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          分?jǐn)?shù)階Fourier變換應(yīng)用于水聲通信及其FPGA實(shí)現(xiàn)

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          作者:余杰 王逸林 宋威 康一梅 時(shí)間:2013-06-26 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

            摘要:線性調(diào)頻信號(hào)瞬時(shí)頻率隨時(shí)間呈線性變化,其在分?jǐn)?shù)階傅里葉變換域中具有能量聚焦特性,利用這一特性,將分?jǐn)?shù)階傅立葉變換應(yīng)用于由LFM信號(hào)充當(dāng)信息載體的體制中。研究表明:該應(yīng)用能夠提高系統(tǒng)的抗噪聲干擾、抗多徑干擾和頻率選擇性衰減的能力。并在上完成了該方法的實(shí)現(xiàn),驗(yàn)證了算法的可行性。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/146838.htm

            引言

            近年來,隨著海洋活動(dòng)增多,逐漸嶄露頭角。早期的多使用模擬調(diào)制技術(shù)[1][2],而新的水聲通信系統(tǒng)開始采用數(shù)字調(diào)制技術(shù)。主流數(shù)字調(diào)制技術(shù)有幅移鍵控(ASK)、頻移鍵控(FSK)和相移鍵控(PSK)[3]。由于水聲信道的特殊性,水聲通信的發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后。該信道中,線性調(diào)頻信號(hào)性能優(yōu)良[4]。線性調(diào)頻信號(hào)在分?jǐn)?shù)階傅里葉變換域中具有能量聚焦特性,將其應(yīng)用于水聲通信中,能夠提高系統(tǒng)的抗噪聲干擾、抗多徑干擾和頻率選擇性衰減的能力[5]。

            分?jǐn)?shù)階變換(Fractional Transform: FRFT)是一種統(tǒng)一的時(shí)頻變換,它用單一的變量同時(shí)反映出信號(hào)在時(shí)域和頻域的信息,避免了交叉項(xiàng)的困擾。這使得FRFT比傳統(tǒng)的變換(Fourier Transform: FT)更適合處理非平穩(wěn)信號(hào),特別是Chirp類信號(hào)。FRFT發(fā)展至今,理論研究較多,但將其進(jìn)行硬件實(shí)現(xiàn)的較少。本文基于Ozaktas的分解型算法[6],結(jié)合數(shù)字信號(hào)處理方法[7],初步研究了基于分?jǐn)?shù)階Fourier變換的U域調(diào)制的水聲通信算法,并在上進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。

            分?jǐn)?shù)階Fourier變換基本原理

            分?jǐn)?shù)階Fourier變換的定義

            Fourier變換是一種線性算子,若將其看作從時(shí)間軸逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)π/2到頻率軸,則FRFT是從時(shí)間軸旋轉(zhuǎn)任意角α到分?jǐn)?shù)階域(U域)的算子,它聯(lián)系起時(shí)域與分?jǐn)?shù)階域。因此,可認(rèn)為FRFT是一種廣義的FT。

            定義在時(shí)域的函數(shù)x(t)的p階FRFT是一個(gè)線性積分運(yùn)算,其定義式為:
          ???????? ?

            FRFT可以理解為Chirp基分解。一個(gè)Chirp信號(hào)在某個(gè)對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)階域(U域)對(duì)應(yīng)一個(gè)沖擊函數(shù)。因此,Chirp信號(hào)通過FRFT在某個(gè)分?jǐn)?shù)階域(U域)具有良好的能量聚焦性能。

            采樣型離散分?jǐn)?shù)階Fourier變換的快速算法

            由FRFT的定義可知,DFRFT的計(jì)算比DFT復(fù)雜許多。所以DFRFT在計(jì)算上的有效性很重要,一般希望DFRFT的計(jì)算復(fù)雜度可與FFT相比。DFRFT定義方法可采用直接采樣連續(xù)分?jǐn)?shù)階Fourier變換核來得到DFRFT核矩陣。

            Ozaktas的采樣型算法由H.M.Ozaktas提出[8]:根據(jù)連續(xù)FRFT的積分定義式,將FRFT的復(fù)雜積分變換分解為若干簡(jiǎn)單的計(jì)算步驟,然后經(jīng)兩步離散化處理得到一個(gè)離散卷積表達(dá)式,這樣便可利用FFT來計(jì)算FRFT。因此,這種算法的計(jì)算速度幾乎和FFT相當(dāng)。本文FRFT的實(shí)現(xiàn)主要采用這種方法,并對(duì)這種算法做一個(gè)實(shí)現(xiàn)上的改進(jìn)。

            Ozaktas的采樣型算法將FRFT分解為以下三步運(yùn)算:

            (1)Chirp信號(hào)調(diào)制原信號(hào)x(t),;?

            (2)調(diào)制信號(hào)與另一個(gè)Chirp信號(hào)卷積,;?

            (3)用Chirp信號(hào)調(diào)制卷積后的信號(hào),。?

            這種快速算法的機(jī)理決定了在進(jìn)行FRFT數(shù)值計(jì)算前必須對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行量綱歸一化處理,參考文獻(xiàn)[9][10]提出了兩種實(shí)用的量綱歸一化方法:離散尺度化法和數(shù)據(jù)補(bǔ)零/截取法。

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