基于提升静态小波-分数阶傅里叶变换的LFM识别

被引：2

作者：

蔡智富 ^{[1
]}

张雯雯 ^{[1
]}

刘志宏 ^{[2
]}

赵洁 ^{[1
]}

机构：

[1] 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

[2] 中国船舶重工集团公司第七一九研究所

来源：

数据采集与处理 | 2008年 / 05期

关键词：

分数阶傅里叶变换; 静态小波变换; 阈值函数; 提升框架; 平移不变; 识别; 线性调频信号;

D O I：

10.16337/j.1004-9037.2008.05.011

中图分类号：

TN911 [通信理论];

学科分类号：

081002 ;

摘要：

提出了一种基于提升静态小波(SWT)-分数阶傅里叶变换(FRFT)的识别算法。该算法提高了FRFT的精确定位能力,并且在建立滤波前后小波系数非线性关系的基础上,提出了软硬阈值折中消噪法。算法首先找出每个分数阶次对应的最大值点,将这些最大值组成曲线的模通过提升SWT变换转换到小波域;利用折中消噪法消去其低频系数噪声,从而估计出信号的低频部分在时间平移轴上的大概位置;然后对各层高频系数进行初滤波,剔除带外噪声,并采用折中消噪法进行二次滤波;最后重构信号并根据曲线峰值对其精确定位以识别各个参数。仿真结果验证了算法的有效性。

引用

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