本发明专利技术公开了一种基于长短期记忆网络的窄带信号时差估计系统，包括卷绕估计单元、估计补偿单元、综合估计单元，在卷绕估计单元中估计互相关相位谱中的相位卷绕值；在估计补偿单元得到时差落在卷绕模块盲区的盲区概率，所述综合估计单元结合互相关谱、相位卷绕参数和盲区概率恢复相位卷绕，根据无卷绕相位谱估计时差，本发明专利技术在低信噪下估计效果好、估计结果较为准确，同时系统更加稳定。
【技术实现步骤摘要】
一种基于长短期记忆网络的窄带信号时差估计系统
本专利技术为一种窄带信号时差估计系统，属于无线通信电子
技术介绍
随着无线通信、雷达技术的不断发展，无线信号覆盖的射频频率范围不断扩展，在雷达信号处理、电子对抗、无线电台侦测、射电天文等应用场景中，信号中心频率范围可从0.5GHz到40GHz或更高，而信号的有效\观测带宽常在5MHz到80MHz以内，远小于中心频率。这类信号被称作窄带信号。目前，窄带信号时差估计最常用的方案是基于广义互相关(GCC)模型，用最小二乘拟合相位斜率从而得到延迟。而广义互相关模型使用最小二乘拟合在高斯白噪声模型下是最优估计，但时域高斯白噪声对相位谱的影响是非高斯非白的，低信噪比下噪声的干扰更加明显。常见的天文观测中，需要累积10秒到10分钟的信号，以提高处理信号的信噪比。针对数字通信信号的较短的通信脉冲、较远距离的辐射源等无法进行长时间连续观测的信号，适用于低信噪比的时差估计算法至关重要，上述要求需要将非线性因素引入时差估计算法才能更好地完成对低信噪比信号的时差估计。为了解决输入信噪比与时差估计精度的矛盾，目前的主要技术方案有：增加信号累积时间、硬件指向天线等。然而，上述方案均存在一些缺点：1)硬件上的修改会导致成本增加，扫描时间增加，且不适合多天线联合定位；2)信号累积需要观测目标发射一段有稳定特征的信号，不适用于广泛使用的时分复用信号。
技术实现思路
专利技术目的：为了克服现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种基于长短期记忆网络的窄带信号时差估计系统，本专利技术根据广义互相关模型使用长短期记忆网络，将非线性因素引入时差估计算法。双全连接长短期记忆网络的作用在于估计载波频点上有效\观测带宽的相位卷绕值。经双全连接长短期记忆网络得到较为精确的相位卷绕参数后，可以在传统广义互相关模型的基础上使用相延迟法得到时差估计值。本专利技术在低信噪比信号的实时数据处理中，得到比最小二乘法更高估计精度。技术方案：为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于长短期记忆网络的窄带信号时差估计系统，包括卷绕估计单元、估计补偿单元、综合估计单元，其中：所述卷绕估计单元包括依次连接的网络输入规范化模块一、全连接长短期记忆网络一以及网络输出层一，全连接长短期记忆网络一包括依次连接的全连接无激励函数层一、3层级联长短期记忆网络一以及丢弃层一。所述估计补偿单元包括依次连接的网络输入规范化模块二、全连接长短期记忆网络二以及网络输出层二，全连接长短期记忆网络二包括依次连接的全连接无激励函数层二、3层级联长短期记忆网络二以及丢弃层二。信号频谱一、信号频谱二经网络输入规范化模块一将数据的实部虚模块开后，进入全连接长短期记忆网络一估计互相关相位谱中的相位卷绕值。信号频谱一、信号频谱二经网络输入规范化模块二将数据的实部虚模块开后，进入全连接长短期记忆网络二得到时差落在卷绕模块盲区的盲区概率。全连接长短期记忆网络一、全连接长短期记忆网络二的参数根据指定中频的仿真数据进行训练得到。根据广义互相关模型使用长短期记忆网络，将非线性因素引入时差估计。双全连接长短期记忆网络的作用在于估计载波频点上有效\观测带宽的相位卷绕值。经双全连接长短期记忆网络得到较为精确的相位卷绕值后，在广义互相关模型的基础上使用相延迟法得到时差估计值。所述综合估计单元包括依次连接的互相关模块、互相关相位解卷绕模块、以及延迟估计模块。所述综合估计单元在高精度卷绕估计和卷绕盲区概率的驱动下，以给定中频周期Tc的信号频谱一和信号频谱二得到含相位卷绕的高频相位谱，结合相位卷绕值和盲区概率恢复相位卷绕，得到无卷绕相位谱。根据相延迟模型，并使用最小二乘估计，得到高精度的估计时差。所述综合估计单元，首先在互相关模块中令信号频谱一X1(w)、信号频谱二X2(w)共轭相乘，得到互相关谱，所述互相关谱是含相位卷绕的。在互相关相位解卷绕模块中结合互相关谱、相位卷绕值和盲区概率恢复相位卷绕，得到无卷绕相位谱。延迟估计模块根据无卷绕相位谱估计时差：在互相关模块中，互谱S12(jω)写作：其中，S12(jω)表示互谱，X1(jω)表示接收信号一的频域响应，X2(jω)表示接收信号二的频域响应，表示X2(jω)的共轭，e表示自然对数，j表示复指数，ω表示信号角频率，τ0表示延迟值，|S1(jω)|2表示信号一的能量谱。延迟估计模块中根据最小二乘估计时差：其中，w(i)是有效带宽内离散的角频率，是角频率i对应的相位，N表示快速傅里叶变换点数，τ0表示延迟值。优选的：所述网络输出层一采用回归层。优选的：所述网络输出层二采用Softmax判决层。优选的：所述信号频谱一、信号频谱二是从时域离散采样信号，按指定数量，进行时间累积，加窗的时域预处理后，通过FFT变换得到的频域数据。本专利技术与传统广义互相关群延迟方案、相延迟方案相比，具有以下优点：1、解决了传统相延迟算法无法克服基带信号的相位卷绕的缺点。2、相对于群延迟算法，低信噪比情况下，估计精度高，估计波动小。3、信号处理时间和传统算法在同等数量级，且可以通过硬件加速。4、适用于载波频率较高的窄带信号时差估计，在窄带情况下估计效果比传统算法更接近克拉美劳界。附图说明图1是本专利技术原理框图。图2是实施例中的双全连接长短期记忆网络细节框图。图3是实施例中的综合估计模块框图。图4相位卷绕的原理框图。图5是实施例中的各方法均方根误差对比图。图6是实施例中的各方法偏差对比图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本专利技术，应理解这些实例仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围，在阅读了本专利技术之后，本领域技术人员对本专利技术的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。一种基于长短期记忆网络的窄带信号时差估计系统，本系统针对窄带信号的时差估计，窄带信号的基带带宽远小于载波频率。当信号从观测目标发射到两个不同的接收天线，到达两个接收机的信号存在时差，该时差可以用于被动定位、测向以及电子对抗等技术中。如图1所示，包括通道一、通道二、卷绕估计单元21、估计补偿单元22、综合估计单元3，通道一分别与卷绕估计单元21、估计补偿单元22、综合估计单元3连通，通道二分别与卷绕估计单元21、估计补偿单元22、综合估计单元3连通，其中：所述卷绕估计单元21包括依次连接的网络输入规范化模块一211、全连接长短期记忆网络一212以及网络输出层一213，全连接长短期记忆网络一212包括依次连接的全连接无激励函数层一、3层级联长短期记忆网络一以及丢弃层一，网络输出层一213采用回归层，回归层可以输出高精度的相位卷绕估计。所述估计补偿单元22包括依次连接的网络输入规范化模块二221、全连接长短期记忆网络二222以及网络输出层二223，全连接长短期记忆网络二222包括依次连接的全连接无激励函数层本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于长短期记忆网络的窄带信号时差估计系统，其特征在于，包括卷绕估计单元(21)、估计补偿单元(22)、综合估计单元(3)，其中：/n所述卷绕估计单元(21)包括依次连接的网络输入规范化模块一(211)、全连接长短期记忆网络一(212)以及网络输出层一(213)，全连接长短期记忆网络一(212)包括依次连接的全连接无激励函数层一、3层级联长短期记忆网络一以及丢弃层一；/n所述估计补偿单元(22)包括依次连接的网络输入规范化模块二(221)、全连接长短期记忆网络二(222)以及网络输出层二(223)，全连接长短期记忆网络二(222)包括依次连接的全连接无激励函数层二、3层级联长短期记忆网络二以及丢弃层二；/n信号频谱一(11)、信号频谱二(12)经网络输入规范化模块一(211)将数据的实部虚模块开后，进入全连接长短期记忆网络一(212)估计互相关相位谱中的相位卷绕值；/n信号频谱一(11)、信号频谱二(12)经网络输入规范化模块二(221)将数据的实部虚模块开后，进入全连接长短期记忆网络二(222)得到时差落在卷绕模块盲区的盲区概率；/n所述综合估计单元(3)包括依次连接的互相关模块(31)、互相关相位解卷绕模块(32)、以及延迟估计模块(33)；在互相关模块(31)中令信号频谱一X...
【技术特征摘要】
1.一种基于长短期记忆网络的窄带信号时差估计系统，其特征在于，包括卷绕估计单元(21)、估计补偿单元(22)、综合估计单元(3)，其中：
所述卷绕估计单元(21)包括依次连接的网络输入规范化模块一(211)、全连接长短期记忆网络一(212)以及网络输出层一(213)，全连接长短期记忆网络一(212)包括依次连接的全连接无激励函数层一、3层级联长短期记忆网络一以及丢弃层一；
所述估计补偿单元(22)包括依次连接的网络输入规范化模块二(221)、全连接长短期记忆网络二(222)以及网络输出层二(223)，全连接长短期记忆网络二(222)包括依次连接的全连接无激励函数层二、3层级联长短期记忆网络二以及丢弃层二；
信号频谱一(11)、信号频谱二(12)经网络输入规范化模块一(211)将数据的实部虚模块开后，进入全连接长短期记忆网络一(212)估计互相关相位谱中的相位卷绕值；
信号频谱一(11)、信号频谱二(12)经网络输入规范化模块二(221)将数据的实部虚模块开后，进入全连接长短期记忆网络二(222)得到时差落在卷绕模块盲区的盲区概率；
所述综合估计单元(3)包括依次连接的互相关模块(31)、互相关相位解卷绕模块(32)、以及延迟估计模块(33)；在互相关模块(31)中令信号频谱一X1(w)、信号频谱二X2(w)共轭相乘，得到互相关谱310，所述互相关谱是含相位卷绕的；在互相关相位解卷绕模块(32)中结合互相关谱、相位卷绕值和盲区概率恢复相位卷绕，得到无卷绕相位谱...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚舜禹，孟桥，陈从颜，刘玮，周晨烨，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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