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基于移动最小二乘曲线拟合的LFM信号参数估计
  • ISSN号:1671-6833
  • 期刊名称:郑州大学学报(工学版)
  • 时间:2011.5.5
  • 页码:95-98
  • 分类:TN91[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]郑州大学信息工程学院,河南郑州450001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61071211); 河南省自然科学研究计划资助项目(2009A510012)
  • 相关项目:基于分数阶傅立叶变换的人脸表情识别
中文摘要:

针对二维搜索方法实现基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的线性调频信号(LFM)参数估计中存在的峰值估计偏差问题,提出可利用移动最小二乘(MLS)技术来拟合FrFT模函数峰值检测向量的方法以提高参数估计性能.该算法将复杂的二维搜索问题简化至一维曲线拟合来进行处理.理论分析与仿真结果表明,该方法在保留分数阶域处理优点的同时,可明显减少运算量,并达到较高估计精度,为基于FrFT的LFM信号实时检测提供了可能.

英文摘要:

To solve the problem of peak deviation estimate in the parameter estimation of Linear Frequency Modulated(LFM) signal based on the Fractional Fourier Transform(FrFT) with the method of two-dimensional searchr,an algorithm is proposed to approximate the projection of discrete FrFT modular detector with various orders by using moving least-squares(MLS) curve fitting method and precisely estimate the value of curve peak.Using this method,the complex two-dimensional peak searching can be simplified to a problem of one-dimensional curve fitting.Theoretical analysis and simulation results show that it can retain the high estimation accuracy and also greatly reduce the computational complexity at the same time.Moreover,it is verified that it is possible to make real-time detection for the LFM signal based on FrFT.

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期刊信息
  • 《郑州大学学报:工学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:郑州大学
  • 主编:李燕燕
  • 地址:郑州市高新区科学大道100号
  • 邮编:450001
  • 邮箱:gxb@zzu.edu.cn
  • 电话:0371-67781276 67781277
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-6833
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1339/T
  • 邮发代号:36-232
  • 获奖情况:
  • 全国高校优秀学报,河南省优秀科技期刊一等奖,河南省高校学报“三优”评比一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5750