高分辨率线性时频分析方法技术

本发明专利技术公开了一种高分辨率线性时频分析方法，其采用迭代自适应方法获取高分辨率瞬时频率估计结果，相比线性时频分析方法，时间-频率二维分辨率得到大幅提高，可显著提升多个信号在时间-频率域内的二维区分度；且采用线性变换对信号进行分析处理，相比非线性时频分析方法，有效消除了交叉项的影响，可进一步提升对多个时频混叠信号的时频分析处理效果；本发明专利技术通过少量迭代即可获得收敛的时频分析结果，并对线性调频信号和非线性调频信号均具备良好的分析处理性能，相比其它改进类时频分析方法，计算量大幅降低且适用性更强。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无线电信号处理
，特别是一种。
技术介绍
现代战争，特别是20世纪90年代发生的几起局部战争表明：无线电电子侦察技术 已经从早期的辅助保障作用发展成为涉及整个作战行动的重要影响因素。电子对抗是电子 战(EW，Electronic Warfare)中的重要分支，电子战微波接收机是电子侦察系统以及情报 保障体系中的重要组成部分，其主要功能是接收复杂信号环境下的非合作信号，侦察接收 的性能直接影响干扰的效果。它的主要侦察对象为雷达信号和通信信号。现代电子侦察信 号环境中，信号形式越来越复杂，信号数量越来越密集，所处频段也在不断扩展。因此，在同 一时间内接收到多个时域、频域同时混叠且具有不同调制特性信号的概率较高。因此，电子 战和电子侦察接收机除了要求具有宽的接收带宽、高灵敏度、大动态范围、高分辨率和实时 或准实时信号处理能力以外，还必须能够适应现代高密集度的信号环境，具有对多个时域、 频域混叠信号进行分析处理的能力。 传统的信号分析一般在时域或者频域展开，分别构成了信号的时域分析或频域分 析方法，使用的主要数学工具是傅里叶变换(Fourier Transform，FT)，只适用于统计量不 随时间变化的平稳信号。虽然Kalman滤波、RLS算法等自适应滤波方法也可用于非平稳信号 的分析，但是一般只限于对慢时变信号的跟踪，并不能得到一般时变信号的统计量等结果 (如信号功率谱等）。换言之，这些信号处理方法不能满足多个时域、频域混叠信号对应的非 平稳信号分析的特殊要求。 对非平稳信号的时频分析可以分为线性分析和非线性分析两大类，分别对应两种 经典的时频分析方法:短时傅里叶变换法（Short Time Fourier Transform，STFT)和魏格 纳-威尔变换法(Wigner-Ville Transform，WVT)。由于WVT方法为基于二次型的分析方法， 在分析多信号时会受到交叉项的影响，限制了其在多分量信号分析中的应用效果。通过对 传统STFT时频分析方法的研究可知，在对包含多个分量的时域混叠信号进行分析时，为了 获取足够的瞬时频率分辨率，需要尽可能增大STFT中的分析窗函数宽度;然而，为了在时频 分析中获取信号的局部特性(时域分辨率），分析窗函数宽度又不能超过非平稳信号的局部 平稳长度。因此，STFT中的滑窗操作需要在频域分辨率和时域分辨率之间寻求平衡，这也成 为制约STFT瞬时频率分辨率的根本原因。 除了上述两种经典时频分析方法以外，国内外学者还提出了多种改进方法，如 L.B.Almeida将分数阶Fourier变换引入信号处理领域，利用其线性变换性质消除交叉项影 响，但是该方法仅适用于对线性调频信号的分析，应用范围有限;Barbarossa.S等人在1995 年的IEEE Trans.on SP上发表的文章 《Analysis of multicomponent LFM signals by a combined Wigner-Hough transform》中，提出利用魏格纳-霍夫变换（Wigner-Hough Transf orm，WHT)对混合线性调频信号进行分析处理，但是由于WHT方法计算量较大，影响了 其工程应用价值;齐林等人在2003年的《中国科学》上发表的文章《基于分数阶Fourier变换 的多分量LFM信号的检测和参数估计》中，基于分数阶傅里叶变换提出一种多分量线性调频 信号分析技术，并利用牛顿迭代法降低计算复杂度;戴琼海等人在1997年的《电子学报》上 发表的文章《基于Randon-STFT变换的含噪LFM信号子空间分解》中，将STFT与Randon变换相 结合，提出了基于Randon-STFT变换进行线性调频信号检测分析;但是上述两中方法均局限 于对线性调频信号的分析，其对于复杂调制信号的处理性能有待进一步考察。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种能够突破非平稳信号局部平稳长度对STFT线性时频 分析方法瞬时频率分辨率的限制，从而获取不含交叉项的高分辨时频分布结果的高分辨率 线性时频分析方法。 实现本专利技术目的的技术解决方案为： 一种，其特征在于:包括以下步骤： 步骤1:对待分析信号进行截取，获取子段观测数据； 步骤2:构造频域导向矢量和导向矩阵； 2a)构造如下频域导向矢量： 其中，eJ·表示复指数，fi表示分析频点，i = l，."，N; 2b)构造如下导向矩阵： A(f) = 其中，f=; 步骤3:采用迭代自适应方法对子段观测数据^进行高分辨率瞬时频率估计； 3a)初始化子段观测数据X1的相关矩阵： 其中，H表示共辄转置操作； 3b)初始化功率矩阵:设功率矩阵为N阶对角阵；^则对角阵的对角元素为： 3c)据功率矩阵对相关矩阵进行更新，得到更新后的相关矩阵&\ : 3d)根据更新后的相关矩阵重新计算功率矩阵重新计算后，对角阵的对角元素 为： 3e)重复进行3c)、3d)步操作直至功率矩阵对角线元素估计值的平均变化量小于 其均值的5%，可认为此时的功率矩阵估计结果已趋于稳定，其对角线元素构成的数据矢量 ^ =沿<7^(^,)即为相应的高分辨率瞬时频谱估计结果，其中diag( ·)表示取矩阵对角线元 素构成数据矢量的操作；步骤4:对滑动截取得到的L段观测数据向量幻（1 = 1，-_丄)依次采用步骤3所述的 迭代自适应方法进行高分辨率瞬时频率估计，得到相应的高分辨率瞬时频谱估计结果 $ (/ = 1，···,L)^安顺序排列成矩阵，即为最终的高分辨率线性时频分布结果： 本专利技术与现有技术相比，其显著优点： (1)本专利技术采用迭代自适应方法获取高分辨率瞬时频率估计结果，相比线性时频 分析方法，时间-频率二维分辨率得到大幅提高，可显著提升多个信号在时间-频率域内的 二维区分度。 (2)本专利技术采用线性变换对信号进行分析处理，相比非线性时频分析方法，有效消 除了交叉项的影响，可进一步提升对多个时频混叠信号的时频分析处理效果； (3)本专利技术通过少量迭代即可获得收敛的时频分析结果，并对线性调频信号和非 线性调频信号（复杂调制信号）均具备良好的分析处理性能，相比其它改进类时频分析方 法，计算量大幅降低且适用性更强。下面结合附图对本专利技术作进一步详细描述。【附图说明】 图1是本专利技术的流程图。 图2是本专利技术采用不同方法仿真的时间-频率域二维分布结果图；图2(a)是多分量 信号的WVD方法时频分析结果，图2(b)是多分量信号的STFT方法时频分析结果，图2(c)是采 用本专利技术方法的多分量信号时频分析结果。 图3是本专利技术采用不同方法仿真的时频分布在某一时刻的瞬时频谱图；图3(a)是 WVD方法时频分析结果对应的时间切片，图3(b)是STFT方法时频分析结果对应的时间切片， 图3 (c)是采用本专利技术方法所得时频分析结果对应的时间切片。【具体实施方式】 结合图1: 本专利技术一种，包括以下步骤： 步骤1:对待分析信号进行截取，获取子段观测数据； 步骤2:构造频域导向矢量和导向矩阵； 2a)构造如下频域导向矢量：其中，表示复指数，fi表示分析频点，i = l,…，N; 2b)构造如下导向矩阵： A(f) = 当前第1页1 2 3 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种高分辨率线性时频分析方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对待分析信号进行截取，获取子段观测数据；步骤2：构造频域导向矢量和导向矩阵；2a)构造如下频域导向矢量：a(fi)=1ej2πfiTs...ej2πfi(M-1)TsT]]>其中，ej*表示复指数，Ts为采样周期，fi表示分析频点，i＝1,…,N；2b)构造如下导向矩阵：A(f)＝[a(f1),a(f2),…,a(fN)]其中，f＝[f1,f2,…,fN]；步骤3：采用迭代自适应方法对子段观测数据xl进行高分辨率瞬时频率估计；3a)初始化子段观测数据xl的相关矩阵：R^X0=1LxlxlH]]>其中，[·]H表示共轭转置操作，观测数据段索引值；3b)初始化功率矩阵：设功率矩阵为N阶对角阵则对角阵的对角元素为：P^n=aH(fn)R^X0a(fn),i=1,...,N]]>3c)据功率矩阵对相关矩阵进行更新，得到更新后的相关矩阵R^X=A(f)P^lAH(f)]]>3d)根据更新后的相关矩阵重新计算功率矩阵重新计算后，对角阵的对角元素为：P^n=wH(fn)R^X0w(fn),i=1,...,N]]>其中，w(fn)=R^x-1a(fn)aH(fn)R^x-1a(fn);]]>3e)重复进行3c)、3d)步操作直至功率矩阵对角线元素估计值的平均变化量小于其均值的5％，可认为此时的功率矩阵估计结果已趋于稳定，其对角线元素构成的数据矢量即为相应的高分辨率瞬时频谱估计结果，其中diag(·)表示取矩阵对角线元素构成数据矢量的操作；步骤4：对滑动截取得到的L段观测数据向量xl(l＝1,…,L)依次采用步骤3所述的迭代自适应方法进行高分辨率瞬时频率估计，得到相应的高分辨率瞬时频谱估计结果按顺序排列成矩阵，即为最终的高分辨率线性时频分布结果：F^=F^1...F^l...F^L.]]>...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘志凌，孟大岗，朱晓丹，宋海伟，
申请(专利权)人：中国航天科工集团八五一一研究所，
类型：发明
国别省市：江苏;32