基于FrFT-Keystone运动补偿的OFDM声纳高速微弱目标相参积累检测算法

针对水下目标探测中使用的正交频分复用信号,提出了一种针对高速微弱目标的相参积累算法,以解决多脉冲积累下由目标机动引起的较大相位变化和由水下环境中信噪比低导致的相参积累增益不足的问题。所提算法利用分数阶傅里叶变换来估计目标的运动参数并进行补偿,并结合Keystone变换,实现对高速微弱目标的多脉冲相参积累。理论推导和仿真实验结果表明,所提算法能够有效补偿高速目标脉冲间的相位移动,并在低信噪比环境下取得较好的能量积累效果。

基于FRFT的低信噪比LFM信号参数快速估计算法

基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)对线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)信号参数进行估计,问题关键是确定FRFT最佳阶数,根据误差迭代思想提出新的参数估计算法,该算法利用归一化带宽和旋转角的转化关系,由估计误差推算角度差值,有效降低了运算量,不需要调频斜率正负的先验信息,改进的对数搜索算法可以进一步提高参数估计结果的稳定性和可靠性。仿真结果表明,信噪比在-8 dB以上时该方法在高效率的前提下仍具有良好的参数估计性能,平均估计误差在1%以内,估计结果接近Cramer-Rao下限,满足工程实时处理需求。

基于FRFT与盲分离的扩频通信网络跳频信号时差估计

针对扩频通信网络跳频信号时差估计结果误差过高,导致信号定位追踪能力下降,多领域内信号传播停滞的问题,为增强扩频通信网络跳频信号的传播效率,提高辐射源跟踪和定位系统的信号探测能力,提出基于分数阶傅立叶变换(FRFT:Fractional Fourier Transform)与盲分离的扩频通信网络跳频信号时差估计算法的方法。采用盲分离方法获取满足跳频信号时差估计条件的两条信道,即平坦衰落信道和频率选择性衰落信道,利用FRFT估计两条信道特征,分别将平坦衰落信道特征和频率选择性衰落信道特征与最大似然块检测算法结合,实现扩频通信网络跳频信号的时差估计。实验结果表明,该方法无论是在正常环境中,还是在噪声干扰环境中,其均方根误差均处于较低水平、估计成功率均处于较高水平。

基于FRFT的单基地MIMO雷达稳健波束形成算法

以单基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达系统为研究对象,针对线性调频(linear frequency modulation,LFM)形式的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号,提出了一种新的稳健自适应波束形成算法。所提算法首先利用LFM信号的特性,对匹配滤波后的雷达回波信号进行分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT),经化简得到峰值点作为阵列的观测值。而后,利用观测值构建接收信号的协方差矩阵,并使用Capon谱估计方法重构干扰加噪声数据协方差矩阵。最后,通过求解优化问题估计实际导向矢量,从而得到阵列的最优权值。通过计算机仿真实验,验证了所提算法的有效性。

一种新的基于FrFT的动目标测速和定位方法

使用分数阶傅里叶变换(FrFT)进行SAR动目标测速的传统计算方式是二维搜索,即遍历所有的旋转角度进行FrFT计算,在二维平面内搜索峰值获得最优解。该方法需要在计算精度和计算量之间权衡。提出一种基于时频平面几何信息的动目标测速和定位方法,首先计算两个不同角度下的FrFT及其投影长度;然后利用时频平面内的几何关系,计算动目标的最优旋转角;最后计算最优旋转角下的FrFT,并对动目标测速和定位。值得注意的是,通过选择关于π对称的两个旋转角度,可以进一步抑制杂波。综上,该方法具有速度快、参数估计精度高的优点。通过仿真实验和真实数据实验,验证了提出方法的有效性和优越性。

基于FRFT-RBF网络的船舶电网故障定位方法

为了解决大规模船舶电网在运行中的单相接地故障无法快速精准定位问题,提高船舶电网运行可靠性和生命力,针对船舶电网故障信号具有非平稳性的特点,通过对分数阶傅立叶变换(FRFT)基本理论、最优阶次确定方法、滤波去噪方法,以及功率谱和能量率理论的研究,提出了基于FRFT的电网故障特征提取方法和实现步骤;并针对船舶电网故障特性具有非规律性特点,通过对径向基神经网络算法(RBF)的研究,结合故障特征提取的方法,提出了基于FRFT-RBF网络的船舶电网故障定位方法和实现步骤。通过开展电网故障定位的仿真实验,验证了方法的可行性,为解决大规模船舶电网故障定位问题提供了可行的工程应用方法。

海杂波FRFT域分形特征判别及动目标检测方法

该文研究了海杂波在分数阶Fourier变换(FRFT)域的分形特征,提出了一种基于分形特征差异的联合动目标检测方法。首先,分析了海杂波数据在FRFT域的统计特性,通过对不同极化方式下分形曲线的仿真分析,得到海杂波在FRFT域满足自相似性。其次,给出了分形参数的提取方法和无标度区间,并分析了变换阶数对分形参数估计的影响。最后,利用临近距离单元或临近时刻的雷达回波信号在FRFT域的分形维数和斜距的差值作为检测统计量,经不同极化方式下的海杂波数据验证,表明算法不仅具有良好的微弱动目标检测能力,而且能够准确估计目标的运动状态。

基于海杂波FRFT谱多尺度Hurst指数的目标检测方法

本文主要研究海杂波分数阶Fourier变换(FRFT)谱的扩展自相似特性及FRFT域多尺度Hurst指数在海杂波目标检测中的应用.鉴于扩展自相似过程的描述参数——多尺度Hurst指数可以描述分形信号在各尺度下的细节信息,本文基于实测雷达数据研究海杂波FRFT谱的扩展自相似性以及影响参数,并利用最优FRFT域尺度下多尺度Hurst指数对目标较敏感的特点设计海杂波中目标的恒虚警检测方法.经实测数据验证,海杂波FRFT谱的多尺度Hurst指数比时域单一Hurst指数、时域多尺度Hurst指数具有更好的海杂波与目标区分能力,并且由于FRFT可以很好地积累匀加速类目标回波的能量,有效提升信杂比,因此该检测方法具有检测海杂波中微弱运动目标的潜力.

盲分离算法和FRFT联合抗雷达主瓣干扰技术研究

压制干扰信号从天线主瓣进入雷达接收机,会严重影响雷达的性能,通常的旁瓣抗干扰技术难以奏效。而基于盲源分离算法(BSS)的抗主瓣干扰技术在低信噪比条件下性能恶化,因此本文提出了BSS和分数阶傅里叶变换(FRFT)联合抗主瓣干扰的技术。文章首先利用经典的BSS算法分离接收到的主瓣干扰混合信号,然后对有线性调频(LFM)信号特征的分离信号进行FRFT变换处理,并在FRFT域滤波去除大部分噪声的能量,最后FRFT逆变换恢复出目标信号。仿真实验表明,新算法相比BSS的抗主瓣干扰算法对脉冲压缩以后的峰值信噪比有较大的改善,较大地提高了脉冲压缩雷达的检测性能,具有良好的应用前景。

基于FRFT盲检测Chirp类数字水印算法

文章分析了图像在分数阶傅立叶域能量分布,提出了一种利用分数阶傅立叶变换的空域、变换域联合的多分量数字水印方法,该算法直接在空域嵌入,在分数阶傅立叶变换域内盲检测。仿真证明,该算法具有透明性好,检测快等优点,并对一些常见图像处理过程具有鲁棒性。

基于FrFT的LFM相参脉冲信号多普勒频率变化率估计算法

线性调频信号(LFM)在雷达中广泛应用,精确获取观测LFM信号中的多普勒频率变化率信息是单站无源定位与跟踪系统的一项关键技术。该文提出了基于分数阶Fourier变换(FrFT)的多普勒频率变化率估计算法,在分数阶变换域上使信号能量聚集,消除调频率对参数估计的影响的同时充分提高了信噪比,进而利用保留的脉冲间相对相位关系获得了多普勒频率变化率的高精度估计。理论分析表明,该算法估计精度接近理论下界,数值仿真验证了算法的有效性。

基于重叠分段和FrFT的VCO非线性度检测方法

VCO非线性度检测是实现其非线性度精确校正的前提。针对目前基于微元法和分数阶傅里叶变换的VCO非线性度检测方法在抗噪性、实时性等方面存在的不足,提出了一种基于重叠分段和分数阶傅里叶变换的VCO非线性度检测方法。所提方法采取重叠分段的策略以抑制噪声干扰,在分数阶傅里叶变换域进行幅度峰值搜索时改用收敛速度快的黄金分割法以增强实时性。仿真实验表明所提方法具有良好的抗噪性,分段重叠率为0.25时其检测的均方根误差约为现有方法的1/2;当重叠率小于2/3时,其实时性也优于现有方法。

海杂波FRFT谱的近似分形特性与目标检测

主要介绍了海杂波分数阶Fourier变换(FRFT)谱的近似分形特性及其在海杂波目标检测中的应用。根据FRFT的尺度变换性质,研究了自相似过程FRFT谱的近似分形特性,然后将近似分形分析方法引入到实测海杂波FRFT谱分析中,发现在特定变换阶数下得到的海杂波FRFT谱间存在近似分形特性,且目标回波可使近似分形特性描述参数——FRFT域Hurst指数发生变化。因此,可利用FRFT域Hurst指数设计恒虚警率(CFAR)检测方法。经X波段和C波段雷达实测数据验证,所提方法的检测性能明显优于经典的利用时域Hurst指数的目标检测方法。

基于FRFT的对称三角LFMCW信号检测与参数估计

对称三角线性调频连续波(STLFMCW)信号是一种典型的低截获概率雷达信号。该文通过分析STLFMCW信号在分数阶Fourier变换(FRFT)域的频谱分布特征,发现STLFMCW信号包含的各段LFM信号在其对应的"最佳"FRFT域内具有很好的能量聚集性;各段LFM信号在频域内会完全重叠,叠加的频谱幅度较高,在低信噪比条件下,严重影响STLFMCW信号的检测与参数估计。因此,利用FRFT检测STLFMCW信号时,必须克服该问题。该文提出一种FRFT与聚类分析相结合的STLFMCW信号检测与参数估计方法。该算法解决了由STLFMCW信号的频谱叠加给信号检测带来的问题,而且,克服了信号尖峰的高度必须高于噪声幅度的限制,在低信噪比条件下具有较好的检测效果。最后,仿真验证了该方法的有效性。

分数阶自相关和FrFT的LFM信号参数估计

基于分数阶自相关和分数阶傅里叶变换的特点,提出了一种LFM信号检测与参数估计方法。相对分数阶傅里叶二维扫描法和匹配傅里叶变换,所提方法将检测与参数估计的二维搜索变为一维搜索,快速实现信号检测和参数估计,在多分量LFM信号情况下借助“Clean”的方法来抑制强分量对弱分量的干扰。计算机仿真表明了该算法在低信噪比多分量LFM信号检测与参数估计中的有效性。

LFM信号参数估计的插值FrFT修正算法

针对线性调频(LFM)信号参数估计插值FrFT算法在信噪比较低时性能下降而且针对不同参数估计性能不稳定的问题,提出了一种修正的插值FrFT算法。首先分析了现有插值FrFT算法问题出现的原因,然后定义了分数阶域量化频率,指出当信噪比较低时,若LFM信号初始频率接近分数阶域量化频率点,插值FrFT算法出现反向补偿的概率增大,性能下降。修正的插值FrFT算法改进了插值方向的判决条件以提高噪声免疫力,并通过频移LFM信号初始频率使其不在分数阶域量化频率点附近。最后,对不同初始频率的LFM信号进行仿真,结果表明,修正的插值FrFT算法提高了LFM信号参数估计精度,性能稳定,而计算量并没有明显增加。

基于FRFT的天波雷达多机动目标检测

天波超视距雷达(over-the-horizon radar,OTHR)中,机动目标信号存在频谱扩展,导致目标检测性能下降。强的海杂波进一步增加了机动目标的检测难度。针对该问题,考虑到海杂波信号能量主要集中在零频附近,而且可以建模为一个自回归(auto-regressive,AR)过程,用AR滤波器抑制海杂波;考虑到机动目标信号近似为线性调频信号,而分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)能有效积累线性调频信号的能量,因此采用FRFT算法估计目标运动参数,实现机动目标检测;在此基础上用分级迭代的FRFT进一步降低运算量;针对多目标检测问题,用"CLEAN"方法逐个检测机动目标。仿真结果表明,与已有的离散多项式变换(discrete polynomial transform,DPT)算法相比,本文算法可以更好地适用于多目标检测;与Radon-Wigner变换算法相比,本文算法可以达到更高的参数估计精度。

STFT和Zoom-FRFT联合的多分量LFM信号参数估计方法

针对传统基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的多分量线性调频信号(MLFM)参数估计方法中计算量大,估计精度低等问题,提出了一种短时傅里叶变换(STFT)和Zoom-FRFT联合的参数估计方法.首先,利用STFT得到MLFM信号的短时傅里叶域频谱图,对其进行直线检测得到各个分量参数的粗略估计.然后,利用LFM信号在FRFT域的频谱分布特征和STFT窗函数的主瓣带宽,计算得到待估计信号在FRFT域变换阶次和频谱的分析范围;最后,在Zoom-FRFT域采用优选法对各个分量进行精估计,得到精确的变换阶次和峰值位置.仿真结果表明,该方法可以有效地对MLFM信号进行参数估计,可以根据实际需要灵活选择窗函数的宽度和细化倍数,与传统方法相比,提高参数估计精度的同时大大减小了计算量.

基于FrFT和三次样条插值的瞬时频率估计方法

瞬时频率估计作为非平稳信号分析的主要内容,具有重要的研究意义。针对基于微元法和分数阶傅里叶变换的瞬时频率估计方法在实时性、抗噪性等方面的不足,改用黄金法快速搜索最佳分数阶比以增强其实时性,引入三次样条函数对分段信号中间点频率进行插值以提高其抗噪性。仿真结果表明,本文方法时耗约为现有方法的1/3,在不同信噪比下,本文方法的RMSE和MAE都约为现有方法的1/2,是一种有效的瞬时频率估计方法。

基于FRFT距离压缩的高速目标ISAR成像

通过建立高速运动目标的ISAR全去斜回波模型,分析了传统DFT距离压缩处理中所存在的距离色散问题及其对成像的影响.然后针对高速目标回波是调频斜率相同的多分量LFM信号的特点,提出了基于分数阶Fourier变换的距离压缩处理方法,并讨论了最优旋转角估计的问题.最后结合GRECO软件产生的回波数据进行仿真,证明了该方法能有效解决高速运动目标距离压缩中存在的色散问题,提高ISAR成像质量.