分数阶Fourier域强弱LFM信号检测与参数估计

被引:27
作者
徐会法 [1 ,2 ]
刘锋 [1 ]
张鑫 [1 ]
机构
[1] 海军航空工程学院电子信息工程系
[2] 部队
关键词
分数阶Fourier变换; LFM信号; 逐次消去; 聚类分析; 检测与参数估计;
D O I
暂无
中图分类号
TN957.51 [雷达信号检测处理];
学科分类号
081002 [信号与信息处理];
摘要
分数阶Fourier变换(FRFT)由于其特有的性质,非常适合处理线性调频(LFM)信号,尤其是,作为一种线性变换,可以克服多分量LFM信号之间的交叉项干扰。但是采用逐次消去法检测多分量LFM信号时,每检测一个LFM信号,都要对信号分别求旋转角α∈[0,π]的FRFT,再进行二维搜索,计算量很大。为了提高FRFT对多分量LFM信号的检测效率,本文提出一种在分数阶Fourier域检测强、弱LFM信号的新方法。首先,分析了逐次消去法和聚类分析法检测多分量LFM信号的原理,以及它们的优缺点。然后,提出一种聚类分析和逐次消去相结合的信号检测方法,利用平面截取信号在平面(u,α)上的尖峰,并引入基于广度优先搜索邻居(BFSN)的聚类算法,对截取的信号尖峰进行聚类分析,获得每个LFM信号对应的信号尖峰,实现多个较强信号的检测与参数估计,再利用逐次消去法实现弱信号的检测。该方法可以同时检测多个能量相近的LFM信号,提高了检测效率,以及次强信号的参数估计精度,并有效地抑制了强信号对弱信号的遮蔽影响。通过对信号进行平面切割处理,减少了BFSN聚类算法中输入集样本数量,降低了算法的计算量。最后,仿真结果验证了该方法的有效性。
引用
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