LFM宽带雷达信号的盲压缩感知模型

在欠采样测量基础上,提出了一种基于盲压缩感知(BCS)的线性调频(LFM)宽带雷达信号欠采样与重构新框架。这一机制利用LFM雷达信号在分数阶傅里叶变换(FRFT)域上良好的能量聚集特性,将LFM及其延迟信号看做是未知p阶次FRFT域上的稀疏线性组合。首先通过时延相关解线调欠采样得到最佳稀疏FRFT域,再以此构造出原信号对应的p阶次离散FRFT(DFRFT)稀疏基字典,最后结合离散FRFT系数的块稀疏性利用块重构算法从测量值中估计出稀疏系数,同时论证了LFM信号单通道BCS问题解的唯一性,从而实现了稀疏基未知情况下针对LFM宽带雷达信号的盲压缩感知,为非合作条件下LFM信号欠采样采集与无源探测提供了一种新思路。     

基于短时分数阶傅里叶变换的 含噪信号特征提取

通过对比噪声背景下短时傅里叶变换和短时分数阶傅里叶变换的时频分辨能力,进一步明确了短时分数阶傅里叶变换对频率时变信号的独特优势。研究了短时分数阶傅里叶变换的窗口滑动方式对瞬时频率估计的影响,可以发现:首先,在调频率较大或是变化剧烈时,短时分数阶傅里叶变换具有更好的鲁棒性;其次,在基于短时分数阶傅里叶变换的瞬时频率估计,实际应用中应主要采用以第一采样时刻作为估计值的逐点滑动方式。     

实现分数阶傅里叶变换的光学系统及其应用

在综合了国内外有关文献的基础上,简述了分数阶傅里叶变换的发展过程。利用光学传输矩阵分析了分数阶傅里叶变换的3个基本的光学实现系统。对分数阶傅里叶变换的应用现状进行了归纳总结,同时就其发展方向做出了展望。     

分数阶Fourier域非均匀采样Chirp信号的频谱研究

文中提出了一种自适应非均匀采样方法,并利用分数阶Fourier变换对这类非均匀采样信号在分数阶域的频谱进行了分析和研究,得到了这类非均匀采样信号在分数阶域的数字谱表达式;进一步得到了非均匀采样Chirp信号的分数阶频谱表达式;最后,通过仿真验证了结论。     

基于分数阶傅里叶变换的GNSS接收机抗线性调频干扰技术研究

研究了分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)抗线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)干扰技术,提出了一种基于FRFT域幅度一阶矩的逐精度求取最佳变换阶次的方法,并针对连续LFM干扰提出了一种求取最佳变换阶次的策略。同时针对全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)中的LFM干扰,对信号的预处理、阈值的自适应选取做了研究与分析,给出了相应的处理方法。仿真结果表明,该方法能够减少抗连续LFM干扰时求取最佳变换阶次的计算量,而且可以有效抑制GNSS接收机中的LFM干扰。     

自傅里叶物体的自成像及高斯光束的空间自变换

根据傅里叶变换理论,首先详细论述了自傅里函数的自傅里叶变换性质和各种构造法则,其次讨论了自傅里叶物体的空间自成像特性,进一步从及高斯光束的空间自变换特性出发,解释了高斯光束在空间的传播机制.     

基于外辐射源直达波的对消及仿真研究

利用外辐射源（如调频广播、电视、GPS等的发射信号）的无源雷达探测技术一直是国内外研究的热点。在目标检测上，直达波信号的干扰不但对通道的动态范围提出了极高的要求，同时对微弱目标回波的检测构成了限制。文中利用二元阵的方法对直达波的干扰进行抑制，并对其对消性能进行了仿真分析和研究。     

一种高动态低信噪比卫星导航信号捕获方法

为提升高动态低信噪比环境下卫星导航信号的捕获性能,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)及部分匹配滤波(PMF)的捕获方法。在该方法中,接收机首先利用PMF对接收信号做分段相干积分,随后借助快速傅里叶变换(FFT)对分段积分结果做离散快速FrFT,最后通过检测FrFT输出的峰值完成信号的捕获。由于具有多普勒频率变化率的卫星导航信号在FrFT后呈现能量聚焦特性,所提方法能够显著提高信号的长时间相干积分增益。同时对所提算法的捕获概率、平均捕获时间以及算法复杂度等性能指标进行了理论分析及计算机仿真验证。仿真表明,与传统的PMF-FFT方法相比,所提方法能够通过延长相干积分时间的方式有效提升高动态低信噪比卫星导航信号的捕获概率、降低捕获时间。     

FRFT域能量谱模拟电路故障特征提取方法

故障特征提取是模拟电路故障诊断的关键技术之一,为了提高故障特征的可诊性,提出 1种基于分数阶傅里摘叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)域能量谱的模拟电路故障特征提取方法。首先,采集测试节点电压信号并将其映射到不同的 FRFT域空间中(p从 0变化到 1);然后,计算所有 FRFT域空间中的能量谱峰值并将其作为故障特征;最后,将归一化后的特征用于训练最近邻分类器进行诊断验证。与现有的 FRFT故障特征提取方法相比,该方法减少了计算量,且提取的特征能够在所有 FRFT域中更全面地反映不同故障响应信号的细微差异,有利于提高故障特征的可分性。在仿真和物理电路上进行了验证,实验结果表明:所提方法能提高故障诊断准确率,且时间复杂度有明显改善。     

基于预估-反馈联合处理的射频噪声干扰抑制算法

针对强射频（RF）噪声干扰下脉压雷达目标检测概率较低的问题,提出了一种基于预估-反馈联合处理的射频噪声干扰抑制算法。首先,对回波信号进行盲源分离预处理,并利用分数阶傅里叶变换（FRFT）的特性对目标回波信号进行参数估计以及窄带滤波处理,滤除大部分干扰和噪声的能量;然后,在数据层运用M/N逻辑法进行点迹处理,并结合径向速度方向判决,实现对目标航迹的预估检测;最后,利用数据层对航迹状态的反馈实时修正滤波器参数,从而在信号层更好地滤除干扰能量,并对中断航迹进行剔除,完成射频噪声干扰的抑制。仿真结果表明：与现有射频噪声干扰抑制技术相比,所提算法具有更优的干扰抑制效果。