基于FRFT和自适应滤波技术的LFM信号处理方法

摘要

将分数阶傅里叶变换(FRFT)与基于相关特性的箕舌线变步长自适应滤波技术相结合，处理含噪声的线性调频(LFM)信号。结果表明，将时域信号在最优阶数下做分数阶傅里叶变换后，利用基于相关特性的箕舌线变步长自适应滤波算法在最佳分数阶傅里叶域中进行滤波处理，可将混杂在LFM信号中的大部分噪声信号滤掉，实现对有用信号的有效提取。在低信噪比情况下，与滑动平均处理、小波变换相比，自适应滤波技术滤波效果更好，更容易从高强度噪声中提取出微弱的目标信号，适用范围更广。当变换阶数为最优阶数时，信号误差收敛到极小值的速度最快，最终达到的极值最小，滤波处理的效果最好。LFM信号的调频斜率越大，对应的最优阶数越大，最优阶数下信号的均方误差增大。对存在强度差异的多分量LFM信号进行滤波时，可采用先提取强信号再依次提取弱信号的步骤逐级提取出不同分量的信号，这种逐级提取的方法可有效减少强分量信号对弱分量信号的干扰，优化了弱分量信号的提取性能。

关键词

分数阶傅里叶变换 / 自适应滤波算法 / 线性调频信号 / 变步长