基于分数阶傅里叶变换的声呐探测信号鉴别

针对水下声发射源较多,为能准确鉴别敌我声呐发射源问题。利用数字水印技术,结合分数阶傅里叶变换(FRFT)的良好时频特性,提出了基于分数阶傅里叶变换的声呐水印方法,通过在声呐信号的分数阶傅里叶变换域进行数字水印的嵌入,结合声呐信号在分数阶傅里叶变换的系数特性,选择合适的水印位置。利用嵌入前与嵌入后信号的特性自适应设定水印检测阈值,实现对声呐信号的鉴别。通过仿真分析验证了该方法的可行性,在仿真结果中示出该方法在保证具有较高的分辨力,以及较大的水印容量的同时,水印的鲁棒性较好,检测精度得到了进一步的提高。     

基于分数阶傅里叶变换的声呐探测信号鉴别

针对水下声发射源较多,为能准确鉴别敌我声呐发射源问题.利用数字水印技术,结合分数阶傅里叶变换(FRFT)的良好时频特性,提出了基于分数阶傅里叶变换的声呐水印方法,通过在声呐信号的分数阶傅里叶变换域进行数字水印的嵌入,结合声呐信号在分数阶傅里叶变换的系数特性,选择合适的水印位置.利用嵌入前与嵌入后信号的特性自适应设定水印检测阈值,实现对声呐信号的鉴别.通过仿真分析验证了该方法的可行性,在仿真结果中示出该方法在保证具有较高的分辨力,以及较大的水印容量的同时,水印的鲁棒性较好,检测精度得到了进一步的提高.     

基于分数阶傅里叶变换的线性调频信号检测算法

针对复杂噪声背景下线性调频信号检测问题,利用分数阶Fourier变换具有解除时频耦合和信号在分数阶Fourier域呈现能量谱的高度聚集的特性,得出一种基于分数阶Fourier变换的信号检测算法,并将算法用于高斯白噪声和色噪声背景中信号检测。仿真结果表明,该算法对高斯、非高斯色噪声中的线性调频信号检测均有良好的检测性能。     

一种基于分数阶傅里叶变换的主动声自导回波检测方法

研究一种基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的主动声自导回波信号检测方法.在主动声自导中chirp类信号是常用的主动目标探测信号之一.由于分数阶傅里叶变换在处理chirp类信号时具有巨大优势,提出一种新的chirp类回波信号检测方法,通过对回波信号进行FRFT处理与相关处理可实现对目标的有效检测.仿真结果表明,与传统拷贝相...     

基于拟牛顿迭代的分数阶Fourier变换最佳阶次的搜索方法研究

针对如何快速确定分数阶Fourier变换最佳阶次的问题,在分析拟牛顿迭代法基本原理的基础上,研究了其在这一实际应用中的具体实现步骤.通过仿真实验展现了拟牛顿迭代法搜索分数阶Fourier变换最佳变换阶次的收敛过程,分析讨论了其在实际应用中存在的利弊.     

一种改进的分数阶Fourier变换目标检测算法

传统的信号检测和噪声分离方法只限于在时域或是频域进行,如果信号和背景噪声有很强的时频耦合,就难于在时频域得到好的检测结果。对此提出了分数阶Fourier变换检测算法做出改进,新的算法具有解除时频耦合和抑制噪声的特性,当选择合适的旋转角度使之与处理信号相匹配,就可以在分数阶Fourier域获得较好的检测结果。仿真实验中利用改进的分数阶Fourier变换算法对运动目标进行检测,结果表明新的分数阶Fourier算法的检测性能优于原分数阶Fourier变换。     

基于分数阶傅里叶变换的非同步水下测距影响因素研究

如何提高水下测距精度是水声测距的要点和难点。本文采用线性调频信号(LFM)为发射信号,使用分数阶傅里叶变换(FrFt)处理提高距离分辨率,在已测海底深度的前提下,利用界面反射信号与直达信号的声程差对非同步条件下测量水下声源的精确距离的影响因素进行研究,并通过海上实验验证得到使用LFM信号利用分数阶傅立叶变换可有效提高测距精度,在已知海深的前提下可精确测量非同步发射源位置,测量精度与已知海深精度和发射信号时间带宽积有关。     

LFM目标回波信号的Duffing振子检测方法

主动声纳探测水下目标时,目标散射特性以及水声传播特性会对接收回波产生影响.针对水中沉底与掩埋目标探测时存在的混响干扰强、信混比低等问题,本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)的变频Duffing振子检测方法.在发射LFM信号探测水下目标时,目标回波信号为多个LFM信号线性叠加的形式,不符合Duffing振子的单频检测条件.基于FRFT理论,提出了在最佳FRFT域上对LFM回波信号进行傅里叶逆变换的解调频方法.并根据亮点模型,推导了多亮点LFM回波信号解调频后的信号形式.由理论分析可知,解调频后的单频信号数量与亮点数量一致,频率大小与亮点时延及发射信号参数有关,为未知参量.针对解调频后频率及数量未知这一问题,提出了变频Duffing振子系统检测模型,通过改变系统内置策动力频率,自主地搜索单频信号信息,实现了低信混比下LFM目标回波信号的检测及亮点数量的估计.湖试沉底及海试掩埋实验数据处理结果验证了方法的有效性及可行性.     

从富里叶变换看雷达脉冲压缩技术

本从富里叶变换的矩形信号波形出发，结合工程中的观察，详细分析了一种脉冲压缩的机理。     

基于FFT信号处理器的舰船雷达目标检测

雷达系统是舰船的"眼睛"和"耳朵",对船舶有着重要的意义,舰船可以通过雷达系统进行目标检测、气象监控和海上救援等各种任务。随着船舶工业技术的进步,舰船对雷达系统目标检测技术的要求更高,对雷达信息接收与处理设备的性能也有了更高的要求。因此,合理的改进舰船雷达系统信号处理技术是当下的研究重点。本文详细介绍了FFT雷达信号处理器的原理,并研究了FFT雷达信号处理器在舰船雷达目标检测系统的应用。     

匹配傅里叶变换技术的研究与应用

首先分析匹配傅里叶变换的特点,阐述了将匹配傅里叶变换应用于线性调频信号的优点,将其与传统的傅里叶变换进行比较,说明匹配傅里叶变换是线性的。最后将匹配傅里叶变换应用于高动态信号多普勒频率偏移的仿真中,实验结果表明了此算法能够更好地去除混合信号中的噪声,准确地估计出信号的频偏。     

船舶导航雷达目标自动检测算法研究

提出一种新模型,该模型将每个雷达距离频谱的最佳估计转换为多个目标的航向,同时还提出了一种基于雷达距离方程的功率距离频谱(距离频段)预测方法,设计使用连续波雷达系统的船舶目标检测的分析模型,经过分析和验证,该方法具有较好的信号/噪声比(SNR)。为了验证本文提出方法的有效性,本文构建模拟场景,分别采用波动目标和非波动目标,验证在噪声干扰情况下,该方法的目标检测精度。实验结果证明,该方法在实现较高目标检测精度的同时,能够有效减少目标误报的概率。     

基于FRFT的强时频干扰抑制方法

混响是影响双基地或多基地声呐对水中目标探测识别的最主要干扰,提高抗混响能力对识别水中目标有极其重要意义。本文针对混响对目标回波的强时频干扰特性,基于分数阶傅里叶变换所具有的时频耦合分离特性,研究一种基于分数阶傅里叶变换的强混响抑制方法,并进行模拟仿真和水池测试研究,研究结果验证算法的有效性。本算法适用于信号形式为线性调频的宽带信号抗混响干扰,将脉冲信号在分数阶变换域进行尺度压缩,进而将目标信号和干扰信号在变换域中进行分离,有效达到抗混响的目的。     

基于傅里叶变换的快速TAMVDR算法

时域解析信号MVDR算法(TAMVDR)可以在一次快拍的前提下获得较好的宽带信号处理效果,是一种在阵列信号处理中具有广泛应用前景的高分辨波束形成方法,但因运算量较大制约了其工程应用。本文详细分析基于傅里叶变换的时域解析信号构造和精确时延方法,提出改进的快速TAMVDR算法,给出具体算法流程和运算量分析。海上实验结果表明,快速TAMVDR算法的处理性能与TAMVDR算法相当,其波束分辨力和检测能力均优于常规波束形成技术,其运算量仅为TAMVDR算法的1/4。     

基于FRFT的强时频干扰抑制方法

混响是影响双基地或多基地声呐对水中目标探测识别的最主要干扰,提高抗混响能力对识别水中目标有极其重要意义.本文针对混响对目标回波的强时频干扰特性,基于分数阶傅里叶变换所具有的时频耦合分离特性,研究一种基于分数阶傅里叶变换的强混响抑制方法,并进行模拟仿真和水池测试研究,研究结果验证算法的有效性.本算法适用于信号形式为线性调频的宽带信号抗混响干扰,将脉冲信号在分数阶变换域进行尺度压缩,进而将目标信号和干扰信号在变换域中进行分离,有效达到抗混响的目的.     

模糊聚类在雷达频率信号目标检测处理中的应用

随着船舶工业和海洋航运的发展,基于雷达信号的舰船探测和导航系统逐渐完备。雷达频率信号检测和处理的主要目的包括提取目标信号的特征信息,过滤和剔除噪声等其他干扰信号等。近几年,模糊聚类算法和信号频率分析发展迅速。本文基于模糊聚类分析算法,研究不同频率雷达信号的检测和处理过程,提高雷达信号在中频段的利用率和雷达的技术性能。     

基于视频图像序列的船用雷达目标检测和目标特征参数提取

雷达系统在船舶导航、目标侦察、避碰等方面发挥着重要作用,目前已经成为必不可少的船舶功能设备,雷达视频信号中包含了回波信号的各种特征,通过分析雷达视频信号可以获取被测目标的距离、尺寸等参数。本文基于视频图像序列的船舶雷达系统目标检测和目标特征参数提取方法,重点介绍基于差分图像法的运动目标检测、雷达视频信号的噪声滤波、基于边缘算法的视频图像目标特征提取,最后结合软硬件环境,开发了针对船用雷达的视频图像目标检测系统。     

基于傅里叶变换的舰船通信低频信号传输精度分析

针对当前低频信号传输精度分析效果差等不足,以改善当前低频信号传输精度分析结果为目标,设计了基于傅里叶变换的低频信号传输精度分析方法。首先了解当前低频信号传输精度分析研究的现状,找到当前各种分析方法的局限性,然后采集低频信号,采用傅里叶变换对低频信号进行处理,得到低频信号的频带分量和残余分量,并采用灰色模型和神经网络对其进行分析,最后通过傅里叶逆变换得到低频信号分析结果,并进行低频信号传输精度测试。本文方法的低频信号传输分析精度超过了95%,同时低频信号传输分析速度快,具有十分广泛的应用前景。