基于FrFT优化窗的STFT及非线性调频信号瞬时频率估计

瞬时频率(IF)是描述非平稳调频信号最基本的参数,调频信号广泛应用于声纳、雷达、通讯和生物等领域。本文采用分数阶Fourier变换来优化STFT的窗函数,并估计非线性调频信号的瞬时频率。进行了详细的误差理论分析。同时在实验上和Wingner分布(WVD)、短时Fourier变换(STFT)进行误差(MSE)比较分析。仿真证明,FrFt优化窗STFT对估计非线性调频信号的瞬时频率具有良好的性能。     

基于 FRFT的多分量对称三角 LFMCW 信号检测

对称三角线性调频连续波（STLFMCW）信号是一种典型的低截获概率雷达信号。提出一种基于分数阶 Fourier变换（FRFT ）的聚类分析与“逐次消去”相结合的多分量STLFMCW信号检测方法。首先把多分量STLFMCW信号变换到FRFT 域,利用聚类分析法实现对最强信号的检测,然后利用“逐次消去”法实现对其它信号的检测,直至检测到所有信号。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

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。     

海杂波FRFT域分形特征在动目标检测中的应用

文中研究了海上动目标雷达回波与海杂波在分数阶Fourier域(FRFT域)的分形特性,利用两者幅值起伏程度的不同,提出了一种基于FRFT域分形维数差异的动目标检测方法。该方法以处处连续而不可导的非平稳不规则信号模型——分数布朗运动作为FRFT域分形模型,通过仿真分析实测海杂波数据的分形曲线,证明海杂波在FRFT域的无标度区间内具有分形特性。提取出FRFT域海杂波与动目标回波的分形维数,并利用其固有的差异进行目标检测。经不同极化方式下海杂波数据仿真,验证了算法的有效性。     

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。     

海杂波FRFT谱的近似分形特性与目标检测

主要介绍了海杂波分数阶Fourier变换（FRFT）谱的近似分形特性及其在海杂波目标检测中的应用。根据FRFT的尺度变换性质,研究了自相似过程FRFT谱的近似分形特性,然后将近似分形分析方法引入到实测海杂波FRFT谱分析中,发现在特定变换阶数下得到的海杂波FRFT谱间存在近似分形特性,且目标回波可使近似分形特性描述参数——FRFT域Hurst指数发生变化。因此,可利用FRFT域Hurst指数设计恒虚警率（CFAR）检测方法。经X波段和C波段雷达实测数据验证,所提方法的检测性能明显优于经典的利用时域Hurst指数的目标检测方法。     

基于EMD及FRFT的反辐射导弹检测技术

提出了一种基于经验模式分解（EMD）方法和分数阶傅里叶变换（FRFT）来检测反辐射导弹（ARM）的新方法。首先利用EMD方法将ARM信号从雷达回波信号中分解出来,然后进行FRFT变换,最后设立适当的门限即可检测出ARM信号。仿真结果表明,该方法能够在ARM信噪比低达-16dB的情况下,准确地将ARM检测出来,实现实时告警。