基于FRFT的雷达信号chirp基稀疏特征提取 及分选

 特征分析是雷达信号分选识别的基础,利用稀疏分解思想对新体制雷达信号进行特征提取是一个新的研究方向。本文以分数阶Fourier变换的核函数作为稀疏分解的chirp基函数,将具有相近特征参数的chirp基函数构成基函数族用于稀疏分量提取,推导了在分数阶Fourier域基于匹配跟踪的chirp基函数族稀疏分解公式,然后利用chirp基稀疏分量的调频率和初始频率构成特征参数序列,将雷达信号脉冲分成5大类进行分选和识别,仿真分析验证了推导结果的有效性。结果表明对于具有线性或曲线时频特征的雷达信号在信噪比为-3 dB,采样频率为500 MHz,观测时间为2 μs,调频率不超过100 MHz/μs时,仍然具有95%的正确分选概率。     

分数阶Fourier变换在某型涡轴发动机喘振分析中的应用

基于分数阶Fourier变换(FRFT)时-频分析理论的特点, 构造信号验证了FRFT能解除时频偶合的特性.在此基础上, 采用FRFT对某涡轴发动机典型的喘振试验数据进行喘振特征信号提取, 然后基于有效特征信号的FRFT功率谱进行喘振瞬时频率的估计.结果表明:利用旋转角与喘振特征相匹配分数阶Fourier变换的能量聚集特性, 能有效提取发动机喘振特征信号, 并能利用FRFT结果, 采用最优信号提取旋转角下的FRFT功率谱进行喘振瞬时频率的估计.      

基于分数阶Fourier变换的微弱LFM信号检测

为了提高侦察系统对微弱LFM信号的检测能力,文章提出了一种基于分数阶Fourier变换的微弱LFM的检测方法。首先,分析LFM信号在离散分数阶Fourier变换计算条件下的输出信噪比,得出当观测信号的采样点数增大时,分数阶Fourier变换可有效改善输出信噪比。利用该结论,提出了通过提高信号的采样频率或者对已采样信号作插值的方法,改善分数阶Fourier变换对微弱LFM信号的检测。最后,仿真验证该方法是有效的。     

基于STFRFT的LFM引信抗欺骗干扰方法

针对线性调频脉冲压缩引信易受转发式假目标欺骗干扰问题,提出了基于短时分数阶傅立叶变换(STFRFT)的抗欺骗干扰方法。首先,通过分数阶傅立叶变换将回波信号与欺骗干扰各分量信号进行分离;再利用相同调频率的LFM信号经短时分数阶傅立叶变换后最大幅值与窗函数宽度成线性关系,而不同调频率的最大幅值不随窗函数宽度变化的特点,有效分辨假目标欺骗干扰,正确检测目标回波信号;最后,通过仿真证明了方法的正确性,并验证所提方法具有良好的抗欺骗干扰效果。     

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。     

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。     

非合作无源探测中的参考信号提纯新方法

非合作无源探测系统通过直达波提纯来获取参考信号,参考信号的纯净程度对系统探测性能具有重要影响.针对非合作无源探测中的参考信号提纯问题,提出了一种基于稀疏特性的参考信号提纯新方法.首先将参考通道接收的混合信号变换到对时延敏感的分数阶傅里叶变换域上,并对直达波信号和多径干扰信号在分数阶傅里叶变换域上的稀疏特性进行了分析;然...     

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FRFT和相位差分算法的信号特征提取

基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)算法的信号识别方法已广泛应用于雷达信号处理领域,相位差分算法对于检测相位编码信号尤为高效。基于 FRFT和相位差分法的信号检测算法已被提出,但在较低的信噪比下该算法并不能准确识别 LFM、LFM-BPSK信号。针对低信噪比背景下该算法性能较差的问题,给出 1种改进的算法,并通过加入多相编码信号的识别,扩大其适用范围。仿真验证结果表明,提出的算法不仅较原有算法能在较低信噪比条件下有效检测 LFM、BPSK、Frank3种单一调制方式的信号,还能检测出复杂调制的 LFM-BPSK信号。     

利用分数阶Fourier域滤波的机载SAR多运动目标检测

 强度相差较大的多运动目标检测是机载合成孔径雷达 ( SAR)技术的一个重点和难点,传统的频域滤波和现代的时频分布方法都无法解决这个问题。首先分析了机载 SAR运动目标回波本质上为线性调频信号,据此提出一种基于分数阶 Fourier域滤波的运动目标检测新方法,并且应用逐次消去的思想有效地解决了强度相差较大的多目标检测问题。仿真的结果验证了算法的有效性。     

Quantitative SNR analysis for ISAR imaging using jointtime-frequency analysis-Short time Fourier transform

V.C. Chen recently presented an inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging technique using the joint time-frequency analysis (JTFA), which has been shown having a better performance for maneuvering targets over the conventional Fourier transform method. The main reason is because the frequencies of the radar returns of the maneuvering targets are time varying and a JTFA is a technique that is suitable for such signals, in particular a JTFA may concentrate a wideband signal, such as a chirp, while it spreads noise. We quantitatively study the signal-to-noise ratio (SNR) in the ISAR imaging using one of the typical JTFA techniques, namely the short time Fourier transform (STFT). We show that the SNR increases in the joint time-frequency (TF) domain over the one in the time or the frequency domain alone both theoretically and numerically. This quantitatively shows the advantage of the JTFA technique for the ISAR imaging     

FrFT-CSWSF:Estimating cross-range velocities of ground moving targets using multistatic synthetic aperture radar

Estimating cross-range velocity is a challenging task for space-borne synthetic aperture radar（SAR）, which is important for ground moving target indication（GMTI）. Because the velocity of a target is very small compared with that of the satellite, it is difficult to correctly estimate it using a conventional monostatic platform algorithm. To overcome this problem, a novel method employing multistatic SAR is presented in this letter. The proposed hybrid method, which is based on an extended space-time model（ESTIM） of the azimuth signal, has two steps： first, a set of finite impulse response（FIR） filter banks based on a fractional Fourier transform（FrFT） is used to separate multiple targets within a range gate; second, a cross-correlation spectrum weighted subspace fitting（CSWSF） algorithm is applied to each of the separated signals in order to estimate their respective parameters. As verified through computer simulation with the constellations of Cartwheel, Pendulum and Helix, this proposed time-frequency-subspace method effectively improves the estimation precision of the cross-range velocities of multiple targets.     

基于切片熵权的WHT多LFM信号识别方法

为提高在低信噪比与先验信息不足条件下对线性调频(LFM)信号识别能力,借鉴信息论中的熵权法改进WHT(Wigner-Hough Transform),提出了一种基于切片熵权的WHTE(Wigner-Hough Transform based on Entropy)算法。推导出LFM信号的WHT与对应特性,将WHT变换域内极半径和角度切片的熵值来转换为权重因子,进而对每个切片进行加权处理,采用双层权重以弱化噪声与干扰项的影响,并推导出LFM信号与高斯白噪声在WHT维度内不同假设条件下的概率密度分布函数,构建了对于LFM信号WHT后恒虚警检测的完备流程。通过理论分析与公式推导论证了算法的可行性,并与WHT、分数阶傅里叶变换与周期WHT算法的仿真对比,验证了算法的有效性,凸显WHTE算法能够在强噪声背景下与没有先验支撑时实现对LFM信号的良好检测。     

时变微弱扩频信号检测

提出了一种解决微弱高动态扩频信号捕获的新方法,利用分数阶域滤波设计了伪码—时频联合匹配滤波的框架,最后进行了相关计算并给出了应用实例。     

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。     

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。     

基于周期Wigner-Hough变换多相编码连续波雷达信号检测算法

为提高雷达侦察截获接收机对多相编码连续波弱信号截获能力,提出了一种基于周期Wigner-Hough变换（Periodic Wigner-Hough Transform,PWHT）的多相编码连续波信号检测算法。研究了线性调频连续波信号的PWHT及性质;分析了多相编码连续波信号时频主脊线的类似线性调频连续波特征;推导了高斯白噪声在PWHT域的统计分布特征,根据多相编码连续波信号与线性调频连续波的相似性,提出了基于PWHT的多相编码连续波信号检测算法,给出了实现流程,并计算出其检测性能和参数估计性能仿真的仿真结果。仿真结果表明：该算法较已有的其他多相编码信号检测算法有更好的弱信号检测能力,最小可检测信噪比至少可以降低3dB,并随着观测时间延长而进一步降低;其参数估计精度具有渐进最优的性质。