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LFM信号参数估计研究现状(2)

时间:2022-03-18 21:55来源:毕业论文
近些年已经有人提出了一些计算 DFRFT 的有效算法。比如 Ozaktas 所提出的分解型算 法,他是通过 FFT 来计算分数阶傅里叶变换的,因此它的计算复杂度是
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近些年已经有人提出了一些计算 DFRFT 的有效算法。比如 Ozaktas 所提出的分解型算 法,他是通过 FFT 来计算分数阶傅里叶变换的,因此它的计算复杂度是 O N lg N ;贝苏章 则提出了另外一种算法,它是利用 DFT  矩阵的 Hermite 特征向量来构造离散分数阶傅里叶

变换核矩阵,其相应的计算复杂度是 O N 2 

;而赵兴浩则提出了离散分数阶傅里叶变换的高分辨计算及其单点计算的两种灵活的快速算法,这两种算法可以计算分数阶域上的某个细 节。

很长一段时间,检测与估计 LFM 信号参数的主要方法是各种基于最大似然估计的算法。 这几种算法在实质上都能够总结成一个多变量的最优化问题,然而由于计算量过大,所以这 种算法的工程实现非常困难。文献[19]提出的快速算法能够明显地地减少运算,然而对于处理 多分量信号是不合适的。短时傅里叶变换窄的观察窗和小波变换宽度变化的时间窗则会降低 了时频域的分辨率。另一方面,基于分数阶傅里叶变换的信号检测与参数估计方法可以有效 地完成多分量 LFM 信号的检测与参数估计。因为分数阶傅里叶变换是一种一维的线性变换, 能够通过 FFT 完成,能明显减少运算的复杂度。

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