快速LFM信号参数估计：模糊函数切片与FrFT结合的新方法

"这篇论文是2012年发表在《信息工程大学学报》上的，主要探讨了一种快速线性调频（LFM）信号参数估计的新方法，结合了模糊函数切片和分数阶傅里叶变换（FrFT）。作者们针对RAT（Radon-Ambiguity Transform）在估计LFM信号调频斜率时的全角度域搜索以及FrFT参数估计时的二维搜索导致的计算复杂度问题，提出了新的解决方案。" LFM信号是一种在通信和雷达系统中常见的信号类型，其频率随时间线性变化。参数估计对于理解和处理这种信号至关重要，因为它可以帮助确定信号的关键属性，如起点、终点频率、带宽和调制速率等。 论文中提到的RAT是一种变换技术，常用于信号分析和参数估计，尤其是对于LFM信号。然而，RAT在估计调频斜率时需要进行全角度域搜索，这可能导致计算效率低下。 为了改善这一情况，作者们引入了模糊函数切片的概念。模糊函数，又称模糊函数ambiguity function，是信号处理中的一个重要工具，它能揭示信号的时间-频率特性。通过切片方法，可以快速估计LFM信号的调频斜率，从而减少计算量。 随后，他们使用分数阶傅里叶变换（FrFT），这是一种扩展了传统傅里叶变换的数学工具，能够对非周期或准周期信号进行更灵活的分析。FrFT在LFM信号的参数估计中扮演了重要角色，但通常涉及二维搜索，这同样增加了计算复杂度。论文提出，利用之前通过模糊函数切片得到的调频斜率信息，可以确定最优的分数阶变换阶数，进一步简化FrFT的使用，只需一次变换即可估计LFM信号的剩余参数。 实验结果和理论分析证明了这种方法的有效性和高效性，减少了计算量，提高了LFM信号参数估计的速度和精度。这种方法对于实时信号处理和资源有限的系统具有显著的实际应用价值。 关键词：LFM信号，参数估计，Radon-Ambiguity变换，分数阶傅里叶变换，模糊函数切片 这篇论文属于工程技术领域，特别是在信号处理和通信理论方面，对于理解LFM信号的处理技术和优化参数估计策略具有重要参考价值。