一种基于PNAT-LVD的LFM信号参数估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于PNAT

【技术实现步骤摘要】
一种基于PNAT
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LVD的LFM信号参数估计方法


[0001]本专利技术属于雷达对抗领域中雷达侦察信号处理领域，尤其是涉及一种基于非线性幅值变换（Nonlinear Amplitude Transform, NAT）和吕分布（Lv
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s Distribution, LVD）的线性调频（Linear Frequency Modulation, LFM）信号参数估计方法。

技术介绍

[0002]在雷达对抗中，准确的参数估计对于后续的雷达干扰、雷达电子防御和作战策略的调整至关重要。LFM信号作为一种典型的非平稳信号，具有大时宽带宽积、低截获性强的特点，广泛应用于雷达领域中。中心频率和调频斜率是表征LFM信号的两个重要参数，因此在非合作雷达系统的接收端，对LFM信号的调频斜率和中心频率两个关键参数进行精确估计，具有非常重要的意义。目前LFM信号的参数估计方法主要有线性时频分析方法、双线性时频分析方法以及其它时频分析方法，其中线性时频分析方法包括短时傅里叶变换、小波变换等，双线性时频分析方法包括维格纳威尔分布等Cohen类分布，其它时频分析方法包括分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform, FRFT）、LVD等。采用线性和双线性时频分析方法进行参数估计时，都需要结合其他算法，如结合Hough变换、Radon变换等，增加了算法的复杂度。FRFT是由传统的傅里叶变换扩展而来，它通过在时频平面对信号进行旋转来获得一个新的FRFT域，一旦旋转角度合适，信号的能量将在FRFT域中积累形成一个峰值，信号的参数估计可以通过搜索峰值来实现。然而，这种方法需要进行二维搜索，当对参数估计的精度要求很高时，计算量相对较大。LVD作为一种新型时频分析方法，可直接通过搜索LVD形成的三维图峰值点坐标，就可以得到相应的参数，而且此方法估计精度较高，因此LVD是对LFM信号进行参数估计极佳的选择。
[0003]上述参数估计方法大多是在理想高斯白噪声背景下进行的，然而已有研究表明，实际的电磁环境中包含干扰和噪声，例如低频空气噪声、水声和雷达杂波等均服从非高斯分布，并且具有一定的脉冲特性。在具有强脉冲噪声背景下，现有参数估计方法对线性调频信号的参数估计性能严重下降甚至失效。为了解决这些问题，已有学者提出采用分数低阶（Fractional Low
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order, FLO）协方差的概念与维格纳霍夫变换（Wigner
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Hough Transform, WHT）和LVD相结合，提出了FLO
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WHT和FLO
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LVD的参数估计方法，然而分数低阶类方法需要噪声的先验知识，此外当分数阶的阶数不合适时，该方法的性能会迅速下降。还有学者提出了采用Sigmoid函数抑制脉冲噪声，并结合FRFT对LFM信号进行参数估计的方法，该方法可以较好地抑制脉冲噪声，但其处理复信号时可能失效。总的来说，现有的抑制脉冲噪声的方法面临以下问题：（1）需要有噪声的先验知识；（2）在处理复信号时可能失效；（3）对强脉冲噪声的抑制能力有限。

技术实现思路

[0004]为了解决上述问题，本专利技术提出一种基于PNAT
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LVD的LFM信号参数估计方法，适用于脉冲噪声条件下对LFM信号的中心频率和调频斜率两个参数进行估计。由于稳定分布
噪声能够对具备明显脉冲特性的噪声进行准确描述，因此本专利技术中采用的脉冲噪声为稳定分布噪声。首先对含有稳定分布噪声的LFM信号进行分段非线性幅值变换（Piecewise Nonlinear Amplitude Transform, PNAT），得到信号经过变换的输出值后，计算输出信号的参数对称瞬时自相关函数（Parameter Symmetric Instantaneous Autocorrelation Function, PSIAF），接着进行尺度变换对时间以及时延进行解耦合，最后对时间和时延进行二维傅里叶变换，得到能体现信号能量分布的PNAT
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LVD三维图，通过搜索峰值点坐标，可得到LFM信号两个参数的估计值。
[0005]为克服已有LFM信号参数估计方法的不足，本专利技术提供一种基于PNAT
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LVD的LFM信号参数估计方法，以抑制脉冲噪声对LFM信号参数估计的影响，提高算法的抗噪性能。
[0006]一种基于PNAT
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LVD的LFM信号参数估计方法，包括以下步骤：步骤1，生成含脉冲噪声的LFM信号即加噪LFM信号；步骤2，对加噪LFM信号进行PNAT；步骤3，计算PNAT后加噪LFM信号的吕分布PNAT
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LVD；步骤4，搜索PNAT后加噪LFM信号的吕分布PNAT
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LVD三维图的峰值点坐标；步骤5，确定PNAT的最佳尺度变换参数，使得PNAT后加噪LFM信号的吕分布PNAT
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LVD最优；步骤6，再次进行步骤2~步骤4，通过采用最佳尺度变换参数的PNAT后加噪LFM信号的吕分布PNAT
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LVD对加噪LFM信号进行参数估计，并输出信号中心频率和调频斜率的参数估计值。
[0007]进一步，步骤1包含如下步骤：步骤1.1，生成一定长度的LFM信号；步骤1.2，生成与LFM信号长度一致的脉冲噪声；步骤1.3，生成含脉冲噪声的LFM信号即加噪LFM信号。
[0008]进一步，步骤2包含如下步骤：步骤2.1，计算步骤1.3得到的加噪LFM信号数据的模值；步骤2.2，计算当加噪LFM信号模值小于尺度变换参数时经过PNAT的数据值，步骤2.3，计算当加噪LFM信号模值大于尺度变换参数时经过PNAT的数据值。
[0009]进一步，步骤3包含如下步骤：步骤3.1，计算步骤2得到的经过PNAT的加噪LFM信号的参数对称瞬时自相关函数；步骤3.2，对步骤3.1得到的参数对称瞬时自相关函数中的时间和时延进行解耦；步骤3.3，进行关于和的二维傅里叶变换得到PNAT后加噪LFM信号的吕分布PNAT
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LVD；其中，为时延，为尺度变换后的时间变量。
[0010]进一步，步骤4包含如下步骤：步骤4.1，搜索峰值点坐标；步骤4.2，根据峰值点坐标的坐标值计算中心频率和调频斜率的估计值。
[0011]进一步，步骤5包含如下步骤：步骤5.1，固定广义信噪比，取不同特征指数，画出信号两个参数中心频率和调频斜率的NRMSE随尺度变换参数变化的曲线；
步骤5.2，固定特征指数，取不同广义信噪比，画出信号两个参数中心频率和调频斜率的NRMSE随尺度变换参数变化的曲线；步骤5.3，根据步骤5.1和5.2得到的曲线确定PNAT后加噪LFM信号的吕分布PNAT
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LVD的最佳尺度变换参数。
[0012]进一步，步骤6包含如下步骤：步骤6.1，再次进行步骤2~步骤4，通过采用最佳尺度变换参数的PNAT后加噪LFM信号的吕分布PNAT...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于PNAT
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LVD的LFM信号参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，生成含脉冲噪声的LFM信号即加噪LFM信号；步骤2，对加噪LFM信号进行PNAT；步骤3，计算PNAT后加噪LFM信号的吕分布PNAT
‑
LVD；步骤4，搜索PNAT后加噪LFM信号的吕分布PNAT
‑
LVD三维图的峰值点坐标；步骤5，确定PNAT的最佳尺度变换参数，使得PNAT后加噪LFM信号的吕分布PNAT
‑
LVD最优；步骤6，再次进行步骤2~步骤4，通过采用最佳尺度变换参数的PNAT后加噪LFM信号的吕分布PNAT
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LVD对加噪LFM信号进行参数估计，并输出信号中心频率和调频斜率的参数估计值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包含如下步骤：步骤1.1，生成一定长度的LFM信号；步骤1.2，生成与LFM信号长度一致的脉冲噪声；步骤1.3，生成含脉冲噪声的LFM信号即加噪LFM信号。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2包含如下步骤：步骤2.1，计算步骤1.3得到的加噪LFM信号数据的模值；步骤2.2，计算当加噪LFM信号模值小于尺度变换参数时经过PNAT的数据值，步骤2.3，计算当加噪LFM信号模值大于尺度变换参数时经过PNAT的数据值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤3包含如下步骤：步骤3...

【专利技术属性】
技术研发人员：张群英，王海英，卢伟，董家铭，刘小军，方广有，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：