基于时频加窗短时傅里叶变换的LFM干扰抑制

通过对线性调频(LFM)信号分数阶傅里叶变换的分析,该文提出了一种基于时频加窗短时傅里叶变换(TFW-STFT)的LFM干扰抑制算法。由于提出的时频窗对LFM干扰具有较好的频域能量聚集性能,因此TFW-STFT对信号的影响要小于无聚集性能的短时傅里叶变换。仿真结果证明该算法在信噪比损失和系统误比特率上明显优于基于短时傅里叶变换的算法。     

分数阶傅里叶变换在雷达多目标检测和参数估计中的应用

介绍了分数阶傅里叶变换的基本原理和基本性质。结合时域和频域上扫频滤波器的原理推导出了分数域上的扫频滤波器的实现形式。利用分数阶傅里叶变换对线性调频信号有很好的聚焦性的性质,提出了基于分数阶傅里叶变换的雷达多目标检测和参数估计算法。解决了在强度相差较大的强分量信号中检测和估计弱分量LFM信号参数的问题。仿真结果表明了该算法的有效性。     

短时分数阶傅里叶变换对调频信号的时频分辨能力

调频信号的检测和参数估计一直是信号处理领域的研究热点之一。为深入挖掘短时分数阶傅里叶变换对调频信号的时频分析优势,从短时分数阶傅里叶变换的定义出发,推导了其时频分辨能力与信号参数的关系,并与短时傅里叶变换进行了对比分析。结论表明,短时傅里叶变换时频分辨能力与信号频率变化率有关,而短时分数阶傅里叶变换几乎不受调频率变化率影响。最后,通过对比仿真实验证明,对于频率变化率较小的信号,两者时频分辨效果差别不明显,对于频率变化率较大的信号,短时分数阶傅里叶变换的时频分辨效果更好。     

分数阶傅里叶滤波在欺骗干扰中的应用研究

分数阶傅里叶变换较之于传统傅里叶变换能更有效地将线性调频信号与噪声分离.但分数阶傅里叶域频谱能量的聚集性受信号占空比及调频带宽两方面影响,当占空比较小并且调频带宽很宽时,往往难以得到尖锐的谱峰.本文提出短时滑窗方式的分数阶傅里叶滤波方法,分析了时频域截断对其频谱的影响,在此基础上提供一种低信噪比情况下线性调频信号的检测准则,进而详细论述分数阶傅里叶域滤波的流程.仿真结果表明,运用这种准流水方式的滤波方法处理盲信号,信噪比可提高10dB以上,而有用信号的能量损失却极小.在雷达的欺骗干扰领域应用此方法可提高干扰性能.     

基于FRFT的二维扩频通信方案

介绍了分数阶傅里叶变换的基本概念和原理,分析了线性调频信号在分数阶傅里叶变换中的特点,指出用分数阶傅里叶变换对线性调频信号进行检测和解调的理论依据,并在此基础上,提出了1种基于分数阶傅里叶变换的二维扩频通信方案。该方案的优点在于使通信系统的抗侦收和抗干扰能力更强,提高了战场的频谱使用率。     

一种分数阶傅里叶变换快速算法的研究

介绍了分数阶傅里叶变换的定义,接着提出了一种分数阶傅里叶变换的快速算法,其中分数阶傅里叶变换快速算法分三步进行:线性调频信号乘法,线性调频信号卷积,另一个线性调频信号乘法,从而利用FFT来计算FRFT。这种算法思想直观,结果与连续FRFT的输出接近。最后用具体的信号作了计算机仿真,并给出Matlab仿真结果图。     

基于FRFT的复合chirp信号分析

作为Fourier变换的一种广义形式,分数阶傅里叶变换（FR订）同时融合了信号在时域和频域的信息,是一种新的时频分析方法。而复合线性调频（chirp）信号相对单斜率线性调频信号具有更好的速度分辨力和距离速度联合分辨力。为了分析该信号的特征,提出了一种基于分数阶Fourier变换的分析方法。由于复合chirp信号在FR丌域呈现的冲激特性,以此实现复合chirp信号的检测。实验结果表明．该方法对复合chim信号的检测是有效的。     

LFMCW雷达多目标检测技术研究

调频非线性的存在影响了线性调频连续波(LFMCW)雷达目标检测能力和距离分辨率.为此,文中提出了一种软件方法实现调频非线性校正的方法.在分析了当前压控振荡器部件的电压频率控制特性基础上,讨论了调频非线性对差频回波信号的影响,将具有调频非线性的雷达目标检测问题转化为差频信号中目标调频分量的检测问题;利用LFM信号在分数阶傅里叶域上呈现出能量聚集这一特性,提出了基于分数阶傅里叶变换的LFMCW雷达多目标检测方法.仿真试验表明,该方法不仅可以有效地改善具有较大调频非线性的LFMCW雷达的目标距离测量精度,同时也提高了多目标的分辨能力.     

LFM信号参数联合估计新方法——域频率相差法

采用分数阶傅里叶变换域频率分析方法，针对线性调频连续波信号分数阶傅咀叶变换的特性，提出了分数阶域相差法，可以在低信噪比条件下对线性调频连续波信号进行检测，获得多普勒频移与实验的精确参数估计。同时时频参数联合估计中不必进行二维搜索，具有快速、高效的特点。计算机仿真结果表明了该方法的有效性。     

均匀圆阵多宽带LFM信号的二维DOA估计

针对均匀圆阵（UCA）,根据不同线性调频（LFM）信号在对应阶次上的分数阶傅里叶变换（FRFT）域具有能量聚集性的特点,将不同时频特性LFM信号在FRFT域分离成一系列平稳单频信号,构造出FRFT域上新的空时频分布模型数据,结合MUSIC算法,提出了一种新的均匀圆阵多宽带LFM信号的二维DOA估计。通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

chirp信号在分数阶Fourier变换域欠采样研究

针对chirp信号在分数阶Fourier域上被低于二倍信号频率采样(欠采样)后,仍能恢复原始信号的问题,依据分数阶Fourier域上带限信号的采样定理,分析了分数阶Fourier域上欠采样时应满足的条件,并对其进行了仿真验证。结果表明:对chirp信号进行欠采样后能够得到采样信号的能量聚焦。取不同的调频率,欠采样的采样信号仍能较好地估计出调频率,并能恢复原始信号。     

Extrapolation of signals using the method of alternating projections in fractional Fourier domains

The need for extrapolation of signals in time domain or frequency domain often arises in many applications in the area of signal and image processing. One of the approaches used for the extrapolation of the signals is the method of alternating projections (MAP) in conventional Fourier domains (CFD). Here we propose an extension of this approach using the fractional Fourier transform (FRFT) called here as the method of alternating projections in the FRFT domains (MAPFD). It is shown through the simulation results that the mean square error (MSE) between the true signal and the extrapolated signal obtained from the given signal is a function of the angle parameter of the FRFT, and the MAPFD gives lower MSE than the MAP in the CFD for the class of signals bandlimited in the FRFT domains, e.g., chirp signals. Moreover, the performance of the extrapolation using the MAPFD is shown to be shift-variant along the time axis.     

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。     

Uncertainty principles for discrete signals associated with the fractional Fourier and linear canonical transforms

The fractional Fourier transform (FRFT), which generalizes the classical Fourier transform, has gained much popularity in recent years because of its applications in many areas, including optics, radar, and signal processing. There are relations between duration in time and bandwidth in fractional frequency for analog signals, which are called the uncertainty principles of the FRFT. However, these relations are only suitable for analog signals and have not been investigated in discrete signals. In practice, an analog signal is usually represented by its discrete samples. The purpose of this paper is to propose an equivalent uncertainty principle for the FRFT in discrete signals. First, we define the time spread and the fractional frequency spread for discrete signals. Then, we derive an uncertainty relation between these two spreads. The derived results are also extended to the linear canonical transform, which is a generalized form of the FRFT.     

分数阶傅里叶变换（FRFT）用于调制方式识别

提出了一种基于分数阶傅里叶变换（FRFT）的通信信号调制方式自动识别方法。给出了FRFT归一化修正零均值幅度这一特征,用于模拟调制信号与数字调制信号联合自动识别。新方法分析了多种常用调制信号的FRFT谱特性,利用分数阶傅里叶变换可以展示出信号从时域逐步变化到频域的所有变化特征的特性,可以很好地分类识别多种调制信号。实测数据和仿真结果表明,在调制信号的信噪比大于10dB时,其总体识别率达90%以上。该方法具有识别效率高,识别效果好等优点,并具有实用性和可行性。     

基于共轭FRFT模对消的反辐射导弹检测

分析了载机回波信号和ARM回波信号以及它们的共轭信号的FRFT幅值特性,并利用此特性提出了一种基于共轭FRFT模对消的ARM目标检测方法。该方法利用ARM回波信号在最佳变换角度有较好的能量聚集,而其共轭信号在此最佳变换角度没有能量聚集;载机回波与其共轭信号在FRFT域关于原点对称的特点,利用两者FRFT模之差对消部分杂波,在保证信号能量基本不被削弱的前提下达到抑制载机干扰和杂波干扰、提高检测概率。IPIX雷达数据实验表明该方法在低信杂比条件下有较好的检测性能。     

基于Zak变换和FRFT的风廓线雷达间歇杂波抑制

间歇杂波严重干扰了风廓线雷达大气湍流回波信号的识别和频谱估计。为了抑制该类杂波,提出了基于Zak变换和分数阶Fourier变换（FRFT）的杂波抑制方法,该方法利用Zak变换估计杂波调频率参数,然后根据杂波在分数阶Fourier域的能量聚集特性滤除杂波。与经典FFT信号处理方法相比,杂波抑制效果明显;与FRFT扫描法相比,将杂波检测二维搜索问题简化为一维搜索问题,简化了计算。并通过信杂比改善因子对该算法性能进行分析,杂波抑制后信杂比有较大提高。理论和计算机仿真证明了该方法的有效性。     

基于频域滤波的分数阶Fourier变换的目标检测

在分析海面运动目标回波的基础上提出了一种基于频域滤波的FRFT海面运动弱目标检测方法。该方法通过在频域设置一带通滤波器,对频域回波信号进行滤波,滤除部分杂波,然后逆变换到时域,此时再进行FRFT检测,就能够较好地检测到目标。利用IPIX实测数据实验表明,在相同信杂比条件下所提方法在增加目标与杂波FRFT峰值差方面都明显优于仅对回波作FRFT变换。设置适当的恒虚警检测门限,该检测方法能够达到更好的检测效果。     

Multiplicative filtering in the fractional Fourier domain

In this article, we investigate the multiplicative filtering in the fractional Fourier transform (FRFT) domain based on the generalized convolution theorem which states that the convolution of two signals in time domain results in simple multiplication of their FRFTs in the FRFT domain. In order to efficiently implement multiplicative filtering, we express the generalized convolution structure by the conventional convolution operation. Utilizing the generalized convolution structure, we convert the multiplicative filtering in the FRFT domain easily to the time domain. Based on the model of multiplicative filtering in the FRFT domain, a practical method is proposed to achieve the multiplicative filtering through convolution in the time domain. This method can be realized by classical Fast Fourier transform (FFT) and has the same capability compared with the method achieved in the FRFT domain. As convolution can be performed by FFT, this method is more useful from practical engineering perspective.