基于短时分数阶傅里叶变换的谱分割算法

发布时间：2018-09-04 09:28

【摘要】：多分量非线性调频信号在现代通信和雷达系统中应用越来越广泛,而对其进行有效分析识别的常用算法就是短时分数阶傅里叶变换(Short Time Fractional Fourier Transform,STFRFT).文章首先讨论了STFRFT的圆特性,证明了它基于高斯旋转窗的非圆性并给出了修正的圆的STFRFT定义;在此基础上研究了时频变换后不同时频点的谱峭度,进而推导出了区域集的谱峭度,并将该区域谱峭度作为谱图上某区域内是否含有信号点的检测因子;最后基于区域集谱峭度的区域增长算法被用于从谱图中盲分割识别出各个非线性调频分量信号.仿真实验验证了所提算法的有效性和鲁棒性.
[Abstract]:Multi-component nonlinear frequency modulation signals are widely used in modern communication and radar systems, and the commonly used algorithms for their effective analysis and identification are short-time fractional Fourier transform (Short Time Fractional Fourier Transform,STFRFT). In this paper, we first discuss the circular property of STFRFT, prove that it is based on the non-circularity of Gao Si rotation window and give the modified STFRFT definition of circle, and then study the spectral kurtosis of different frequency points after time-frequency transformation. Then the spectral kurtosis of the region set is deduced, and the spectral kurtosis of the region is used as the detection factor of whether the region contains signal points or not. Finally, the region growth algorithm based on region set kurtosis is used to recognize the nonlinear FM signals from the spectrum. Simulation results show that the proposed algorithm is effective and robust.
【作者单位】： 中国西南电子技术研究所;
【分类号】：TN911.6

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本文编号：2221677