基于FrFT和HT的雷达信号时频参数估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于FrFT和HT的雷达信号时频参数估计方法，其主要思路为：获取雷达回波信号，并根据所述雷达回波信号，得到离散采样信号；根据离散采样信号s，计算得到N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M；M、N分别为大于0的正整数；根据N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M，计算得到雷达回波信号的时频分布矩阵MN'×N'；N'为大于0的正整数；根据雷达回波信号的时频分布矩阵MN'×N'，计算得到雷达回波信号的时频参数估计。

Estimation of time frequency parameters of radar signals based on FrFT and HT

The invention discloses a radar signal FrFT and HT based on time-frequency parameters estimation method, the main idea is: the acquisition of radar echo signal, and according to the radar echo signal, discrete sampling signal; according to the discrete sampling signal s, calculated N * M dimensional discrete fractional Fu Liye transform matrix FN * M; M and N were positive integer greater than 0; according to N * M dimensional discrete fractional Fu Liye transform matrix FN * M, the calculated radar echo signal time-frequency distribution matrix MN'* N'; N'is a positive integer greater than 0; according to the radar echo signal time-frequency distribution matrix MN' * N', calculated at the frequency parameter estimation of radar echo signal.

【技术实现步骤摘要】
基于FrFT和HT的雷达信号时频参数估计方法
本专利技术属于雷达
，特别涉及一种基于FrFT和HT的雷达信号时频参数估计方法，即基于分数阶傅里叶变换(FractionalFourierTransform,FrFT)和霍夫变换(HoughTransform，HT)的雷达信号时频参数估计方法，适用于对雷达信号的时频参数估计。
技术介绍
雷达向外辐射电磁波，电磁波照射到目标表面经过目标反射后得到目标反射信号，将雷达接收的目标反射信号称为雷达回波信号；目标与雷达之间的距离，会导致目标回波信号相对于发射信号之间存在时延；目标与雷达之间的径向速度，会导致目标回波信号相对于发射信号之间存在多普勒频率；通过研究目标回波信号的时频特征，能够获得雷达信号的时频参数，包括目标的距离、目标的径向速度、目标的方位和目标的高度；在雷达
，人们对于雷达信号的时频参数估计问题，进行了广泛深入地研究，雷达信号的时频参数估计通常是通过时频分析的工具来实现的。雷达向外辐射的电磁波可能是平稳信号，也可能是非平稳信号；对于平稳信号，由于平稳信号在不同频率上的能量分布，即能量谱密度，不随时间变化，因此，平稳信号的能量谱密度可以通过截取其中任意一段信号计算该段信号的傅里叶变换的模平方来实现；然而，大多数雷达辐射信号都采用的是非平稳信号，由于非平稳信号的能量谱密度会随时间变化，而傅里叶变换作为一种整体的变换工具，在提取信号频谱时，需要利用非平稳信号的全部时域信息，缺少在时域定位功能，因此，通过计算非平稳信号的傅里叶变换模平方得到非平稳信号能量谱密度无法满足分析非平稳信号的需求；为了估计非平稳信号在时间域和频率域的联合分布信息，人们提出了很多不同的时频分析算法。由于非平稳信号在很短的一段时间内可以近似被看作是平稳的，对于非平稳信号，通过加窗处理，可以将非平稳信号转化为平稳信号进行分析，继而提出了短时傅里叶变换(ShortTimeFourierTransform,STFT)的概念；然而，在对信号进行短时傅里叶变换(STFT)过程中，根据海森堡测不准定律可知，窗函数的长度无法同时满足短时傅里叶变换(STFT)结果在时间域和频率域高分辨的要求，因此基于短时傅里叶变换(STFT)的雷达信号时频参数估计算法的估计精度往往有限，无法满足高精度的要求；维格纳-威利分布(Wigner-Villedistribution,WVD)是一种非常经典的时频分析工具，维格纳-威利分布(WVD)相比于短时傅里叶变换(STFT)具有较高的时间域和频率域的精度，维格纳-威利分布(WVD)在时频分析领域得到了广泛地应用；然而，维格纳-威利分布(WVD)也存在一些缺陷，例如，由于维格纳-威利分布(WVD)是一种二次时频分布算法，当雷达回波信号存在多分量时，维格纳-威利分布(WVD)的结果将受到严重的交叉项干扰，并且相比于短时傅里叶变换(STFT)，维格纳-威利分布(WVD)的运算相对复杂，需要更多的运算量。为了抑制维格纳-威利分布(WVD)交叉项的干扰，很多不同的改进算法陆续地被提出，例如，伪维格纳-威利分布(PseudoWignerdistribution,PWVD)和平滑伪维格纳-威利分布(SmoothedPseudoWignerdistribution,SPWVD)；短时分数阶傅里叶变换(ShortTimeFractionalFourierTransform,STFrFT)算法同样可以用于估计信号的时频分布，该算法是一种线性变换算法，对于多分量的雷达回波信号，可以有效地避免交叉项干扰的问题，但是对于多分量的雷达回波信号中的各个分量，该算法无法同时达到最优的分辨率。
技术实现思路
针对上述现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提出一种基于FrFT和HT的雷达信号时频参数估计方法，该种基于FrFT和HT的雷达信号时频参数估计方法是一种新的实现雷达信号的时频参数估计方法，通过对雷达回波信号在多个不同的角度上进行分数阶傅里叶变换(FrFT)，并且将其结果在以变换角度α为横坐标，以分数阶傅里叶域变量u为纵坐标的二维平面上进行表示，进而得到雷达回波信号的分数阶傅里叶变换(FrFT)图像；由于雷达回波信号中的不同时频点在分数阶傅里叶变换图中对应于不同的特征曲线，若能够检测出分数阶傅里叶变换图中的各条特征曲线，即可重构出雷达回波信号的时频分布图；因此，本专利技术通过对得到的分数阶傅里叶变换图像进行霍夫变换(HT)，重构雷达回波信号的时频分布图，根据得到的时频分布图中的时频曲线即可得到雷达信号的时频参数估计。为达到上述技术目的，本专利技术采用如下技术方案予以实现。一种基于FrFT和HT的雷达信号时频参数估计方法，包括以下步骤：步骤1，获取雷达回波信号，并根据所述雷达回波信号，得到离散采样信号；步骤2，根据离散采样信号s，计算得到N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M；M、N分别为大于0的正整数；步骤3，根据N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M，计算得到雷达回波信号的时频分布矩阵MN'×N'；N'为大于0的正整数；步骤4，根据雷达回波信号的时频分布矩阵MN'×N'，计算得到雷达回波信号的时频参数估计。本专利技术与现有技术相比具有的优点第一，相对于传统的基于短时傅里叶变换(STFT)的雷达信号时频参数估计方法，本专利技术方法具有相对较高的时频参数估计精度；第二，对于存在多分量的雷达回波信号，传统的基于维格纳-威利分布(WVD)的雷达信号时频参数估计方法会受到交叉项干扰，而本专利技术方法在具有较高时频参数估计精度的同时，不存在交叉项干扰的问题；第三，对于存在多分量的雷达回波信号，利用短时分数阶傅里叶变换(STFrFT)算法得到的雷达回波信号时频分布图无法同时实现对各分量的最优化处理，并且在不同时刻最优化处理的信号分量可能发生变化，因此由短时分数阶傅里叶变换(STFrFT)得到的雷达回波信号时频分布图存在分辨率波动并且时频曲线不连续的情况，影响时频参数估计的精度，而本专利技术方法得到的雷达回波信号时频分布图中各分量信号对应的时频曲线同时具有较高分辨率。第四，本专利技术方法对于各种常见的雷达信号具有广泛地适应性，并且由于离散分数阶傅里叶变换具有基于FFT变换的快速计算算法，因此，本专利技术方法所需的运算量相对较小。附图说明下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细说明。图1是本专利技术的一种基于FrFT和HT的雷达信号时频参数估计方法流程图；图2(a)是雷达回波信号的时域仿真图；图2(b)是通过对雷达回波信号在不同角度上进行分数阶傅里叶变换(FrFT)，得到的分数阶傅里叶变换图；图2(c)是通过对雷达回波信号的分数阶傅里叶变换图进行霍夫变换(HT)得到的时频分布图；图2(d)是利用维格纳-威利分布(WVD)得到的雷达回波信号时频分布图；图2(e)是利用局部最优的短时分数阶傅里叶变换(STFrFT)得到的雷达回波信号时频分布图；图2(f)是利用101点高斯窗函数对应的短时傅里叶变换(STFT)得到的雷达回波信号时频分布图。具体实施方式参照图1，为本专利技术的一种基于FrFT和HT的雷达信号时频参数估计方法流程图；其中所述基于FrFT和HT的雷达信号时频参数估计方法，是一种通过对雷达回波信号的分数阶傅里叶变换图进行霍夫变换(本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于FrFT和HT的雷达信号时频参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取雷达回波信号，并根据所述雷达回波信号，得到离散采样信号；步骤2，根据离散采样信号s，计算得到N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M；M、N分别为大于0的正整数；步骤3，根据N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M，计算得到雷达回波信号的时频分布矩阵MN'×N'；N'为大于0的正整数；步骤4，根据雷达回波信号的时频分布矩阵MN'×N'，计算得到雷达回波信号的时频参数估计。

【技术特征摘要】
1.一种基于FrFT和HT的雷达信号时频参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取雷达回波信号，并根据所述雷达回波信号，得到离散采样信号；步骤2，根据离散采样信号s，计算得到N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M；M、N分别为大于0的正整数；步骤3，根据N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M，计算得到雷达回波信号的时频分布矩阵MN'×N'；N'为大于0的正整数；步骤4，根据雷达回波信号的时频分布矩阵MN'×N'，计算得到雷达回波信号的时频参数估计。2.如权利要求1所述的一种基于FrFT和HT的雷达信号时频参数估计方法，其特征在于，在步骤1中，所述离散采样信号，其得到过程为：获取雷达回波信号r(t)，r(t)＝s(t)exp(j2πfRt)，其中，s(t)为雷达回波信号r(t)中的基带信号，包括目标回波信号中的基带信号和噪声信号，fR为雷达回波信号r(t)的载波频率，exp表示指数函数，j表示虚数单位，t表示时间变量；使用雷达回波信号r(t)的载波频率fR对雷达回波信号r(t)进行下变频处理，得到基带信号s(t)，然后设定采样频率fs，并使用采样频率fs对基带信号s(t)进行离散采样，得到离散采样信号s。3.如权利要求2所述的一种基于FrFT和HT的雷达信号时频参数估计方法，其特征在于，步骤2的子步骤为：2.1设定角度范围[0,Φ]，Φ表示设定的角度最大值，并对所述角度范围进行均匀划分，得到M个不同的角度，分别为α1…αm…αM，其中αm表示第m个角度，m∈{1,2,…,M}，M表示角度范围[0,Φ]均匀划分后包含的角度总个数，且M为大于0的正整数；m的初值为1；2.2使用第m个角度αm对离散采样信号s进行分数阶傅里叶变换，得到角度为αm的离散分数阶傅里叶变换所述角度为αm的离散分数阶傅里叶变换为N点长的向量，N为大于0的正整数；2.3令m分别取1至M，重复执行2.2，进而分别得到角度为α1的离散分数阶傅里叶变换至角度为αM的离散分数阶傅里叶变换记为N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M，上标T表示转置，fp,q表示N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M中第p行、第q列元素，p∈{1,2,…,N}，q∈{1,2,…,M}。4.如权利要求3所述的一种基于FrFT和HT的雷达信号时频参数估计方法，其特征在于，所述N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M，还包括：2.4计算N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M中第p行、第q列元素fp,q的模值对应的灰度值坐标为αp,q表示N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M中第p行、第q列元素fp,q对应的分数阶傅里叶变换角度，表示向上取整；p、q的初始值分别为1；2.5令q分别取1至M，重复执行2.4，进而分别得到N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M中第p行、第1列元素fp,1的模值对应的灰度值坐标至N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M中第p行、第M列元素fp,M的模值对应的灰度值坐标为记为N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M中第p行、M列元素的灰度值坐标；其中，αp,1表示N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M中第p行、第1列元素fp,1对应的分数阶傅里叶变换角度，αp,M表示N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M中第p行、第M列元素fp,M对应的分数阶傅里叶变换角度，且αp,1、αp,q至αp,M的取值都与第m个角度αm的取值相等，q∈{1,2,…,M}；2.6令p分别取1至N，重复执行2.4和2.5，进而分别得到N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M中第1行、M列元素的灰度值坐标至N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M中第N行、M列元素的灰度值坐标，记为N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M的灰度图，所述N×M维离散分数阶傅里叶变换矩阵FN×M的灰度图为雷达回波信号r(t)的分数阶傅里叶变换图。5.如权利要求3所述的一种基于FrFT和HT的雷达信号时频参数估计方法，其特征在于，在步骤3中，所述雷达回波信号的时频分布矩阵MN'×N'，其得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：张子敬，杨林森，郭付阳，张心宇，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西,61