一种基于匹配自相关算法的雷达信号TOA估计方法技术

一种基于匹配自相关算法的雷达信号TOA估计方法，本发明专利技术涉及基于匹配自相关算法的雷达信号TOA估计方法。本发明专利技术的目的是为了解决现有雷达信号估计必须建立在信号参数已知的条件下的问题。具体过程为：一、确定雷达信号的自相关函数和双检测门限；通过双检测门限检测得出雷达信号起、止时间的粗估计；二、根据步骤一得出的雷达信号起、止时间的粗估计值对雷达信号未知的参数进行估计，得出发射的雷达信号模型；三、通过发射的雷达信号模型得出匹配滤波的响应；四、根据三得到的匹配滤波的响应对接收的雷达信号进行匹配滤波，得到匹配后的雷达信号，找到匹配后雷达信号的峰值点即为雷达信号TOA。本发明专利技术用于雷达信号领域。

A radar signal TOA estimation method based on matched auto correlation algorithm

The invention relates to a radar signal TOA estimation method based on a matched autocorrelation algorithm, which relates to a radar signal TOA estimation method based on a matched autocorrelation algorithm. The object of the present invention is to solve the problem that the existing radar signal estimation must be based on the condition that the signal parameters are known. The specific process is: first, determine the autocorrelation function of the radar signal and double detection threshold; detection by double threshold detection that coarse estimation of radar signal and stopping time; coarse estimation of radar signal, according to the two step of starting and ending time of the estimation parameters of unknown radar signal, the radar signal three, through the launch of the model; radar signal model emission obtained the response of matched filtering; four, according to the three response of the matched filter for the received radar signal matched filtering, radar signal is obtained after matching, find the matching after peak point radar signal for TOA radar signal. The invention is used in the radar signal field.

【技术实现步骤摘要】
一种基于匹配自相关算法的雷达信号TOA估计方法
本专利技术涉及基于匹配自相关算法的雷达信号TOA估计方法。
技术介绍
经典的信号TOA估计算法是基于信号参数已知条件下的匹配滤波器，而传统的匹配滤波器是在信噪比最大准则下推导出的一种维纳滤波器，对于输入信号，与其匹配的最佳滤波器是与其共轭反向并有一定时间延迟的一个滤波器。对于不同类型的输入信号，只要知道信号参数，便可以设计出最佳的匹配滤波器。但是这样的信号TOA估计算法必须建立在信号参数已知的条件下，而对于信号参数部分已知的情况则不适用。因此在信号参数部分已知条件下，找出一种不完全依赖信号参数的方法，在低信噪比条件下估计信号的TOA显得尤为重要。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有信号估计必须建立在信号参数已知的条件下的问题，而提出一种基于匹配自相关算法的信号TOA估计方法。一种基于匹配自相关算法的雷达信号TOA估计方法具体过程为：步骤一、确定雷达信号的自相关函数和双检测门限；通过双检测门限检测得出雷达信号起、止时间的粗估计；步骤二、根据步骤一得出的雷达信号起、止时间的粗估计值对雷达信号未知的参数进行估计，得出发射的雷达信号模型；步骤三、通过发射的雷达信号模型得出匹配滤波的响应；步骤四、根据步骤三得到的匹配滤波的响应对接收的雷达信号进行匹配滤波，得到匹配后的雷达信号，找到匹配后雷达信号的峰值点即为雷达信号TOA；所述TOA为雷达信号到达时间。本专利技术的有益效果为：本方法提出一种基于匹配相关算法的雷达信号TOA估计方法，相比于传统算法，本算法不需要信号所有的先验知识，算法简单，可实时检测信号。首先需要做一次自相关运算，并通过采用双门限检测，提高检测概率，同时粗略估计出信号的截止时间，从而估计信号的未知参数，之后再做一次匹配滤波运算，最后便可以精确估计出信号的TOA。如图6可精确得出TOA估计为7200；如表1可得出在参数完全未知时，现有技术利用自相关算法估计信号TOA测量精度为17.5ns，在参数部分未知时，本专利技术利用匹配自相关算法估计信号TOA测量精度为0ns。附图说明图1为本专利技术接收雷达复数信号示意图；图2为本专利技术接收雷达复数信号自相关处理示意图；图3为本专利技术发射雷达复数信号频谱示意图；图4为本专利技术接收雷达复数信号频谱示意图；图5为本专利技术输出雷达复数信号频谱示意图；图6为本专利技术输出雷达复数信号时域示意图。具体实施方式具体实施方式一：本实施方式的一种基于匹配自相关算法的雷达信号TOA估计方法具体过程为：步骤一、确定雷达信号的自相关函数和双检测门限；通过双检测门限检测得出雷达信号起、止时间的粗估计；步骤二、根据步骤一得出的雷达信号起、止时间的粗估计值对雷达信号未知的参数进行估计，得出发射的雷达信号模型；步骤三、通过发射的雷达信号模型得出匹配滤波的响应；步骤四、根据步骤三得到的匹配滤波的响应对接收的雷达信号进行匹配滤波，得到匹配后的雷达信号，找到匹配后雷达信号的峰值点即为雷达信号TOA；所述TOA为雷达信号到达时间(B雷达发送的信号到达C雷达的时间点)。具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：所述步骤一中确定雷达信号的自相关函数和双检测门限；通过双检测门限检测得出雷达信号起、止时间的粗估计；具体过程为：步骤一一、确定雷达信号的自相关函数，假设雷达接收到的信号为m(t)＝s(t)+n(t)，其中，m(t)为雷达接收到的信号，s(t)为雷达信号，n(t)为高斯白噪声；采用正交采样的方法把雷达接收到的信号m(t)变成复数信号其中，A为复数信号幅度，为初始相位，f为载频，L(i)为复噪声，m(i)为复数信号，j为虚数单位，j2＝-1，i为采样点个数(连续信号离散后的点)，取值为正整数，△t为采样时间；自相关函数为将(1)带入(2)，得出自相关函数k(i)＝NA2e-j2πf△t+L'(3)其中，N为样本数，取值为正整数，(与雷达信号长度有关)，m*(i+j+1)为m(i+j+1)的共轭函数，NA2e-j2πf△t为雷达复数信号部分，L'为自相关后的噪声部分，其中，L*(i+j+1)为L(i+j+1)的共轭函数，L(i+j)为复噪声；步骤一二、将自相关函数公式(3)通过滑动递推得出k(i+1)＝k(i)+m(i+1+N)·m*(i+2+N)-m(i+1)·m*(i+2)(5)从上式可以看出，每计算一个新的k(i)仅需要进行两次复数乘法和两次复数加法，因此自相关算法可实时检测信号。步骤一三、确定检测门限，为了提高检测性能，本文采用双门限法，第一检测门限随噪声变化而变化。高斯白噪声的标准差的无偏估计其中，ni为复变换前第i时刻的噪声值，自相关运算后雷达复数信号服从N(0,4Nσ4)分布，自相关运算后雷达复数信号模值服从均值为μ，方差为的瑞利分布，并且实际中σ由确定。在一定的虚警概率的前提下，可由高斯白噪声的瑞利分布确定第一检测门限为：其中，a为检测门限系数。根据前面估计的第一检测门限，将大于第一检测门限的自相关函数k(i)判断为有雷达复数信号，反之，则判断为无雷达复数信号；由于噪声是随机的，它可能大于门限，为了提高检测性能，在第一检测门限的基础上进行第二检测门限，即在连续l个数据中有a个超过第一检测门限时，则认为有雷达复数信号；其起点为这l个数据中第一次连续有b个点超过第一检测门限的时刻。反之，在连续l个数据中有a个未超过第一检测门限时，则认为没有雷达复数信号；其终止点为这l个数据中第一次连续有b个点未超过第一检测门限的时刻；a、b为正整数，且a大于b；信号TOA粗估计的修改，由于粗估计是在相关累加之后进行的，因此需要对粗估计的到达时间进行修改。并且这一修改值与信噪比有关，当k(i)首次大于第一检测门限时，并不意味雷达复数信号就在i时刻到达。从自相关公式(2)看出，k(i)利用了从i时刻到i+N时刻的所有样本，并且k(i)大于第一检测门限时，并不要求所有被利用的样本均含有雷达复数信号。当信噪比较低时，需要较多的样本含有雷达复数信号才能使k(i)大于第一检测门限，因此雷达复数信号的起始时刻接近i，反之，雷达复数信号的起始时刻则接近i+N。因此需要根据信号的信噪比对信号估计的到达时间进行修正。其它步骤及参数与具体实施方式一相同。具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：所述检测门限系数a由要求的虚警概率确定，一般情况下，a的取值为2-10。其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是：所述步骤三中通过发射的雷达信号模型得出匹配滤波的响应；具体过程为：匹配滤波是信号检测算法中的传统方法，通常根据信号的先验知识，在信噪比最大准则下得出。对于输入信号，与其匹配的最佳滤波器是与其共轭反向并有一定时间延迟的滤波器。具体步骤如下：步骤三一、确定雷达接收的信号能量，设输入雷达信号为si(t)，其频谱为则雷达接收信号频谱的傅里叶反变换表述为其中，H(w)是雷达接收信号的匹配滤波器的频率响应，雷达接收信号的能量为|s0(t)|2，w为频率，t为时间；步骤三二、确定雷达接收信号的噪声功率，设雷达接收信号的匹配滤波器输入信号的实高斯白噪声功率谱密度为N0/2，则雷达接收信号的匹配滤波器输出的平均功率为其中，N本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于匹配自相关算法的雷达信号TOA估计方法，其特征在于：一种基于匹配自相关算法的雷达信号TOA估计方法具体过程为：步骤一、确定雷达信号的自相关函数和双检测门限；通过双检测门限检测得出雷达信号起、止时间的粗估计；步骤二、根据步骤一得出的雷达信号起、止时间的粗估计值对雷达信号未知的参数进行估计，得出发射的雷达信号模型；步骤三、通过发射的雷达信号模型得出匹配滤波的响应；步骤四、根据步骤三得到的匹配滤波的响应对接收的雷达信号进行匹配滤波，得到匹配后的雷达信号，找到匹配后雷达信号的峰值点即为雷达信号TOA；所述TOA为雷达信号到达时间。

【技术特征摘要】
1.一种基于匹配自相关算法的雷达信号TOA估计方法，其特征在于：一种基于匹配自相关算法的雷达信号TOA估计方法具体过程为：步骤一、确定雷达信号的自相关函数和双检测门限；通过双检测门限检测得出雷达信号起、止时间的粗估计；步骤二、根据步骤一得出的雷达信号起、止时间的粗估计值对雷达信号未知的参数进行估计，得出发射的雷达信号模型；步骤三、通过发射的雷达信号模型得出匹配滤波的响应；步骤四、根据步骤三得到的匹配滤波的响应对接收的雷达信号进行匹配滤波，得到匹配后的雷达信号，找到匹配后雷达信号的峰值点即为雷达信号TOA；所述TOA为雷达信号到达时间。2.根据权利要求1所述一种基于匹配自相关算法的雷达信号TOA估计方法，其特征在于：所述步骤一中确定雷达信号的自相关函数和双检测门限；通过双检测门限检测得出雷达信号起、止时间的粗估计；具体过程为：步骤一一、确定雷达信号的自相关函数，假设雷达接收到的信号为m(t)＝s(t)+n(t)，其中，m(t)为雷达接收到的信号，s(t)为雷达信号，n(t)为高斯白噪声；采用正交采样的方法把雷达接收到的信号m(t)变成复数信号其中，A为复数信号幅度，为初始相位，f为载频，L(i)为复噪声，m(i)为复数信号，j为虚数单位，j2＝-1，i为采样点个数，取值为正整数，△t为采样时间；自相关函数为将(1)带入(2)，得出自相关函数k(i)＝NA2e-j2πf△t+L'(3)其中，N为样本数，取值为正整数，m*(i+j+1)为m(i+j+1)的共轭函数，NA2e-j2πf△t为雷达复数信号部分，L'为自相关后的噪声部分，其中，L*(i+j+1)为L(i+j+1)的共轭函数，L(i+j)为复噪声；步骤一二、将自相关函数公式(3)通过滑动递推得出k(i+1)＝k(i)+m(i+1+N)·m*(i+2+N)-m(i+1)·m*(i+2)(5)步骤一三、确定检测门限，高斯白噪声的标准差的无偏估计其中，ni为复变换前第i时刻的噪声值，自相关运算后雷达复数信号服从N(0,4Nσ4)分布，自相关运算后雷达复数信号模值服从均值为μ，方差为的瑞利分布，并且由高斯白噪声的瑞利分布确定第一检测门限为：

【专利技术属性】
技术研发人员：王勇，马淑歌，谢俊好，李绍滨，李高鹏，张庆祥，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23