基于移动最小二乘曲线拟合的LFM信号参数估计 (2011年)

针对二维搜索方法实现基于分数阶傅里叶变换（FrFT）的线性调频信号（LFM）参数估计中存在的峰值估计偏差问题，提出可利用移动最小二乘（MLS）技术来拟合FrFT模函数峰值检测向量的方法以提高参数估计性能。该算法将复杂的二维搜索问题简化至一维曲线拟合来进行处理。理论分析与仿真结果表明，该方法在保留分数阶域处理优点的同时，可明显减少运算量，并达到较高估计精度，为基于FrFT的LFM信号实时检测提供了可能。