基于分数阶傅里叶变换的ISAR横向定标

逆合成孔径雷达的横向定标是确定横向像素代表的真实尺寸、进行目标几何特征提取的前提。本文研究了一种基于分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier transform,FrFT）的横向定标方法,利用回波信号在慢时间域为线性调频信号的特性,使用FrFT方法得到信号在不同分数阶傅里叶域的能量聚集性,估计目标回波信号多普勒调频率,求得转动角速度,进而完成横向定标。仿真实验验证了算法的有效性和准确性。     

多速率STFT超宽带信号瞬时频率估计研究

提出多速率短时傅里叶变换(Multi Rate Short Time Fourier Transform,MR-STFT)瞬时频率估计算法,提高了超宽带信号瞬时频率估计精度;该方法将多速率信号处理算法与短时傅里叶变换(STFT)技术相结合,兼顾采样频率和被测频率,将宽频范围进行分段采样,对分段处理结果进行拟合,构成多速率STFT算法,实现超宽带信号瞬时频率的高精度测量;通过对仿真信号和实测信号进行处理,研究了方法的可行性和频率估计精度,结果表明MR-STFT算法较大提高了超宽带信号瞬时频率估计精度,尤其对低信噪比的超宽带信号效果显著。     

频率步进雷达多目标ISAR成像方法

针对频率步进雷达同一波束内多个运动目标在径向上重叠 而无法分辨时的ISAR成像问题,提出了一种基于调频傅里叶变换的ISAR多目标成像新方法。 在构建频率步进雷达多目标回波信号模型的基础上,采用调频傅里叶变换精确估计各个目标 的速度参数,结合 Clean方法实现对多目标回波信号的分离,完成多目标ISAR成像。仿真实 验结果进一步验证了文章所采用方法的有效性。     

短快拍条件下宽带chirp信号的波达方向估计

传统的波达方向(DOA)估计算法角度分辨率低或者依赖于大量的快拍,基于稀疏参数估计的SPICE谱估计算法虽然在很少的快拍数即短快拍条件下就能达到较高的分辨率以及低的旁瓣水平,但是只适用于窄带信号。为了解决上述问题,即仅依靠少量快拍实现对宽带线性调频(chirp)信号的高分辨率DOA估计,提出了一种FrFT-SPICE算法。首先,将宽带chirp信号进行特定阶次的分数阶傅里叶变换(FrFT),将时域的chirp波形变为FrFT域的单频正弦波形;其次,推导出FrFT之后接收信号的方向向量;最后,将方向向量代入到窄带的SPICE算法中,实现对宽带chirp信号的DOA估计。仿真实验中,在少量快拍以及扫描间隔相同的前提下,同多重信号分类(MUSIC)与FrFT相结合的FrFT-MUSIC算法相比, FrFT-SPICE在DOA估计的分辨率方面有所提高;而同将空间重采样(SR)与迭代自适应算法(IAA)相结合的SR-IAA相比, FrFT-SPICE在估计精度上有所提高。实验结果表明,所提算法能够在短快拍条件下实现对宽带chirp信号的高分辨率、高精度的DOA估计。     

一种快速线性时频变换方法

信号的频率含量在很多应用中是非常重要的,很多算法在这方面进行了研究。普通的S变换可以同时提供时间和频率信息,但需要的计算要求较高。本文介绍了一种线性时频变换方法,包括傅里叶变换（FT）、短时傅里叶变换（STFT）和S变换（ST）。它是一种离散的,可逆的,无冗余的变换算法,具有快速傅里叶变换（FFT）相同的计算复杂度。经过合理的调试和仿真,该方法有效地对非平稳信号频谱进行采样和加窗过滤,得到连续S变换频谱,说明在信号分析中具有可行性和适用性。     

一种新的宽带LFM信号到达角估计

利用分数阶傅里叶变换(FrFT)良好的信号选择性和抗干扰能力,提出了基于FrFT-自聚焦的宽带LFM(线性调频)信号到达角估计(DOA)方法,实现宽带LFM信号DOA高分辨率估计,仿真实验验证了新方法的有效性。     

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抉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.     

基于IR-UWB雷达的非接触式呼吸检测方法

为消除脉冲超宽带（IR-UWB）雷达系统采集的人体呼吸回波信息中的干扰信号,并准确估计出人体呼吸频率和到达时间（TOA）范围,提出一种基于IR-UWB雷达的非接触式呼吸检测方法。对IR-UWB雷达回波信号进行线性趋势消除与滤波得到平滑的回波信号,在每个慢时间域上对回波信号使用傅里叶变换估计出人体呼吸频率,并设计基于回波信号均方根和超值峰度的EK-RMS算法确定TOA范围,同时将人体呼吸频率与TOA范围进行信息比对,最终得到受试目标的呼吸频率。实验结果表明,与Phase-Based、FFT和WT-Window算法相比,EK-RMS算法在低信噪比条件下具有更高的呼吸频率检测准确率和更强的鲁棒性,且对干扰信号有明显的抑制或消除作用。     

机载前视风切变雷达信号处理方法分析

遭遇低空风切变是飞机失事的主要原因之一,利用机载气象雷达探测危险低空风切变的最大难题在于寻求一种好的信号处理算法,在气象信号回波功率远低于地杂波回波功率时仍有好的性能表现.介绍了机载前视风切变雷达的几种数字信号处理算法,重点讨论了脉冲对处理(PPP)法和傅立叶变换(FFT)法,分析了两种算法的原理特点,采用风切变回波模拟数据对两种算法进行了计算机仿真和性能对比分析,仿真结果表明,在一般情况下采用FFT和PPP方法估计风速的性能差异不大,在微下击暴流核心区域,都能获得对风速的良好估计.     

基于快速傅里叶变换的正弦信号频率高精度估计算法

为了进一步提高加性高斯白噪声背景中正弦信号的频率估计精度,提出了一种新的基于插值快速傅里叶变换(FFT)的正弦信号频率估计算法.首先,对N点正弦采样序列进行等长度时域补零延长,再进行 2N 点FFT; 然后, 搜索幅度最大离散谱线位置得到频率粗估计值; 最后, 采用幅度最大谱线以及原信号的离散时间傅里叶变换(DTFT)在幅度最大谱线左右两侧的两点抽样值进行精估计.仿真结果表明,当信号实际频率位于FFT两条离散谱线之间任意位置时,所提算法的频率估计均方根误差均接近克拉美罗下限,具有较好的一致性,估计精度高于Candan算法、Fang算法、三谱线合理结合(RCTSL)算法和Aboutanios算法, 且信噪比阈值较低,估计性能优于现有频率估计算法.