基于分数阶傅里叶变换的宽带LFM相干信号二维DOA估计

在分数阶傅里叶(FRF)域从离散角度推导了二维DOA估计数学模型,并在此模型基础上提出基于分数阶Fourier变换的二维相干信号DOA估计新算法.该方法利用分数阶傅里叶变换良好的能量聚集性,在分数阶傅里叶(FRF)域构造前后向空间平滑DOA矩阵.通过对DOA矩阵进行特征值分解,估计信号子空间和噪声子空间,由信号子空间的特征值和特征向量得到宽带LFM相干信号的二维到达角,避免了二维谱峰搜索和交叉项,也无需参数配对.理论推导与实验仿真验证了算法的有效性.     

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。     

LFM信号检测和参数估计方法研究

针对分解型分数阶傅里叶变换(Fr FT)快速算法与实际工程应用脱节和降低LFM信号参数估计计算复杂度和精度的问题,在分析和研究分解型算法和LFM信号参数估计的基础上,提出了一种基于RAT变换和分数阶域二分法谱校正的LFM信号参数估计的方法,并在Fr FT运算中采用量纲归一化。仿真结果表明,本方法可以提高LFM信号参数估计的精度和有效降低计算复杂度,估计精度可以达到CRLB,从而证明了本方法的有效性。     

LFM宽带雷达信号的多通道盲压缩感知模型研究

在传统压缩感知(Compressed sensing, CS)基础上,提出了一种基于盲压缩感知(Blind compressed sensing, BCS)理论的线性调频(Linear frequency modulated, LFM)雷达信号欠采样与重构的多通道模型.这一机制在稀疏基未知的条件下,利用LFM信号在分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier transform, FRFT)域上良好的能量聚集特性,将多个LFM信号看作是在多个未知阶次下FRFT域的稀疏表达,通过时延相关解线调和逐次消去相结合的的欠采样方法逐一估计出每个通道的LFM信号满足聚集性条件的特定分数阶傅里叶域,以此构造出该通道LFM信号对应的DFRFT正交稀疏基字典,以各DFRFT 正交基为对角块构建混合信号正交稀疏基字典,最后利用块重构算法从测量值中估计出稀疏信号,同时验证了LF M信号多通道BCS问题解的唯一性,从而实现了稀疏基未知情况下针对多路LFM宽带雷达信号的多通道盲压缩感知.     

基于FFT和FRFT的非平稳干扰估计和抑制

提出了一个基于快速傅里叶变换(FFT)和分数阶傅里叶变换(FRFT)的线性频率调制(LFM)干扰参数的估计和抑制方法.通过FFT粗略估计和FRFT精确估计,确定LFM干扰在分数阶傅里叶域所处的旋转角度,估计出LFM的相关参数,利用最小二乘法综合出LFM干扰信号;然后从接收的信号中减去,有效地抑制LFM干扰.性能仿真分析表明,该方法较好地改善了误码率性能,降低了计算的复杂度,提高了系统处理的实时性.     

一种简化的分数阶傅里叶变换及其应用

首先在分数阶傅里叶计算分解的基础上,引入了一种简化分数阶傅里叶算法(Reduced fractional Fourier transform,RFRFT),然后推导了时限LFM信号的RFRFT模平方,给出了其归一化前后信号参数的变换关系,同时借助角度变换提高了RFRFT估计参数的分辨率和读数精度;最后结合一次相位差分法将其推广至多分量高阶PSS的参数估计,并通过仿真验证了算法的有效性.     

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。     

DPT和虚拟阵列相结合的相干NLFM信号的DOA估计

针对无线电通信领域中经常遇到多径传输和反射因素的现象,必须考虑宽带相干信号源的存在。提出一种离散多项式相位变换(DPT)与虚拟阵列变换法相结合的相干非线性调频(NLFM)信号的波达方向(DOA)估计方法,并对其中的算法做了对比、分析和改进。解决了常规MUSIC、ESPRIT算法不能估计宽带信号、相干信号的问题,不仅能更准确地进行DOA估计,而且不损失阵列的孔径,提高了阵元数的利用率。同时还提出了当两个信号源很近的情况下的角度估计算法。仿真实验证明了该算法的有效性。     

基于时频空间奇异值分解的多分量线性调频信号分离与增强

针对加性色噪声背景下的多分量线性调频信号的分离和增强问题,提出了一种新的基于时频空间奇异值分解的算法,该方法对加性噪声有较好的抑制能力.同时,对于线性调频信号的最佳分数阶傅里叶变换域估计问题提出了在低信噪比下更为有效的基于信号四阶分数阶傅里叶变换中心矩的方法.仿真实验证明了本文方法的有效性.     

基于分数阶傅里叶变换的多项式相位信号参数估计

研究了一种基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的多项式相位信号快速估计方法,对于线性调频信号(LFM),即用信号延时相关解调的方法得到调频斜率的粗略估计,从而得到分数阶旋转角度的范围,简化为小范围的一维搜索问题。多项式相位信号的检测通过延时相关解调可转化为LFM信号的检测,再运用FRFT便可进行参数估计。理论分析与仿真结果表明该方法简单,估计性能好。