基于参数自适应的扩展B分布脉冲信号时频分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于参数自适应的扩展B分布脉冲信号时频分析方法，首先获取待处理的多分量水声或雷达脉冲信号数据生成模糊函数，然后在模糊域检测自项信号的径向角和径向长度，生成扩展修改B分布核函数，对模糊函数进行滤波，最后将滤波信号变换得到时频分析结果。本发明专利技术基于扩展修改的B分布核函数，实现简单，且能够根据信号自适应地设置核函数的参数，实现核函数与待处理水声或雷达脉冲信号之间的较优匹配，适用于实时的工程应用场合。

【技术实现步骤摘要】
基于参数自适应的扩展B分布脉冲信号时频分析方法
本专利技术涉及一种基于参数自适应的扩展B分布脉冲信号时频分析方法，尤其是一种基于参数自适应的扩展B分布水声或雷达脉冲信号时频分析方法，属于信号处理

技术介绍
时频分析在雷达、声纳、声学、语音和无线通信等阵列信号处理应用中有着重要意义，尤其在水声和电子侦察处理中扮演了极其重要的角色。现有的时频分析方法主要有线性时频分析方法和二次型时频分析方法。最为经典的线性时频分析方法是短时傅里叶变换，该方法实现简单，运算量小，对于多分量的水声或雷达脉冲信号，其时频分析结果不存在交叉项干扰问题，可无失真的展现出多分量水声或雷达脉冲信号的时变特征，但由于水声或雷达脉冲信号的持续时间和频率变化范围达上千倍，而短时傅里叶变换的时频分辨率受制于窗函数的形状和宽度，其时频分辨率无法同时提高，使其无法适应时间和频率变化范围极广的水声脉冲信号的时频分析。目前国内外学者提出了很多二次型时频分析方法，如维格纳-维利分布分析方法，该方法对时变的线性调频脉冲信号可以获得最佳的瞬时频率的时频分析效果，但对多分量线性调频脉冲信号或者非线性调频脉冲信号，这种方法在分析多分量信号的时频特征时，其瞬时频率曲线间存在严重的交叉项问题；而基于B分布核函数及其改进后的修改的B分布核函数的时频分析方法可降低多分量脉冲信号瞬时频率曲线间交叉项的影响，但是这种方法的参数不能根据待处理的多分量脉冲信号自适应的调整时频参数，这会导致得到的时频分布对交叉项的抑制不是最优的。
技术实现思路
专利技术目的：针对现有技术中存在的问题与不足，本专利技术提供一种基于参数自适应的扩展B分布脉冲信号时频分析方法。该方法是基于扩展修改的B分布核函数的，根据待处理的水声或雷达脉冲信号数据生成参数从而产生核函数进行时频分析。与现有的其他二次型时频分析方法相比，该算法具有更强的自适应性能，并且具有更好的时频分布、时频分辨率以及抑制干扰的性能。技术方案：一种基于参数自适应的扩展B分布脉冲信号时频分析方法，包括以下步骤：步骤1：获取待处理的多分量水声或雷达脉冲信号的采样数据序列s(n),n＝0,1,…,N-1：接收N个采样点的实时多分量水声或雷达脉冲信号采集数据作为待处理的采样数据序列s(n)，n＝0,1,…,N-1；或从存储器中提取从某一时刻开始接收到的N个信号采样点的多分量水声或雷达脉冲信号作为待处理的数据序列s(n),n＝0,1,…,N-1。所述N为待处理的多分量水声或雷达脉冲信号的时间序列所对应的采样点个数，取值为2的整数次幂，且要求N≥8。步骤2：计算待处理的多分量水声或雷达脉冲信号采样数据序列s(n)的模糊函数Az(α,β)，方法如下：首先计算待处理的多分量水声或雷达脉冲信号的采样数据序列s(n)的离散傅里叶变换S(k)，即：其中k为S(k)的离散频率索引。然后利用S(k)生成s(n)的离散解析信号z(n)的傅里叶形式Z(l)，即：其中l为Z(l)的离散频率索引。对Z(l)进行离散逆傅里叶变换得到离散解析信号z(n)，即：接着计算解析函数z(n)的自相关函数Kz(n,β)，即：其中β代表离散自相关时延。最后计算自相关函数Kz(n,β)的离散傅里叶变换得到模糊函数Az(α,β)，即：其中α代表离散频移。步骤3：计算模糊函数Az(α,β)的Radon变换R(Da,θb)，方法如下：其中，θb代表Radon变换离散径向角，取值为θb＝-90°+0.5b，b＝0,1...,360，Da代表Radon变换的离散径向距离，取值为[·]代表取整函数，δ(·)代表冲击函数。步骤4：基于Radon变换R(Da,θb)检测自项信号，并估计自项的径向角φp和径向长度RDp，方法如下：首先根据下式搜索过零点的自项R(0,θb)中峰值所对应的序号kp，即：kp＝findpeak[R(0,θb)]式(7)其中，findpeak[·]表示搜索峰值所对应的序号。设置门限值Rth＝200，去除小于门限值的峰值得到kp，p＝1,...,P。自项信号R(0,θb)的径向角φp可由下式计算得到：因此在模糊域中，自项所在直线lp的方程可以表示为：其中xt∈[0,N-1]，yt∈[0,N-1]；定义卷积掩模H为：定义E(x,y)为一个在模糊域中以点(x,y)为中心的三维矩阵，即：其中x∈[1,N-2]，y∈[1,N-2]，|·|为取绝对值函数。然后在模糊域中，以为起点沿着直线lp向上移动卷积掩模H，寻找满足下式的最远点(xp,yp)：表示二维卷积运算，其运算过程又分为两步：先取两个3阶矩阵的Hadamard积，再对矩阵所有元素进行求和；ζ是一个比例因子设置为0.2。径向长度RDp，p＝1,...,P可由下式得到：步骤5：依据估计所得信号自项径向角φp和径向长度RDp自适应地生成扩展B分布核函数g(α,β)，方法如下：首先根据下式计算时延参数ξ：ξ＝max{|RDp×cos(φp)|,p＝1,...P}式(14)其中max(·)为求最大元素函数；根据下式计算多普勒参数ε：ε＝max{|RDp×sin(φp)|,p＝1,...P}式(15)然后利用参数ξ，ε生成扩展B分布核函数g(α,β)，即：其中Γ(·)为伽马函数，|·|表示取模值。步骤6：将自适应生成的扩展B分布核函数g(α,β)与信号模糊函数Az(α,β)相乘得到模糊域滤波后的信号AF(α,β)，公式如下：AF(α,β)＝Az(α,β)·g(α,β)，α＝0,1,…,N-1，β＝0,1,…,N-1式(17)。步骤7：将模糊域滤波后的信号AF(α,β)变换到时频域得到水声脉冲信号的时频分析结果T(n,m)，即：其中n代表离散采样时刻，m代表离散采样频率。进一步的，本专利技术方法的步骤2中，计算待处理的多分量水声或雷达脉冲信号采样数据序列s(n)的离散傅里叶变换S(k)是采用快速傅里叶变换得到的；计算Z(l)的离散逆傅里叶变换z(n)是采用逆快速傅里叶变换得到的；计算自相关函数Kz(n,β)的离散傅里叶变换得到模糊函数AF(α,β)是采用快速傅里叶变换实现的。进一步的，本专利技术方法的步骤7中，将模糊域滤波后的信号AF(α,β)变换到时频域得到信号的时频分析结果T(n,m)是采用快速傅里叶变换得到的。本专利技术方法首先获取待处理的多分量水声或雷达脉冲信号数据生成模糊函数，然后在模糊域检测自项信号的径向角和径向长度，生成扩展修改B分布核函数，对模糊函数进行滤波，最后将滤波信号变换得到时频分析结果。有益效果：与现有技术相比，本专利技术的技术方案具有以下有益技术效果：本专利技术采用自适应参数设置方法，时频参数可以本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于参数自适应的扩展B分布脉冲信号时频分析方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：获取待处理的多分量水声或雷达脉冲信号的采样数据序列s(n),n＝0,1,…,N-1；所述N为待处理的多分量水声或雷达脉冲信号的时间序列所对应的采样点个数，取值为2的整数次幂，且N≥8；/n步骤2：计算待处理的多分量水声或雷达脉冲信号采样数据序列s(n)的模糊函数A

【技术特征摘要】
1.一种基于参数自适应的扩展B分布脉冲信号时频分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：获取待处理的多分量水声或雷达脉冲信号的采样数据序列s(n),n＝0,1,…,N-1；所述N为待处理的多分量水声或雷达脉冲信号的时间序列所对应的采样点个数，取值为2的整数次幂，且N≥8；
步骤2：计算待处理的多分量水声或雷达脉冲信号采样数据序列s(n)的模糊函数Az(α,β)；
步骤3：计算模糊函数Az(α,β)的Radon变换R(Da,θb)；
步骤4：基于Radon变换R(Da,θb)检测自项信号，并估计自项的径向角φp和径向长度RDp；
步骤5：依据估计所得信号自项径向角φp和径向长度RDp自适应地生成扩展B分布核函数g(α,β)；
步骤6：将自适应生成的扩展B分布核函数g(α,β)与信号模糊函数Az(α,β)相乘得到模糊域滤波后的信号AF(α,β)；
步骤7：将模糊域滤波后的信号AF(α,β)变换到时频域得到水声脉冲信号的时频分析结果T(n,m)。


2.根据权利要求1所述的一种基于参数自适应的扩展B分布脉冲信号时频分析方法，其特征在于，所述步骤2中，计算待处理的多分量水声或雷达脉冲信号采样数据序列s(n)的离散傅里叶变换S(k)是采用快速傅里叶变换得到的；计算Z(l)的离散逆傅里叶变换z(n)是采用逆快速傅里叶变换得到的；计算自相关函数Kz(n,β)的离散傅里叶变换得到模糊函数AF(α,β)是采用快速傅里叶变换实现的。


3.根据权利要求1所述的一种基于参数自适应的扩展B分布脉冲信号时频分析方法，其特征在于，所述步骤7中，将模糊域滤波后的信号AF(α,β)变换到时频域得到信号的时频分析结果T(n,m)是采用快速傅里叶变换得到的。


4.根据权利要求1所述的一种基于参数自适应的扩展B分布脉冲信号时频分析方法，其特征在于，所述步骤2中，计算待处理的多分量水声或雷达脉冲信号采样数据序列s(n)的模糊函数Az(α,β)，方法如下：
首先计算待处理的多分量水声或雷达脉冲信号的采样数据序列s(n)的离散傅里叶变换S(k)，即：



其中k为S(k)的离散频率索引；
然后利用S(k)生成s(n)的离散解析信号z(n)的傅里叶形式Z(l)，即：



其中l为Z(l)的离散频率索引；
对Z(l)进行离散逆傅里叶变换得到离散解析信号z(n)，即：



接着计算解析函数z(n)的自相关函数Kz(n,β)，即：



其中β代表离散自相关时延；
最后计算自相关函数Kz(n,β)的离散傅里叶变换得到模糊函数Az(α,β)，即：



其中α代表离散频移。


5.根据权利要求1所述的一种基于参数自适应的扩展B分布脉冲信号时频分析方法，其特征在于，所述步骤3中，计算模糊函数Az(α,β)的Radon变换R(Da,θb)，方法如下：



其中，θb代表Radon变换离散径向角，取值为θb＝-90°+0.5b，b＝0,1...,360，Da代表Radon变换的离散径向距离，取值为[·]代表取整函数，δ(·)代表冲击函数。


6.根据权利要求1所述的一种基于参数自适应的扩展B分布脉冲信号时频分析方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：方世良，姚帅，方衍，安文威，
申请(专利权)人：南京世海声学科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32