LFM信号参数估计的FRFT-HOC方法

引入高阶累积量的概念对不同阶次FRFT对LFM信号的聚焦能力进行定量描述,从而构造了LFM信号的FRFT-HOC特征谱,以此为基数分别结合步进式搜索和粒子群优化算法提出两种峰值点精搜方法,并根据峰值点坐标与LFM信号之间的定量关系实现了LFM参数估计。由于算法只涉及到一维参数搜索且定义域区间宽度可控,因此运算量大大降低。论文比较了四种FRFT-HOC特征的峰值区分能力,分析了FRFT阶次估计精度对LFM信号参数估计的影响,最后通过仿真实验对改进算法的LFM参数估计性能进行了验证。      

LFM信号的FRFT模函数对称特性及参数估计

通过数学推导发现了时间无限长线性调频（LFM）信号的分数阶Fourier变换（FRFT）模函数具有对称性,且单边单调。之后经过分析,得出时限LFM信号的FRFT模函数也具有较好的这种特性。根据此结论提出了基于FRFT的时限LFM信号检测与参数估计的新方法,此方法采用两级搜索,克服了FRFT算法误差对线性调频信号的FRFT模函数对称性和单调性的影响,在减少了运算量的同时提高了参数估计精度。仿真分析证实了此方法的有效性。     

基于Ozaktas算法的LFM信号参数估计误差分析

Ozaktas算法因其运算复杂度低、精度高、提出时间早而成为目前对LFM信号进行处理时最为常用的离散分数阶Fourier变换算法,但其附加的量纲归一化对LFM信号参数估计存在影响。为此,在对LFM信号参数估计建模基础上,分析了基于Ozaktas算法的参数估计二维离散网格效应,并进一步得到了影响初始频率和调频率估计精度的因素。可以发现:在满足采样定理条件下,基于Ozaktas算法的LFM信号参数估计能保持较好的估计精度,且在一定程度上可以通过增大采样频率或减小采样时长来进一步提高估计精度。最后,通过仿真分析验证了上述理论推导的正确性。     

基于瞬时自相关和FRFT的LFM信号检测性能研究

为解决分数阶傅里叶变换(FRFT)在非合作线性调频(LFM)信号检测中运算量过大,限制其工程应用的问题,提出基于FRFT检测LFM信号/粗测引导+精细测量0的处理算法。理论分析表明:改进算法相比直接采用FRFT运算复杂度大大降低。仿真实验分析了改进算法的运算复杂度、检测灵敏度、参数估计精度,结果表明改进算法的检测灵敏度和参数估计精度能够满足工程需要,证明了理论分析的正确性和该算法的有效性。     

分数阶Fourier域强弱LFM信号检测与参数估计

分数阶Fourier变换（FRFT）由于其特有的性质,非常适合处理线性调频（LFM）信号,尤其是,作为一种线性变换,可以克服多分量LFM信号之间的交叉项干扰。但是采用逐次消去法检测多分量LFM信号时,每检测一个LFM信号,都要对信号分别求旋转角 的FRFT,再进行二维搜索,计算量较大。为了提高FRFT对多分量LFM信号的检测效率,本文给出一种在分数阶Fourier域检测强、弱LFM信号的新方法。首先,分析了逐次消去法和聚类分析法检测多分量LFM信号的原理,以及它们的优缺点。提出一种聚类分析和逐次消去相结合的信号检测方法,利用平面截取信号在平面(u,α)上的尖峰,并引入基于广度优先搜索邻居（BFSN）的聚类算法,对截取的信号尖峰进行聚类分析,获得每个LFM信号对应的信号尖峰,实现多个较强信号的检测与参数估计,再利用逐次消去法实现弱信号的检测。该方法可以同时检测多个能量相近的LFM信号,提高了检测效率,以及次强信号的参数估计精度,并有效地抑制了强信号对弱信号的遮蔽影响。通过对信号进行平面切割处理,减少了BFSN聚类算法中输入集样本数量,大大降低了算法的计算量。最后,仿真验证了该方法的有效性。      

分数阶傅里叶变换在水下多目标方位估计中的应用研究

线性调频（Linear Frequency Modulation,LFM）信号作为一种具有大时宽带宽积的信号被广泛应用于主动声纳中以进行水下目标方位估计。分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FRFT）技术对LFM信号分析具有独特的优势,本文通过对FRFT的理论研究,分析其应用于水下多目标方位估计领域的可行性。对于FRFT最优阶次搜索中存在的误差影响,本文研究范数约束Capon波束形成技术（Norm Constrained Capon Beamforming,NCCB）,利用NCCB算法提高FRFT预处理后的目标方位估计的稳健性。最后,本文将分数阶预处理与稳健波束形成算法结合,通过计算机仿真验证了基于FRFT预处理的NCCB算法在低信噪比环境下仍然可以实现水下多目标方位的稳健估计。      

低信噪比下LFM- PRBC信号参数的快速估计

为了解决目前算法中线性调频-伪码( LFM- PRBC)信号参数估计计算量较大的问题,提出了一种快速估计算法。该算法采用解线调与分数阶傅里叶变换( FRFT)进行参数的估计。首先对信号进行解线调估计出调频斜率的粗略值,然后由调频斜率确定旋转角,通过FRFT估计出码元宽度的粗略值。根据延时再进行解线调估计出调频斜率的精确值,再通过FRFT估计出码元宽度的精确值与起始频率。该算法不仅计算量较低,同时具有很高的估计精度与很强的抗噪性,仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于分数阶傅里叶变换的低信噪比线性调频信号参数快速估计算法

针对低信噪比线性调频信号参数估计精度低且运算量大的问题,该文提出一种基于高效分数阶傅里叶变换(FRFT)和分数阶频谱4阶原点矩的快速估计算法。该算法通过判断调频斜率的正负,以确定旋转阶次所在初始区间;进而应用高效FRFT获得初始旋转阶次;最终利用分数阶频谱4阶原点矩,进一步确定搜索区间和步长,实现精准搜索,从而满足参数精度的要求。实验结果表明,该算法尤其适合用于低信噪比情况下的线性调频(LFM)信号检测与参数的准确估计,而且运算量较低。     

LFM信号参数估计算法研究

初始频率和调频斜率是表征线性调频信号频率特性的基本参数,如何准确快速地估计它们具有的重要意义。针对传统LFM信号参数估计算法中繁琐的搜索和计算问题,提出了一种不需要参数搜索的快速LFM信号参数估计算法。该算法先用希尔伯特变换估计LFM信号瞬时相位,再用高阶差分估计LFM信号瞬时频率特性,最后用直线拟合LFM信号瞬时频率特性从而得到初始频率和调频斜率的估计。仿真实验验证了本文算法的有效性,说明本文算法能够给出满意的参数估计结果。     

基于瞬时相位拟合的LFM信号参数估计算法

针对传统线性调频（LFM）信号参数估计算法中复杂的搜索和计算问题,提出了一种不需要参数搜索的快速LFM信号参数估计算法。该算法先用希尔伯特变换估计LFM信号瞬时相位,再用二次相位函数拟合LFM信号瞬时相位从而得到初始频率和调频斜率的估计。仿真验证了本文算法的有效性,说明该算法能够给出满意的参数估计结果。     

基于离散多项式相位变换和分数阶傅里叶变换的加速目标检测算法

 本文提出了一种离散多项式相位变换(DPT)和分数阶傅里叶变换(FRFT)相结合的LFM检测方法.首先,分析了经典DPT算法中调频分辨率与互相关时延、积累脉冲长度以及积累性能之间的相互关系,指出时延较小的DPT算法与经典DPT算法相比,检测性能提高约3dB,但调频率估计误差大.其次,针对这一问题,提出在DPT基础上,利用FRFT进一步提高调频率估计精度,当输入信噪比大于-11dB时,在分数阶域引入一维牛顿迭代法可提高运算速度;最后,给出了算法复杂度和估计误差的理论分析并用实验结果验证了算法的有效性.     

FRFT的简化及在空间目标探测中的应用

在空间目标探测中,提出了基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的方法解决低信噪比下信号检测与频率估计的问题.首先介绍了FRFT进行参数估计的基本原理,并根据参数估计方法对算法进行了简化,降低运算量.在对接收到的回波信号动态特性分析的基础上,为满足信号检测概率和实时处理要求,对FRFT在空间目标检测应用中的相关参数进行分析设计,并提出频率估计精度的改善措施,进行了目标检测和频率估计性能的分析.最后进行检测性能的仿真分析,结果表明满足工程要求.     

多相编码雷达信号参数快速估计方法

针对Wigner-Ville分布、Radon-Wigner变换估计多相编码雷达信号参数存在运算量大、估计精度低等问题,本文提出了基于Radon-ambiguity变换和分数阶傅里叶变换(FRFT)联合分析的参数快速估计方法。该方法采用Radon-ambiguity变换估计信号调制斜率,采用分数阶傅里叶变换估计载频、周期等,通过两次一维搜索峰值来估计信号的参数,与Wigner变换、Radon-Wigner变换的二维搜索峰值相比,运算量大大降低,且提高了参数估计精度。仿真结果证明了该方法的有效性。     

海杂波背景下基于FRFT的多运动目标检测快速算法

针对海杂波背景中多运动目标检测问题,建立了目标检测和参数估计模型,结合小波包变换（WPT）的多尺度分辨能力和分数阶Fourier变换（FRFT）对线性调频（LFM）信号良好的能量聚集性的特点,提出了一种应用小波包变换的FRFT域动目标检测算法。算法采用“最小Shannon熵”标准确定最优小波树,利用阈值删除技术,对不同频段信号进行滤波,达到抑制海杂波的目的;经分数阶Fourier变换后,取峰值的绝对值作为检测统计量,与门限进行比较后判断目标的有无。采用分级迭代运算的方法估计目标参数,大大提高了运算速度,降低了运算量;借鉴“CLEAN”思想,有效地解决了强目标对弱目标的遮蔽影响。经X波段实测海杂波数据验证,算法具有良好的检测海杂波中微弱动目标的能力。      

一种线性调频信号参数分析的综合方法

研究了合成孔径雷达中的线性调频（LFM）信号的参数估计问题。分析和比较了常用的LFM分析算法的优缺点，提出了一种基于分数阶傅里叶变换和相位解缠的综合方法，提高了估计的有效性和鲁捧性。在计算机仿真中，采用该方法的估计参数对畸变LFM信号进行相位补偿和脉冲压缩，获得了令人满意的分析结果，验证了该方法的有效性和鲁棒性。最后，分析了LFM信号各阶分数阶傅里叶变换的特性，优化了分数阶傅里叶变换扫描算法，大大缩短了运算时间。     

基于FPGA的图像自适应AWB系统设计与实现

为了解决常见自动白平衡(Auto White Balance, AWB)方法的场景适应能力不足且实时性较差等问题,提出了一种基于颜色通道直方图重构的自适应AWB方法,并使用现场可编程门阵列(FPGA)对所提出的算法进行硬件电路实现,在校正图像白平衡的同时也确保了系统高速实时处理图像。首先对图像进行限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)处理来提高图像对比度,然后对图像进行灰度级区间的通道分区统计,对不同场景类别的图像采用颜色直方图匹配或平移的重构方式做自适应处理。实验结果表明,该算法在处理图像白平衡时,相比基于光源估计的AWB算法,色温校正准确率提高了14%,对不同色彩场景有更好的适应性,具有实时处理能力。     

基于多通道分段自相关的弱信号检测算法及实现

通过对雷达信号检测方法的深入分析,提出了一种基于多通道分段自相关的方法,成功地解决了低信噪比下信号检测问题。文章采用多通道并行处理,自适应门限,数据融合的方法实现了对不同脉冲宽度的信号检测,并通过双门限检测和门限修正降低虚警率并提高参数估计精度。文章理论分析了整个算法流程,并通过FPGA硬件实现验证,表明该算法实时性好、检测概率高,在工程应用中具有一定的参考价值。