一种线性调频干扰的扫频周期估计方法技术

本发明专利技术公开了一种线性调频干扰的扫频周期估计方法，主要用于信号处理等领域中对抗线性调频干扰时扫频周期的估计，该方法可预先设定变换阶次与计算参数，生成分数阶傅里叶变换计算所需的系数，无需提前对输入数据量纲归一化；根据不同的变换阶次对输入数据进行分数阶傅里叶变换计算，直到变换域中出现多峰值后计算平均的峰值间隔；最终根据当前搜索到的变换阶次和平均峰值间隔估计出扫频周期。该方法大大降低了扫频周期估计的计算复杂度；复用了抗干扰的硬件架构，节省了硬件资源；对输入数据无需提前量纲归一化，增加了方法的兼容性；无需对周期进行固定长度的搜索，减少了计算量的同时增加了估计精度。同时增加了估计精度。同时增加了估计精度。

【技术实现步骤摘要】
一种线性调频干扰的扫频周期估计方法


[0001]本专利技术属于信号处理
，尤其涉及一种线性调频干扰的扫频周期估计方法。

技术介绍

[0002]线性调频信号(Liner Frequency Modulation，LFM)是指频率随着时间线性变化的信号，线性调频干扰信号是一种典型的压制式宽带干扰信号，归于扫频干扰类型。对于传统的线性调频干扰形式，常常采用分数阶傅里叶变换的形式进行干扰的参数估计。但是，线性调频干扰信号并非属于雷达一类的合作信号，抗干扰接收机常常需要对线性调频干扰信号的周期、调频率等参数进行相应的估计。线性调频干扰信号在战场中往往具有一定的扫频周期，以多周期的方式循环进行广播干扰。传统的分数阶傅里叶变换无法将多周期的LFM信号聚集为一个能量脉冲，因为FRFT的核函数不能很好地匹配周期LFM信号，对其检测不是最优的。
[0003]因此，在传统的分数阶傅里叶变换抗干扰方法中，对于线性调频干扰信号周期的估计一般采用盲搜索估计的方式，这是一个二维搜索过程。这一方法预先设定相应的搜索范围和搜索步长，每次选定一个周期后对数据进行加窗处理，然后对加窗后的数据根据不同的搜索阶次进行分数阶傅里叶变换的检测，直到调整参数后获得准确的周期和变换阶次，使得在分数阶傅里叶域下信号聚集为一个能量脉冲，从而估计出相关周期，调频率等参数。方法的优点在于易于实现，但缺点在于分数阶傅里叶域的计算复杂度本来就高，因此二维搜索的代价成倍增加，计算量大，耗时长，不适合快速实现。

技术实现思路

[0004]本专利技术的技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种线性调频干扰的扫频周期估计方法，旨在解决现有的盲搜索周期算法存在的检测成功率低且运算量大的问题，本专利技术所提方法具有较高的周期检测成功率，同时运算量相对较小，具有较好的稳健性。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术公开了一种线性调频干扰的扫频周期估计方法，包括：
[0006]步骤1，确定分数阶傅里叶变换当前变换阶次所需的三种线性调频信号ChirpA
α
[n]、ChirpB
α
[n]、ChirpC
α
[n]和归一化常量C
a
；
[0007]步骤2，基于确定的分数阶傅里叶变换当前变换阶次所需的ChirpA
α
[n]、ChirpB
α
[n]和ChirpC
α
[n]，对输入的线性调频干扰信号进行分数阶傅里叶变换，得到当前变换阶次下的分数阶傅里叶变换结果；
[0008]步骤3，对当前变换阶次下的分数阶傅里叶变换结果进行峰值搜索，确定当前变换阶次的峰值数量Num_Peak；
[0009]步骤4，对当前变换阶次的峰值数量Num_Peak进行判断；其中，若Num_Peak＞1，则表示线性调频干扰信号有多个周期，需要进行分割，记录下当前变换阶次下的分数阶傅里
叶变换结果后，计算得到各个峰值之间的间隔Δu的平均值Δu
avg
，执行步骤5；
[0010]步骤5，根据当前变换阶次的变换角度α，计算得到线性调频干扰信号的估计调频率
[0011]步骤6，根据Δu
avg
和计算得到线性调频干扰信号的扫频周期
[0012]步骤7，重复步骤1～6，完成所有变换阶次的计算，得到所有的扫频周期并输出。
[0013]在上述线性调频干扰的扫频周期估计方法中，α＝(a
×
π)/2；其中，a表示分数阶傅里叶变换搜索过程中的变换阶次，a∈[0,2]。
[0014]在上述线性调频干扰的扫频周期估计方法中，a在每次循环中的变换阶次依次为：0、Δa、2Δa、3Δa、
···
、2；其中，Δa表示步长，Δa＝0.01。
[0015]在上述线性调频干扰的扫频周期估计方法中，ChirpA
α
[n]、ChirpB
α
[n]和ChirpC
α
[n]分别表示如下：
[0016][0017][0018][0019][0020]其中，n表示线性调频干扰信号在时域采样区间中各离散信号点，Δx表示线性调频干扰信号在时域上的采样区间。
[0021]在上述线性调频干扰的扫频周期估计方法中，基于确定的分数阶傅里叶变换当前变换阶次所需的ChirpA
α
[n]、ChirpB
α
[n]、ChirpC
α
[n]和C
a
，对输入的线性调频干扰信号进行分数阶傅里叶变换，得到当前变换阶次下的分数阶傅里叶变换结果，包括：
[0022]对线性调频干扰信号进行两倍内插后与当前阶次对应的ChirpA
α
[n]相乘，得到第一临时变量值t
a
[n]：
[0023][0024]其中，表示对线性调频干扰信号进行两倍内插后的时域离散信号；
[0025]将t
a
[n]与当前阶次对应的ChirpB
α
[n]作卷积运算，得到第二临时变量值T
a
[m]：
[0026][0027]其中，m表示分数阶域中的各离散信号点，m∈[
‑
N,N]，N表示在原信号采样后的总点数；
[0028]将T
a
[m]与当前阶次对应的ChirpC
α
[n]作乘积运算，得到第三临时变量值F
a
[m]：
[0029]F
a
[m]＝T
a
[m]×
ChirpC
α
[n][0030]将F
a
[m]与当前阶次对应的C
a
作乘积运算，得到第四临时变量值F
a
[m
′
]：
[0031]F
a
[m
′
]＝C
a
×
F
a
[m][0032]其中，m
′
表示两倍抽取后的采样点；
[0033]将F
a
[m
′
]作为当前变换阶次下的分数阶傅里叶变换结果输出。
[0034]在上述线性调频干扰的扫频周期估计方法中，的解算公式示如下：
[0035][0036]其中，f
s
表示采样率，T
obs
表示本地观测时间。
[0037]在上述线性调频干扰的扫频周期估计方法中，的解算公式示如下：
[0038][0039]其中，N
sample
表示线性调频干扰信号的数据长度，N
sample
＝f
s
×
T
obs
。
[0040]在上述线性调频干扰的扫频周期估计方法中，还包括：预先存储f
s
、T
obs<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种线性调频干扰的扫频周期估计方法，其特征在于，包括：步骤1，确定分数阶傅里叶变换当前变换阶次所需的三种线性调频信号ChirpA
α
[n]、ChirpB
α
[n]、ChirpC
α
[n]和归一化常量C
a
；步骤2，基于确定的分数阶傅里叶变换当前变换阶次所需的ChirpA
α
[n]、ChirpB
α
[n]和ChirpC
α
[n]，对输入的线性调频干扰信号进行分数阶傅里叶变换，得到当前变换阶次下的分数阶傅里叶变换结果；步骤3，对当前变换阶次下的分数阶傅里叶变换结果进行峰值搜索，确定当前变换阶次的峰值数量Num_Peak；步骤4，对当前变换阶次的峰值数量Num_Peak进行判断；其中，若Num_Peak＞1，则表示线性调频干扰信号有多个周期，需要进行分割，记录下当前变换阶次下的分数阶傅里叶变换结果后，计算得到各个峰值之间的间隔Δu的平均值Δu
avg
，执行步骤5；步骤5，根据当前变换阶次的变换角度α，计算得到线性调频干扰信号的估计调频率步骤6，根据Δu
avg
和计算得到线性调频干扰信号的扫频周期步骤7，重复步骤1～6，完成所有变换阶次的计算，得到所有的扫频周期并输出。2.根据权利要求1所述的线性调频干扰的扫频周期估计方法，其特征在于，α＝(a
×
π)/2；其中，a表示分数阶傅里叶变换搜索过程中的变换阶次，a∈[0,2]。3.根据权利要求2所述的线性调频干扰的扫频周期估计方法，其特征在于，a在每次循环中的变换阶次依次为：0、Δa、2Δa、3Δa、
···
、2；其中，Δa表示步长，Δa＝0.01。4.根据权利要求2所述的线性调频干扰的扫频周期估计方法，其特征在于，ChirpA
α
[n]、ChirpB
α
[n]和ChirpC
α
[n]分别表示如下：[n]分别表示如下：[n]分别表示如下：[n]分别表示如下：其中，n表示线性调频干扰信号在时域采样区间中各离散信号点，Δx表示线性调频干扰信号在时域上的采样区间。5.根据权利要求4所述的线性调频干扰的扫频周期估计方法，其特征在于，基于确定的分数阶傅里叶变换当前变换阶次所需的ChirpA
α
[n]、ChirpB
α
[n]、ChirpC
α
[n]和C
a
，对输入的线性调频干扰信号进行分数阶傅里叶变换，得到当前变换阶次下的分数阶傅里叶变换结果，包括：对线性调频干扰信号进行两倍内插后与当前阶次对应的ChirpA
α
[n]相乘，得到第一临时变量值t
...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆家祺，毕波，陈启亮，由立华，吴雨航，田乾，
申请(专利权)人：北京微电子技术研究所，
类型：发明
国别省市：