分数阶傅里叶变换在信号分离及参数估计中的应用

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1、苏州大学学位论文独创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得苏州大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。fit苏州大学学位论文使用授权声明本人完全了解苏州大学关于收集、保存和使用学位论文的规定，即：学位论文著作权归属苏州大学。本学位论文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。苏州大学有权向国家图书馆、中国社科院文献信息情报中心.中国科学技术信息研究

2、所（含万方数据电子出版社）、中国学术期刊（光盘版）电子杂志社送交本学位论文的复印件和电子文档，允许论文被査阅和借阅，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存和汇编学位论文•可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索。涉密论文口本学位论文属在年_月解密后适用本规定。非涉密论文才日期：皿"L日期:艺仝匸¥分数阶傅立叶变换在信号分离及参数估计中的应用摘要在现代电子侦察与对抗领域，随着电磁信号坏境日益复杂和电子防御措施的发展，对信号的分选与识别变得更加困难。在同一时间内到达接收机的信号有多个，因此要从这多个混宛信号中检测并分离出各个信号及其特征参数，成为电子侦察与对抗的关键。本

3、文主要研究目的是采用分数阶傅里叶变换（FRFT）的时频分析方法，针对现代雷达领域有重要应用的线性调频（LFM）信号进行信号分离和参数识■别研究。论文首先研究了FRFT以及其它时频分析方法包括短时傅里叶变换（STFT）、Wigner-Ville分布（WVD）等的基础理论，并对其之间的关系进行了理论推导。在此基础上对单分量LFM信号，分别采用WVD、FRFT方法进行检测及参数估计。针对FRFT方法中的峰值点二维搜索计算量大的缺点，利用一维曲线拟合算法代替二维搜索，计算量大大简化。通过实验对比，FRFT方法比WVD方法以及相关解调法具有更强的抗噪声及参数估计能力。然后对于多分量LF

4、M信号，利用FRFT结合谱估计中的“CLEAN”思想，依次从混合信号中分离出各个信号并估计其参数。仿真实验表明本文算法克服了WVD方法中的交叉项的干扰，与Wigner-Hough变换相比计算速度大大提高，具有较好的信号分离能力和噪声抑制能力。最后，论文对于单频信号和多个LFM信号的分离进行了研究。在单频信号的功率比LFM信号功率大即LFM信号完全淹没在单频信号中的条件下，本文根据LFM信号与单频信号在FRFT域不同的时移特性，采用基于FRFT的模函数之差的信号分离算法，该方法克服了傅里叶变换中频域遮隔的缺点。仿真实验表明此方法具有较好的信号检测及参数估计能力，并且对背景噪声具

5、有一定的对消能力。关键词：信号分离，分数阶傅里叶变换，线性调频信号，时频分析，参数估计作者：卢慧英指导老师：朱灿焰FRFT'sApplicationinSignalSeparationandParametersEstimationAbstractInthefieldofmodemelectronicsurveillanceandconfrontation,withthedevelopmentofcomplexelectromagneticenvironmentandelectronicdefensemeasures,signaldetectionandrecognitionb

6、ecomemoredifficult.Thereceiverhasgreatprobabilityofreceivingmanysignalsatthesametime,therefore,separatingeachsignalanditscharacteristicparametersfromthemixedsignalsisthekeytoelectronicsurveillanceandconfrontation.Inthispaper,itisfocusedonseparatingtheLinearFrequencyModulated(LFM)signalsandp

7、arametersrecognitionthathaveimportantapplicationinradarsystem,andthetime-frequencyanalysismethodsbasedonfractionalFouriertransform(FRFT)areresearched-ThetheoryofFRFTaswellasothertime-frequencyanalysismethods,includingshorttimeFouriertransform(STFT)、Wigne