基于修正离散Chirp-Fourier变换的ISAR成像算法

针对逆合成孔径雷达(ISAR)对机动目标成像的问题,提出了一种新的机动目标ISAR成像算法。该算法基于机动目标散射点的多普勒频率近似于线性调频(LFM)信号的特征,利用修正离散Chirp Fourier变换对LFM信号进行检测和参数估计,通过结合CLEAN技术进行多次迭代有效地克服了散射点分量间的相互影响,可获得较为理想的成像效果。给出了应用该方法的具体步骤,并用仿真数据验证了该方法的有效性。

应用MDFT结构的认知无线电频谱感知方法

针对认知无线电系统采用传统正交频分复用(OFDM)技术时,其高频谱泄露带来的邻带间干扰及造成的主用户信号检测性能下降等问题,提出了一种基于改进离散傅里叶变换(MDFT)调制滤波器组的认知无线电(CR)多用户接入频谱检测方案,并推导了CR系统在应用MDFT滤波器组条件下检测概率表达式。理论推导及不同参数下仿真结果表明,与基于OFDM的CR系统相比,MDFT结构的系统比以矩形窗函数为原型滤波器的OFDM系统带外有更高阻带衰减;在较低信噪比情况下,基于3GPP TS 25.104协议标准的多径步行信道采用MDFT滤波器组结构的CR系统频谱感知性能相比于采用OFDM调制方式有了明显提升。

Chirp-Fourier变换域的水印算法

提出一种新的修正离散Chirp-Fourier变换(MDCFT)域盲水印方案,其包括水印嵌入和水印检测2部分。该方案把Chirp水印信息嵌入图像经二维修正离散Chirp-Fourier变换后的系数上,对其进行反变换,得到含水印图像,利用二维MDCFT对水印信息进行盲检测。由于DCFT可通过FFT实现,与其他时/频域水印算法相比,其实现更为方便。仿真试验表明,该算法透明性好,检测速度快,植入的数字水印对高斯噪声、剪裁、旋转和JPEG有损压缩等图像处理具有较强的鲁棒性。

MDFT域参数立体声编码器设计与实现

FFT域参数立体声编码器在立体声参数提取和主声道编码时采用不同的时频变换,导致计算复杂度高。设计并实现了一种MDFT(Modified Discrete Fourier Transform,修正离散傅里叶变换)域参数立体声编码器,使得立体声参数提取和主声道编码部分能够复用MDCT(Modified Discrete Cosine Transform,修正离散余弦变换)变换,从而有效降低计算复杂度。与经典的FFT域参数立体声编码器相比,在保证音质相当的同时,编解码计算复杂度下降约33%。完善并验证了已有的MDFT域参数立体声编码理论。

基于MDCFT与水平集的高海情弹载雷达成像检测方法

针对舰船三维摆动和海尖峰制约高海情环境弹载雷达探测性能的问题,面向高海情探测环境提出了一种新的成像检测思路。首先,基于高海情环境分别建立舰船与海杂波回波模型;其次,将改进离散调频傅里叶变换算法(modified discrete chirp Fourier transform, MDCFT)引入回波多普勒成像,消除了高阶项相位导致的散焦现象;在此基础上,利用水平集算法分割目标与背景区域,然后利用聚类算法确定每个目标区域;最后,基于提取的目标特征判决每个区域对应的目标身份。利用仿真数据的实验结果验证了所提算法的有效性。所提方法综合考虑了成像与检测环节性能的提升,为高海情环境下的弹载雷达制导提供了一种可行思路。

一种结合时频分析与Dechirp技术提高运动目标参数估计精度的多通道方法

传统相位中心偏置天线(DPCA)和沿迹干涉(ATI)方法无法解决动目标方位向速度引起的散焦对于动目标检测和参数估计带来的影响,而且无法对动目标方位向速度做出估计。为了解决这一问题,该文提出一种结合修正离散Chirp-Fourier变换(MDCFT)与去调频(Dechirp)技术的多通道动目标检测方法,通过对动目标多普勒参数的精确估计,完成对动目标的聚焦,从而提高动目标距离向速度和方位向位置的估计精度,同时还可以较精确地估计出动目标的方位向速度,弥补了DPCA和ATI方法的不足。理论分析和计算机仿真结果验证了该方法的有效性。

调频连续波SAR慢速动目标参数估计与成像

由于连续波合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)特有的工作方式,带来了不同的回波信号形式。首先分析了调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)SAR动目标回波信号模型,然后在补偿连续波SAR与脉冲式SAR不一致性的基础上,提出了一种基于Chirp-Z变换校正动目标回波包络距离弯曲,Radon变换校正剩余距离走动,改进的离散Chirp傅里叶变换(modified discrete Chirp Fourier transform,M-DCFT)搜索参数的新方法,动目标仿真数据处理验证了该方法参数估计的准确性和有效性。另外根据估计的参数对动目标成像取得了良好的聚焦效果。

基于修正离散傅里叶变换的频域卷积混合盲分离

针对频域卷积混合盲分离,依据所导出的卷积混合信号每帧的频域表示模型,提出了一种最小均方误差意义下的最优变换——修正离散傅里叶变换,用于代替频域卷积混合盲分离中常用的离散傅里叶变换。在每个频率片上,卷积混合信号的修正离散傅里叶变换系数在最小均方误差意义下最接近于源信号频谱的瞬时混合。相对于离散傅里叶变换系数,现有瞬时混合盲分离算法能从修正离散傅里叶变换系数中更精确地估计各频率片上分离矩阵,从而提高现有频域卷积混合盲分离算法的分离性能。仿真结果证明了修正离散傅里叶变换对现有频域卷积混合盲分离算法的有效性。

一种高精度的电力系统相量测量方法

在传统的离散傅里叶算法的基础上提出了一种新的相量测量算法,首先,对纯基波信号,该算法利用2个数据窗的DFT变换数据推导出了一个关于频率偏移的方程,解此方程后可以求出基波信号的频率、幅值及相位的精确解,在推导过程中无任何近似误差,有效减小计算量的同时提高了测量的精确性。接着,为了提高谐波情况下测量的精度,利用迭代法对原采样序列进行修正,然后在最终的修正序列上用前面的算法进行相量测量。最后,分别对存在谐波和噪声的情况进行了仿真,结果表明,该算法在各种情况下具有测量精度高的优点。

一种低信噪比下的ISAR成像实现方法

在逆合成孔径雷达成像中,对低信噪比的回波数据,常规的运动补偿方法不再适用,提出一种适用于低信噪比回波数据的成像实现方法。利用Radon变换提取目标径向速度粗估计,补偿回波消除多普勒模糊,以Keystone变换校正由目标速度引起的线性距离走动,在全局意义下以最小熵准则完成二次项距离走动的校正。在横向作多普勒分辨时,考虑各目标散射点子回波可近似为线性调频信号,引入修正离散Chirp-Fourier变换,并结合逐次消去技术,避免复杂的相位补偿,直接得到目标的距离-多普勒像。给出了应用该方法的具体步骤,仿真实验结果证明了该方法的有效性。

近似精确重构的低复杂度星载信道化器

提出频率响应遮蔽(frequency response masking,FRM)与改进型离散傅里叶变换(modified discrete Fourier transform,MDFT)相结合的近似精确重构的低复杂度星载信道化器。其中,FRM结构可以较低复杂度设计出过渡带陡峭的有限冲激响应滤波器(finite impulse response,FIR)低通原型,MDFT滤波器组结构可以基本消除滤波器组的邻带混叠,将FRM结构中不适合邻带拼接的结构改进为高通、低通滤波器互补结构,降低了拼接抖动。调整MDFT结构中的上采样率,使之适合于奇偶分离的信道化器。继而提出新的结构,更适合应用于非均匀带宽。仿真表明,所提方法具有更低的运算复杂度,更陡峭的过渡带和更窄的保护间隔,更小的重构误差。

基于MDCFT的线性调频信号参数估计方法及仿真

修正的离散线性调频傅氏变换(MDCFT:Modified Discrete Chirp-Fourier Transform)消除了离散线性调频傅氏变换(DCFT:Discrete Chirp-Fourier Transform)对参数的限制,实用性大大增加。但是由于其过高的旁瓣,在检测相同频率分辨单元的不同目标时存在缺陷。提出了一种从比较MDCFT幅度值矩阵行(列)的峰值旁瓣比来分别定位线性调频信号的多普勒中心频率和调频率的方法。分析了多普勒调频率和中心频率对邻近目标分辨的影响,并通过本方法解决了相邻目标分辨的问题。通过一系列的仿真,证明了所提方法的有效性和正确性。

修正离散余弦变换与同时掩蔽效应曲线的关系

通过研究修正离散余弦变换(MDCT)、离散傅氏变换(DFT)和同时掩蔽效应曲线之间的关系,指出由于XMDCT(k)系数代表的谐波其强度和频率移动都与取样率和波数k等参数有关,因此,不可能通过理论或实验的方法得到一个适用于所有取样率和变换块大小的MDCT同时掩蔽效应曲线,量化MDCT系数时仍需通过DFT来计算掩蔽阈.

基于改进离散傅里叶变换滤波器组的两步检测算法

认知无线电(cognitive radio,CR)在解决频谱资源匮乏问题和提高频谱资源利用率方面被寄予厚望。频谱感知的循环特征检测算法复杂度较高,而能量检测算法在信噪比比较低的情况下检测性能不理想;针对这种情况,在改进离散傅里叶变换(MDFT)滤波器组结构的多载波调制系统中,提出一种基于MDFT滤波器组调制的两步检测算法。该算法结合了循环特征检测较强的抗噪声干扰特性,以及能量检测算法复杂度低的优势。仿真结果表明:所给出的两步检测算法在较低信噪比时相对于MDFT能量检测、OFDM循环特征检测等其他算法,其检测性能有明显改善;同时MDFT循环特征检测算法可有效降低算法复杂度。

基于HT-MDCFT的高速机动目标运动参数估计

针对低信噪比条件下高速机动目标运动参数估计问题,将Hough变换(HT)和修正离散线性调频傅里叶变换(MDCFT)相结合,提出一种新的雷达信号处理算法(HMDCFT)。该算法首先采用Hough变换,从距离像图像中提取目标运动轨迹特征,校正距离走动并解速度模糊;然后利用MDCFT校正多普勒频率徙动,估计目标运动参数;最后沿估计的目标运动轨迹对回波能量进行相参积累。数值实验表明,该方法具有优越的抗噪声能力和运动参数估计性能。相比于利用距离像间相关性的包络互相关法,其抗噪声能力提升了约17.6 dB;即使雷达回波输入信噪比低至-35 dB,该方法仍可精确估计目标运动参数,充分聚焦目标回波能量。

一种双通道SAR动目标检测和参数估计方法

提出了一种基于空时自适应处理(STAP)杂波抑制和修正的离散Chirp-Fourier变换(MDCFT)参数估计的双天线合成孔径雷达(SAR)运动目标检测和成像方法。将MDCFT变换应用于经过STAP杂波抑制后的信号,在MDCFT幅值平面内同时完成对运动目标的检测和多普勒参数的估计。分析了STAP方法对SAR回波的滤波效果,建立了适合SAR系统的MDCFT模型。在分数阶傅里叶域进行滤波以消除杂波对相位的影响,进而利用通道间的相位差和多普勒中心频率对运动目标准确定位并估计径向速度。通过大量的仿真实验验证了该方法的正确性。

一种双天线SAR运动目标成像系统仿真

提出了一种DPCA联合MDCFT的双天线SAR运动目标成像系统。将MDCFT变换应用于经过DPCA杂波对消后的信号,在MDCFT幅值平面内同时完成对运动目标的检测和多普勒参数的估计。建立了适合SAR系统的MDCFT模型,对杂波对消后回波数据的MDCFT幅度值分析证明了该方法的可行性``和有效性。在分数阶傅立叶域进行滤波以消除杂波对相位的影响,进而利用通道间的相位差和多普勒中心频率对运动目标准确定位。利用大量的仿真实验对该系统的功能进行了验证。

一种结合Subband-NDFT和改进Goertzel滤波器的DTMF解调算法(英文)

基于Goertzel逻辑判断算法[1],提出了一种将Goertzel逻辑判断和Subband-NDFT相结合的新的解调DTMF信号的算法.Subband-NDFT通过放弃高频分量达到快速计算DFT的目的.软件仿真表明新的算法具有比Goertzel逻辑判断算法更快的解调速度,并且满足ITU在SNR上对DTMF信号的规定.

Hartley变换的修正循环卷积特性

Hartley变换不仅等效于富氏变换 ,其正逆变换又具有相同的形式 ,而且在实序列数据处理中仅需用到实运算 ,在存储量和复杂性上要比富氏变换更经济更有效。针对一维及二维离散 Hartley变换分别建立了其修正循环卷积特性定理。籍此可得计算循环卷积的快速 Hartley变换法。

基于数据辅助的CPFSK信号的定时估计

针对连续相位调制(CPM)信号的突发模式传输系统,提出一种基于训练序列的符号定时估计算法,并分析定时估计误差的方差修改的Cramer-Rao限(modified Cramer-Rao bound,MCRB).在传输突发包前插入一段已知的训练序列,接收端将信号进行差分、求相位后,对其进行离散傅里叶变换(DFT).符号可以定时从DFT的一次谐波分量的相位中估算得到.Matlab仿真结果表明,在加性白高斯噪声(AWGN)以及瑞利平坦衰落信道上,该算法能快速准确地估计出初始定时偏差,适用于任何进制的CPFSK信号的非相干差分接收系统,并且在实际的软件无线电平台上得到验证.