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【學會優博】劉升恒:稀疏分數傅里葉變換理論及其在探測中的應用

編輯: 研究生院 發布日期: 2019-04-09 瀏覽量:

 

  

一、博士學位論文主要內容及創新點

  獲獎學會:中國通信學會

  

  研究內容

  針對離散分數傅里葉變換快速算法,分數傅里葉域非平穩信號參數估計方法,基于分數傅里葉域信號處理的探測等問題做了較為深入的研究,首次在分數傅里葉域信號處理中引入并充分利用了信號的稀疏特性,構建了一整套分數傅里葉域稀疏大數據量非平穩信號的分析處理框架。

  創新成果

  1) 提出了稀疏分數傅里葉變換理論,并且初步研究了在雷達探測和導航信號捕獲中的應用。該算法利用分數傅里葉變換的分數旋轉角參數表征目標加速度,對高動態運動產生的多普勒實現了有效補償。并利用回波信號分數域的稀疏特性国民平台app,大幅度降低了相干積累的計算復雜度。

  2) 提出了分數傅里葉域稀疏的微弱線性調頻信號參數估計方法国民平台app,并在此基礎上研究了人跌倒微多普勒特征分數域檢測與識別技術。

  3) 針對通訊基站及射電天文望眼鏡陣列兼容共存的問題国民平台app,提出了結構感知跳頻信號譜估計算法,并結合前述線性調頻信號參數估計方法提出了丟失數據且受強跳頻干擾的微弱射電天文信號檢測方案国民平台app。

  

二、標志性成果

  

  學術論文

  1) Liu, S.-H., Shan, T., Tao, R., Zhang, Y.D., Zhang, G., Zhang, F., and Wang, Y., `Sparse discrete fractional Fourier transform and its applications', IEEE Transactions on Signal Processing, 2014, 62(24): 6582–6595. (SCI二區,IF= 4.203)

  2)Liu, S.-H., Zhang, Y.D., Shan, T., and Tao, R., `Structure-aware Bayesian compressive sensing for frequency-hopping spectrum estimation with missing observations', IEEE Transactions on Signal Processing, 2018, 66(8): 2153–2166. (SCI二區国民平台app,IF= 4.203)

  3)Liu, S.-H., Jia, J.-B., Zhang, Y.D., and Yang, Y.-J., `Image reconstruction in electrical impedance tomography based on structure-aware sparse Bayesian learning', IEEE Transactions on Medical Imaging国民平台app,2018, 37(9): 2090–2102. (SCI二區,IF= 6.131)

  4)Liu, S.-H., Ma, Y.-H., and Huang, Y.-M., ` Sea clutter cancellation for passive radar sensor exploiting multi-channel adaptive filters', IEEE Sensors Journal, 2018, DOI: 10.1109/JSEN.2018.2879879. (SCI三區,IF= 2.698)

  5)Liu, S.-H., Zhang Y.D., and Shan, T., `Weak astronomical signal detection with frequency-hopping interference mitigation', Digital Signal Processing, 2018, 72: 1–8. (SCI三區国民平台app,IF= 2.241)

  

  獲獎情況

  2018.6 獲得2017年度中國通信學會優秀博士學位論文獎。

  2015.12 獲得博士研究生國家獎學金。

  2013.11 獲得北京理工大學博士生特等獎學金。

  2013.6 獲得信息與電子學院優博育苗基金。

  

  授權專利

  單濤,劉升恒国民平台app,陶然国民平台app,張果国民平台app,馮遠,基于子帶處理的寬帶信號目標檢測多普勒色散消除方法,專利號:201310227099.4

  陶然,劉升恒,張果,單濤,一種利用稀疏傅里葉變換計算外輻射源雷達互模糊函數的方法,專利號:201310240140.1

  

  

  

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