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.

基于分数阶傅里叶域特征融合的多工况管道堵塞 识别方法

针对排水管道声学检测的实际应用中,声学信号在特征选择缺乏指导的情况下容易提取过高信息重叠度的高维特征导致不同工况管道堵塞识别率低下的问题,基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)原理,提出一种基于FRFT和多核学习(Multiple Kernel Learning,MKL)特征融合的管道多重堵塞识别方法。该方法首先把难以区分的原始数据映射到多阶次分数阶傅里叶变换时频平面,然后计算各阶次的样本熵作为区分度量特征。运用MKL自动学习FRFT样本熵特征的系数,将分数域中阶次选择问题转换为多核网络中的系数交替优化问题,挖掘特征的深层含义,最终将这些信息进行多特征融合,实现了多工况管道堵塞识别。实验结果表明:在与不同阶次集合的融合特征对比后,最终的融合特征提高了不同类别间样本的区分度,能够有效识别复杂运行状态下多工况管道中的堵塞物、三通件和管道尾端,识别准确率达到95%,在多工况管道堵塞识别中相较于传统特征融合模型识别率显著提高。

基于分数阶傅里叶变换的窄带雷达飞机目标回波特征提取方法

该文研究了常规窄带雷达体制下,利用分数阶傅里叶变换扩展特征域,从而解决直升机、螺旋桨飞机和喷气式飞机3类飞机目标回波分类中的特征提取问题。在现代战场中,直升机、螺旋桨飞机和喷气式飞机具有不同的机动性能,并各自承担着重要的任务。因此,实现这3类飞机的分类具有重大的意义。该文针对3类飞机目标分类的传统特征数目少,包含信息量有限,导致分类性能不够好的问题,基于现有的特征提取方法引入分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FrFT),在经过FrFT后的分数域提取3类飞机目标回波的分数阶特征,弥补传统特征的不足。并利用线性相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)的特征选择功能对提取的分数阶特征进行特征选择并分类。基于仿真和实测数据的实验结果证明该文提出的分数阶特征的分类性能较传统时域、多普勒域特征有较大提升。

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。

基于稀疏PCA的多阶次分数阶傅里叶变换域特征人脸识别

鉴于人脸识别面临光照、表情和遮挡等因素的影响,提出了一种在分数阶傅里叶变换域稀疏表示的人脸识别。基于分数阶傅里叶变换对光照、表情的鲁棒性,已在图像处理领域得到应用。FRFT幅度随阶次的变换呈现压缩性,而SPCA提取其主要信息,且分为主要信息域和次要信息域,融合两者的互补信息组成混合幅度特征,然后融合混合幅度特征、实部特征和虚部特征,最后融合不同阶次下FRFT域特征。此外提出基于贪婪算法的分数阶阶次选择算法和基于Fisherfaces的权重方法。ORL和AR人脸数据库上识别率分别达到了96.5%和97.6%,充分证明了该算法对人脸识别的有效性。

基于分数阶傅里叶变换步态特征提取

针对短时傅里叶变换等时频分析方法不能提取由腿部和手臂运动产生的细致微多普勒特征这一问题,提出了采用分数阶傅里叶变换的雷达步态信号分析方法.在短时傅里叶分析的基础上,应用分数阶傅里叶变换对步态回波信号进行处理,由实测步态数据生成分数阶傅里叶变换谱图并进行了详细分析.结果表明,通过分数阶傅里叶变换可以从步态数据中提取出手臂、腿部摆动的细致微多普勒特征.

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。

基于短时分数阶傅里叶变换的含噪信号特征提取

通过对比噪声背景下短时傅里叶变换和短时分数阶傅里叶变换的时频分辨能力,进一步明确了短时分数阶傅里叶变换对频率时变信号的独特优势。研究了短时分数阶傅里叶变换的窗口滑动方式对瞬时频率估计的影响,可以发现:首先,在调频率较大或是变化剧烈时,短时分数阶傅里叶变换具有更好的鲁棒性;其次,在基于短时分数阶傅里叶变换的瞬时频率估计,实际应用中应主要采用以第一采样时刻作为估计值的逐点滑动方式。

基于样本熵和分数阶傅里叶变换的滚动轴承故障特征提取

提出了一种基于样本熵和分数阶傅里叶变换的故障特征提取新方法。这种方法的核心思想是首先把原始数据空间中可分性较差的数据映射到合适的分数阶空间,然后计算并比较经过合适阶次分数阶傅里叶变换后数据的样本熵,从而实现故障的特征提取。实测数据的研究结果表明,用这种方法提取信号特征,能增强不同故障模式的可分性,可以容易地将正常滚动轴承、内圈故障、外圈故障和滚动体故障的信号区分。

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。

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.

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直流电弧特征分析

针对单纯从时域或频域方面检测电弧故障的缺陷,提出了采用分数阶傅里叶变换分析电弧的时频特征。通过试验模拟不同负载时直流串行与并行电弧故障,发现改变变换阶次使得电弧分数阶傅里叶域的特征比频域特征更加明显,有利于提取电弧特征。同时比较了负载性质及电弧类型对电弧分数阶傅里叶域特征的影响,及在线检测电弧故障时分数阶傅里叶变换和快速傅里叶变换算法复杂度与实时性。