分数阶傅里叶和压缩感知自适应抗频谱弥散干扰

摘要

频谱弥散(SMSP)干扰与线性调频雷达信号之间存在大量的时频域耦合,干扰效能突出.该文提出一种信息域的抗SMSP干扰的信号处理算法,根据SMSP干扰信号的形式与特点,通过自适应改变压缩感知的干扰基字典,同时匹配雷达信号与干扰信号的调频率,构建压缩感知求解模型并基于凸优化算法完成信号重构,最终实现干扰信号的识别及雷达信号的提取.该算法中冗余字典的构造采用了Pei型分数阶傅里叶快速分解方法,不需要反复对信号进行时频域解耦,并且迭代次数较少,运算效率较高.