的执行时间始终小于数据的更新时间,满足UUV数据处理的实时性要求。因此,FRFT方法可以应用于以嵌入式GPU平台为处理核心的UUV声呐信号处理系统。

基于Radon-Ambiguity变换和分数阶傅里叶变换的chirp信号检测及多参数估计

研究噪声环境中chirp信号的检测以及多参数估计问题.分析和比较了Radon-Wigner变换(RWT)法、Radon-Ambiguity变换(RAT)法和分数阶傅里叶变换(FRFT)扫描法的优缺点.提出了一种基于RAT和FRFT的新算法,并提出了幅度估计的一种适合于计算的表达式.最后通过计算机仿真验证了该方法的有效性.这种方法与RWT法和FRFT扫描法相比,将chirp信号的检测问题变为一维搜索问题,简化了计算,与单纯的RAT法相比,有效地解决了chirp信号的初始频率和幅度的估计问题.因此,适合于对chirp信号多参数联合估计.

分数阶傅里叶变换数值计算中的量纲归一化

针对分数阶傅里叶变换(FRFT)快速算法中所要求的量纲归一化与实际工程计算脱节的问题,对量纲归一化进行了研究,提出了离散尺度变换和数据补零/截取2种实用的量纲归一化方法,研究了2种方法对chirp信号参数估计的影响,导出了采用离散尺度化方法时,归一化前后的chirp信号参数的变换关系.通过仿真实例说明FRFT快速算法能够应用于实际工程计算.

基于高斯短时分数阶傅里叶变换的多分量LFM信号检测与参数估计

该文针对线性调频信号,提出一种基于分数阶波包变换分析方法——高斯短时分数阶傅里叶变换。通过旋转角度的搜索及高斯窗口宽度的调整,能够在低信噪比条件下对多分量LFM信号进行检测,避免交叉项的出现,并能得到参数的估计值。通过推导分析给出变换结果的解析表达式,计算机仿真结果也表明了该变换的有效性。

基于分数阶傅里叶变换的线性调频信号的自适应时频滤波

本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换的线性调频 (LFM )信号的自适应滤波方法 ,利用该变换等同于对信号在时频平面进行旋转这一重要特性 ,将混迭有噪声的信号以特定的旋转角作分数阶傅里叶变换 ,使得信号与噪声在变换域中的交迭达到最小 ;在此基础上 ,通过窄带通滤波器对LFM信号进行抽取 ,去除大部分的噪声能量 ,然后 ,再经过分数阶傅里叶反变换 ,恢复出原来的LFM信号。理论分析和仿真表明 ,该方法不仅可获得明显的信噪比的改善 ,而且具有算法简单及信号失真小等特点 ,和其它基于二维时频分析工具的滤波算法相比 ,降低了计算的复杂度 ,其实现更为简便。

基于分数阶傅里叶变换的混响抑制方法研究

线性调频(LFM)信号是声呐中一种常用信号。利用LFM信号在分数阶傅里叶变换(FRFT)域的良好聚焦性,提出了一种基于FRFT的混响抑制算法,在此算法中,通过分数阶Fourier域的窄带滤波来去除混响。对实测混响数据和LFM信号的分离效果进行了仿真,分离前后信混比得到了较大提高。

基于分数阶傅里叶变换的线性调频引信定距方法

针对调频(FM)引信,为了在较小的调制频偏内获得较高定距精度,提出了基于分数阶域瞬时初始频率估计和基于分数阶相关的两种定距方法。论述了两种方法的定距原理,分析了其距离分辨力与抗噪声性能,并进行了仿真验证。结果表明:较FM谐波定距方法,两种方法具有较高的距离分辨力,且受FM带宽影响较小;同时定距方法通过FM发射、接收信号与单载波混频方法,在分数阶域避免了FM率估计,降低了算法复杂度,具有工程可实现性;较初始频率估计方法,基于分数阶相关的FM定距方法抗噪声性能更好,适合于低信噪比环境下信号检测。

一种基于分数阶傅里叶变换的OFDM系统及其均衡算法

在快速时变信道环境下,由于子载波间干扰(ICI)的影响,传统OFDM系统性能有较大下降.本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换的OFDM系统,它用分数阶傅里叶变换代替傅里叶变换进行子载波调制与解调;同时,文中给出了最优分数阶傅里叶变换阶次的选取方法,并根据最小均方误差(MMSE)准则设计了分数阶傅里叶域乘性滤波器在接收端进行均衡.分析和数值仿真结果表明,最优分数阶傅里叶域的乘性滤波算法较频域方法有更好的均衡效果.

分数阶傅里叶变换的快速计算新方法

本文提出了一种分数阶傅里叶变换(FRFT)高分辨(Zoom-FRFT)算法,通过设置谱区间和输出点数M,可实现任意局部谱的高分辨计算.随后,针对M很小时Zoom-FRFT运算效率低的问题,提出了基于Horner的单点快速计算(SP-FRFT)方法,并针对零点计算做出进一步简化.利用SP-FRFT可提高少量点输出时的计算效率,也可用于非均匀采样点计算.仿真结果验证了算法的有效性.