脉冲噪声下分数模糊函数飞机跟踪新算法

本文主要探讨了在脉冲噪声环境下，一种基于分数歧义函数的目标跟踪算法的设计与实现。该研究论文由作者Shi Xiaofei撰写，分别来自大连海事大学信息科学技术学院和大连大学信息工程学院，邮政编码分别为116026和116622。 论文的核心内容首先关注干扰定位问题，提出了一个全新的信号模型，旨在精确估计飞机在高噪声环境中的参数。该模型考虑了脉冲噪声的影响，能够有效减小噪声对信号分析的干扰。作者利用分数低阶歧义函数（Fractional Lower-Order Ambiguity Function, FLOSAF）的特性，提出了一种基于峰搜索的即时多普勒频率估计算法。这种方法利用分数傅立叶变换（Fractional Fourier Transform, FLOT）的优势，提高了估计精度。 进一步，为了实现对目标角度（方位角和俯仰角）的稳定跟踪，论文提出了基于分数低阶歧义函数在分数傅立叶域的稳健m-估计方法（FF-RLM_PAST）。这种方法利用投影逼近子空间追踪策略，结合Robust M-estimation技术，增强了算法对噪声的鲁棒性，即使在干扰频繁的脉冲噪声环境中也能保持良好的性能。 这种双基地雷达系统中的飞机跟踪算法，不仅解决了目标检测和参数估计的问题，也为干扰源定位提供了理论支持，对于实际的航空监控、军事侦察等应用具有重要意义。通过使用分数歧义函数和分数傅立叶变换技术，论文展示了在复杂通信环境中的有效信号处理策略，为未来相关领域的研究和实践提供了新的思路和技术手段。这篇论文是一项结合信号处理理论与实际应用场景的创新工作，对于提升目标跟踪系统的稳定性和抗干扰能力具有显著价值。