线性调频分数傅立叶变换理论及应用

基于普通傅立叶变换(FT)的特征函数,本文给出了一种连续时间信号的线性调频分数傅立叶变换(CFRFT)的表达方式,在此基础上,分析了CFRFT包括时移特性、展缩特性、反褶特性、时域微分特性、分数域频移特性、时域斜变信号相乘特性和Parseva l定理等变换性质,得出一些常用连续时间信号的CFRFT的变换表达式,说明了傅立叶变换可视为分数傅立叶变换(FRFT)的一个特例,对应用分数傅立叶变换分析系统具有启发作用。作为分数傅立叶变换的应用,解决了傅立叶变换不能有效分析时变系统的问题。

基于分数阶傅立叶变换的线性调频回波参数估计

本文提出了一种适用于宽带线性调频回波的分数阶傅立叶变换参数估计方法。它通过寻找合适的信号代替发射信号做模版,使得模版信号与接收信号的模糊函数匹配度高,峰值尖锐,失真率低。再利用分数阶傅立叶变换与模糊函数的关系,使用两次分数阶域的峰值搜索代替原有的一次二维搜索降低计算量。仿真实验结果表明,本文提出的方法在精确估计宽带回波的时延和频移的同时降低了计算复杂度。

分数阶傅立叶变换的线性调频干扰抑制的改进算法

为了抑制扩频通信中存在的大量干扰,构建了直接序列扩频系统抗线性调频干扰(Linear Frequency Modulation,LFM)模型,重点对基于分数阶傅立叶变换(Fractional Fou-rier Transform,FRFT)的时频滤波算法及其改进算法的性能作了仿真和分析.仿真结果表明,这类算法对于LFM类的信号可获得明显的噪声抑制效果,并具有良好的幅度保持性.更为重要的是,FRFT是一维的线性变换,可以用FFT(Fast Fourier Transform)来实现;在处理多分量信号时,FRFT不仅在计算上大为简化,而且不受交叉项的困扰.

矢分数阶傅立叶变换在单分量线性调频信号检测中的应用

对于单分量LFM信号的较低信噪比检测和参数估计,目前已有许多理论可以完成。而在极低信噪比的情况下,大多方法都不太理想,目前分数阶Fourier变换方法处理得比较好。而针对故障诊断中,双通道采集信息的情况,采用矢分数阶Fourier变换来处理,期望取得更好的效果。

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线性调频脉冲时延估计特性分析

以线性调频脉冲压缩的时域特性为参照,分析了基于分数阶傅里叶变换的LFM脉冲时延估计的分数阶傅里叶域特性,并对比了两者在数字信号处理上的差异。可以发现两者在输出信噪比、脉宽压缩比、峰值振幅比的特性基本一致,而在数字实现上,后者精度往往更高,所需数据率可以更低,因此,具有更为广阔的应用前景。

简明分数阶傅里叶变换及其对线性调频信号的检测和参数估计

针对低信噪比下线性调频信号的检测问题,提出了一种简明分数阶傅里叶变换方法。该变换借助chirp相乘和傅里叶变换对时频平面上的频率轴进行旋转,以获取信号在各个角度下频率轴上的频谱分布。对时频分布呈直线状的线性调频信号,简明分数阶傅里叶变换能在特定角度上将信号能量聚集成尖锐的强能量峰,从而提高信噪比,实现对线性调频信号的可靠检测和参数估计。数值仿真和实验验证结果表明,简明分数阶傅里叶变换可对较低信噪比的线性调频信号实现有效检测,并由变换域峰值的位置对信号参数进行准确估计。相比于传统的分数阶傅里叶变换方法,简明分数阶傅里叶变换的复杂度更低,离散计算效率更高,在对噪声掩盖下的线性调频信号进行检测和参数估计时能更好地满足实时处理的要求。

线性调频连续波信号的周期分数阶Fourier变换检测与估计

分数阶Fourier变换(FRFT)对LFM信号具有最优检测能力,但对线性调频连续波(LFMCW)信号的检测与估计是次优的。由于LFMCW信号可视为LFM信号的周期拓展,基于FRFT对LFM信号的能量聚集和相干累积思想,该文提出一种新的信号处理方法周期分数阶Fourier变换,以实现对LFMCW信号的检测和估计。周期分数阶Fourier变换的核函数可以与LFMCW信号实现最佳匹配,理论分析和仿真实验表明,随着观测时间的增加,可以实现对LFMCW信号的渐进最优估计,具有比FRFT更优的检测性能。

基于分数阶傅里叶变换的线性调频脉冲信号波达方向估计

针对宽带线性调频脉冲信号的时宽与观测时宽不等的情况,基于分数阶傅里叶变换(FRFT)提出了一种新的中心频率估计方法,并据此对基于FRFT的MUSIC算法的波达方向(DOA)估计进行了改进。该算法利用线性调频信号在傅里叶变换域良好的能量聚集性,分析了脉冲信号中心频率随着脉冲信号在观测时间内位置的变化规律,并修正了中心频率估计的方法。在相应的分数阶傅里叶域,构造分数阶傅里叶域的方向向量,利用MUSIC算法进行DOA估计。数值仿真验证了该算法对方位估计的有效性,并仿真分析信噪比(SNR)和脉冲信号时间宽度对方位估计结果的影响。随着SNR的增大、脉冲信号时间宽度的增加,方位估计方差减小。

基于分数阶傅里叶变换的线性调频信号分辨率分析

分数阶傅里叶变换（FRFT）是分析线性调频信号（LFM）最有效的工具之一．本文研究了LFM信号在分数阶傅里叶域（FRFD）上的分辨性能以及变换阶次上的分辨性能，并研究了变换阶次误差对输出信噪比的影响，分别得到了FRFD分辨率、变换阶次分辨率、输出信噪比损失与信号持续时间及调频率的关系，为利用FRFF进行LFM信号检测和参数估计时的分辨率分析、变换阶次搜索步长的选择等提供一定的理论参考。

基于分数阶傅里叶变换的线性调频信号二维波达方向估计

本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)的多线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法.该方法利用FRFT对LFM信号的能量聚集特性,构造出一种新的分数阶傅里叶域的阵列信号数据模型,并利用MUSIC算法实现对多个LFM信号的二维DOA估计.仿真实验验证了算法的有效性.

基于分数阶傅里叶变换的直扩通信快速线性调频干扰抑制

针对直接序列扩频系统中的线性调频干扰,将短时傅里叶变换和分数阶傅里叶变换相结合,提出了在短时傅里叶域进行线性调频干扰参数粗估计而在分数阶傅里叶域进行精确估计,并根据线性调频干扰在分数阶傅里叶域形成的脉冲位置和强度自适应选择消波区间达到抑制线性调频干扰的目的。仿真实验表明,所提出的干扰抑制方法在干信比JSR<40情况下,对线性调频干扰有很好的抑制作用,位错误率BER性能可改善103倍。

基于分数阶傅里叶变换的线性调频干扰抑制

伪随机脉位调制与伪码调相复合体制引信(PRPPM-PRBC)是现代无线电引信重点研究方向之一,对该体制引信的抗干扰性能和抗干扰方法的研究尚处于理论探索阶段。分析了线性调频(LFM)干扰对PRPPM-PRBC复合体制引信相关检测性能的影响,通过对LFM干扰信号分数阶傅里叶变换(FRFT)的分析,对解调模块输出的基波信号,提出了在分数阶域进行LFM干扰抑制。仿真分析表明,该方法能够有效消除LFM干扰,使引信相关输出得到明显改善。

基于分数阶傅里叶变换的双基地雷达线性调频信号的参数联合估计新方法

该文提出一种双基地MIMO雷达线性调频(LFM)信号参数的联合估计新方法。在所提出的新的双基地MIMO雷达的信号模型基础上,利用分数阶傅里叶变换对线性调频(LFM)信号的能量聚集特性进行提取,根据分数阶傅里叶变换域内的峰值点对多普勒频移尺度和时延进行估计,并采用FRFT-MUSIC算法实现了线性调频(LFM)信号收发角的联合估计,实现了收发角的自动配对。仿真实验验证了算法的有效性。

脉冲噪声下基于CNN-FRFT的线性调频信号参数估计方法

由于脉冲噪声破坏了线性调频(LFM)信号的分数谱特征,使得基于分数谱特征的参数估计方法无法有效估计参数。针对这个问题,提出一种脉冲噪声环境下基于CNN-FRFT的LFM信号参数估计方法。首先,利用α稳定分布拟合随机脉冲噪声,构建加性含噪信号,输入卷积神经网络(CNN)进行训练和测试;其次,利用训练好的CNN模型对信号进行去噪,并验证模型的去噪能力和泛化能力;最后,利用分数阶傅里叶变换(FRFT)建立去噪信号的分数谱,通过峰值点位置来估计LFM信号的参数。实验结果表明,相比于传统的基于非线性函数的方法,该方法在强脉冲噪声环境下具有更好的精度和噪声鲁棒性,CNN的应用使其具有更强的泛化能力,在实测脉冲噪声下仍可以准确估计参数。

分数傅里叶变换适应于线性调频信号处理初探

传统傅里叶分析方法和理论使用的是时域或频域全局性变换,不能同时表述信号的时频域性质,即不能表述不同时间与不同频率之间的对应关系,而这种性质恰恰是非平稳信号最重要和最关键的性质。分数傅里叶变换是经典傅里叶分析法的一种改进方式,是基于坐标轴的旋转思想提出的。它可以同时展现信号的时间与频率特性,弥补了傅里叶分析不能同时展现时间与频率特性的这一缺陷。详细介绍了分数傅里叶变换,并对2种不同类型的带有强干扰的信号进行了滤波处理,获得了较好的效果。

基于分数阶傅里叶变换的线性调频连续波信号检测

研究了对称三角线性调频连续波(STLFMCW)信号在分数阶傅里叶变换(FRFT)域的分布特征;并在此基础上分析了该信号在FRFT循环域(CFRFD)的分布特征,提出了FRFT循环处理方法(CFRFT);该方法实现了信号在CFRFD的能量积累。通过仿真实验验证了低信噪比条件下,CFRFT对STLFMCW信号的检测能力及有效性。

利用分数阶Fourier变换抑制高频地波雷达中线性调频干扰

高频地波雷达(HFGWR)受到严重的射频干扰影响。单频射频干扰在接收信号中体现为高强度的线性调频信号,从而污染所有距离元。为抑制射频干扰,通过分析其频率特征,使用分数阶傅里叶变换(FRFT)将原始信号转换到分数阶傅里叶域,对射频干扰对应的谱峰置零,达到抑制干扰的目的。该方法的优点在于抑制射频干扰的同时无损干扰位置处的回波信号,无需重构信号。实测数据分析表明:FRFT不仅能有效抑制射频干扰,信噪比提高可达10 d B以上,而且其计算复杂度较小,满足雷达实时工作要求。

基于短时分数阶傅里叶变换的非线性调频类信号检测

在复杂的电磁环境下,低截获概率(low probability of intercept,LPI)机载雷达能够有效地降低无源探测系统对作战飞机的作用距离及跟踪制导精度,从而能够有效地提高作战飞机的突防能力和生存能力。低截获概率机载雷达多使用宽带调制信号,通过使用信号的能量在频域上展开,从而降低雷达辐射信号被敌方截获接收机截获的概率。低截获概率机载雷达信号中最常见的是线性调频类信号(包括线性调频信号和相位编码信号)和非线性调频类信号(包括Costas码信号和Barker码信号)。本文通过分析非线性调频类信号中的Costas码和Barker码信号的固有特征,采用短时分数阶傅里叶变换,探讨截获接收机对非线性调频类信号的检测方法。由于Costas码和Barker码信号分段可视为近似线性调频信号,而分数阶傅里叶变化是最适于线性调频信号检测的时频变换方法,所以本文利用短时分数阶傅里叶变换对非线性调频类信号的每个调频持续时间内的信号能量进行聚焦,从而对信号进行能量检测。由于常见的时频分析方法,如Choi-Williams时频分析,有对信号进行时频变化后信号能量不能集中的缺陷,所以短时分数阶傅里叶变换较Choi-Williams时频分析方法更有利于对非线性调频类信号进行能量聚集,从而有利于进行信号检测。仿真分析表明截获接收机对不同的非线性调频类信号具有不同的检测性能。

基于分数阶傅里叶变换的多分量线性调频信号检测和参数估计的快速自适应方法

提出了两种基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的多分量线性调频(LFM)信号检测和参数估计的快速自适应方法。针对分数阶变换的二维搜索问题,提出了利用单线相位法分析信号时间自相关序列频谱和调频斜率预判法两种预估方法,在不影响估算精度的前提下,大幅度降低了计算的时间复杂度,且在低信噪比的情况下也可有良好的效果。仿真结果证明了方法有效。