一种低信噪比条件下线性调频信号参数估计方法技术

本发明专利技术属于数字信号处理领域，具体涉及一种低信噪比条件下线性调频信号参数估计方法，包括：采集信号并将其离散化；将离散序列分帧成子信号，加窗补零操作后对进行

【技术实现步骤摘要】
一种低信噪比条件下线性调频信号参数估计方法


[0001]本专利技术属于数字信号处理领域，具体涉及一种低信噪比条件下线性调频信号参数估计方法
。

技术介绍

[0002]线性调频信号的瞬时频率随时间线性变化，其具有大的时宽带宽积以及较好的脉冲压缩特性，可以同时满足在保证一定探测距离的同时且具有较好的分辨率的要求，因此被广泛应用于雷达
、
声纳
、
卫星通信等领域
。
通过对初始频率以及调频率两个参数的确定可以得到线性调频信号的瞬时频率信息，从而实现对目标的准确探测，因此对这两个参数进行精确的估计显得尤为重要
。
[0003]目前对线性调频信号的分析常采用时频分析方法，包括
Wigner
‑
Ville
分布
(WVD)、Radon
‑
Ambiguity
变换
(RAT)
和分数阶傅里叶变换
(FRFT)
等，这几种方法都利用了线性调频信号在时频方面具有良好的能量聚集特性
。
其中，
WVD
分布作为一种二次型时频变换，对单分量线性调频信号的分析具有很好的优势，但对于多分量信号，会产生严重的交叉项干扰；
RAT
运算速度较慢，限制了其工程应用，且
RAT
算法丢失了信号的初始频率信息，仅适用于对调频率感兴趣的场合；分数阶傅里叶变换作为一种新兴的时频分析工具，尽管目前已经出现了多种改进的优化算法，但都避免不了
FRFT
需要进行二维搜索
、
计算量较大的缺陷
。
故单采用上述时频分析方法对线性调频信号进行分析，难以同时兼顾运算量小，精度高等要求，本专利技术利用单分量线性调频信号具有很好的时频聚集性的优势，采用多种分析方法联合使用的设计思路，较好地克服了上述方法存在的不足
。
[0004]受多种不可控因素的影响，雷达接收机接收到的回波信号不可避免地会混杂大量随机噪声，对信号的检测带来严重干扰，当噪声的频率和能量到达一定阈值时，就会淹没有用信号，造成信号失真，甚至导致信号检测工作无法正常进行
。

技术实现思路

[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提出一种低信噪比条件下线性调频信号参数估计方法，包括以下步骤：
[0006]S1、
采集线性调频雷达发射波中含有随机噪声的连续线性调频信号，并将其离散化处理，得到离散的信号序列；
[0007]S2、
将离散的信号序列通过高斯窗进行时域截断，并补零填充后形成一系列连续时间变化
、
帧长相等的不同子信号，对每帧子信号进行
FFT
变换，将其从时域转换至时频域，同时将子信号按照时间先后顺序命名为帧序向量；
[0008]S3、
获取时频域子信号
STFT
的能量频谱，搜索每帧信号频谱中的最大谱峰，设定幅值阈值，提取频谱中大于给定阈值的所有峰值；
[0009]S4、
采用三次样条插值法对提取的频谱峰值进行修正，获得准确的谱峰幅值，根据准确谱峰幅值提取出其对应的频率；
[0010]S5、
将提取出的频率和帧序向量投射至二维时频面，构造旋转方程进行等步距旋转扫描；
[0011]S6、
依次同步投影不同旋转角度的频率向量，划分细小频带记录频率数量统计结果；
[0012]S7、
采用中值滤波消除噪声趋势项，求得频率数量的最大统计值，进而得到参数的初步估计值；
[0013]S8、
选取初步估计值邻域内的样本点进行拟合，消除异常数据的干扰，得到初始频率以及调频率的最终估计结果
。
[0014]本专利技术的有益效果：
[0015]本专利技术采用短时傅里叶变换对信号进行时频分析，运算简单，且不需要进行多维搜索，将信号的参数估计问题转化为峰值搜索问题，大大减少了运算量，且容易实现；
[0016]本专利技术利用线性调频信号的能量聚集特性构造旋转方程，当时频线与频率轴正交时，信号的能量聚集性最强，其能量投影汇聚成一点，表现为冲击形式，此时噪声的能量聚集特性明显不会高于信号，采用中值滤波消除噪声趋势项有效排除了强噪声的干扰，实现了在极低信噪比条件下对线性调频信号初始频率和调频率的精确估计
。
[0017]本专利技术采用多种方法联合使用的设计方案，在整个信号处理过程不断优化样本数据，消除了异常数据点的影响，达到了高精度估计参数的要求
。
附图说明
[0018]图1为本专利技术的流程图；
[0019]图2为本专利技术待处理的原始线性调频信号示意图；
[0020]图3为本专利技术传统短时傅里叶变换的时频分布示意图；
[0021]图4为本专利技术多峰值抽取的短时傅里叶变换时频分布示意图；
[0022]图5为本专利技术
R
‑
F
平面旋转扫描示意图；
[0023]图6为本专利技术频率向量
F
k
投影统计示意图；
[0024]图7为本专利技术剔除趋势项结果对比图；
[0025]图8为本专利技术最小二乘样本数据分布情况；
[0026]图9为本专利技术参数估计的拟合结果图
。
具体实施方式
[0027]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围
。
[0028]一种低信噪比条件下线性调频信号参数估计方法，如图1所示，包括：
[0029]S1、
采集线性调频雷达发射波中含有随机噪声的连续线性调频信号，并将其离散化处理，得到离散的信号序列；
[0030]S2、
将离散的信号序列通过高斯窗进行时域截断，并补零填充后形成一系列连续时间变化
、
帧长相等的不同子信号，对每帧子信号进行
FFT
变换，将其从时域转换至时频域，
同时将子信号按照时间先后顺序命名为帧序向量；
[0031]S3、
获取时频域子信号
STFT
的能量频谱，搜索每帧信号频谱中的最大谱峰，设定幅值阈值，提取频谱中大于给定阈值的所有峰值；
[0032]S4、
采用三次样条插值法对提取的频谱峰值进行修正，获得准确的谱峰幅值，根据准确谱峰幅值提取出其对应的频率；
[0033]S5、
将提取出的频率和帧序向量投射至二维时频面，构造旋转方程进行等步距旋转扫描；
[0034]S6、
依次同步投影不同旋转角度的频率向量，划分细小频带记录频率数量统计结果；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种低信噪比条件下线性调频信号参数估计方法，其特征在于，包括：
S1、
采集线性调频雷达发射波中含有随机噪声的连续线性调频信号，并将其离散化处理，得到离散的信号序列；
S2、
将离散的信号序列通过高斯窗进行时域截断，并补零填充后形成一系列连续时间变化
、
帧长相等的不同子信号，对每帧子信号进行
FFT
变换，将其从时域转换至时频域，同时将子信号按照时间先后顺序命名为帧序向量；
S3、
获取时频域子信号
STFT
的能量频谱，搜索每帧信号频谱中的最大谱峰，设定幅值阈值，提取频谱中大于给定阈值的所有峰值；
S4、
采用三次样条插值法对提取的频谱峰值进行修正，获得准确的谱峰幅值，根据准确谱峰幅值提取出其对应的频率；
S5、
将提取出的频率和帧序向量投射至二维时频面，构造旋转方程进行等步距旋转扫描；
S6、
依次同步投影不同旋转角度的频率向量，划分细小频带记录频率数量统计结果；
S7、
采用中值滤波消除噪声趋势项，求得频率数量的最大统计值，进而得到参数的初步估计值；
S8、
选取初步估计值邻域内的样本点进行拟合，消除异常数据的干扰，得到初始频率以及调频率的最终估计结果
。2.
根据权利要求1所述的一种低信噪比条件下线性调频信号参数估计方法，其特征在于，所述含有随机噪声的连续线性调频信号，包括：
x(t)
＝
Acos[2
π
(f0t+0.5kt2)+
θ0]+w(t)
其中，
x(t)
为采集的线性调频雷达发射波中含有随机噪声的连续线性调频信号，
A
为信号幅度，
f0为待估计的初始频率，
k
为待估计的调频率，
t
为时间，
θ0为初始相位，
w(t)
为连续线性调频信号的随机噪声
。3.
根据权利要求1所述的一种低信噪比条件下线性调频信号参数估计方法，其特征在于，所述将含有随机噪声的连续线性调频信号离散化处理，得到离散的信号序列，对每帧子信号进行局部
FFT
，将其从时域转换至时频域，包括：
x(n)
＝
Acos{2
π
[f0nT
s
+0.5k(nT
s
)2]+
θ0}+w(n)
其中，
x(n)
为数字采样离散化处理后的离散信号序列，
A
为信号幅度，
f0为待估计的初始频率，
k
为待估计的调频率，
t
为时间，
θ0为初始相位，
T
s
为采样时间间隔，
T
s
＝
1/f
s
，
f
s
为采样频率，
n
为样本序号，
w(n)
为离散信号序列的噪声
。4.
根据权利要求1所述的一种低信噪比条件下线性调频信号参数估计方法，其特征在于，将离散的信号序列通过高斯窗进行时域截断，并补零填充后形成一系列连续时间变化
、
帧长相等的不同子信号，包括：
S21、
选取高斯窗作为分析窗，设置窗口长度为
M、
窗口滑动步长为
L
，在时间轴上移动窗函数，将数字采样离散化处理后的离散信号序列
x(n)
划分为
R
帧，记为
x
r
(m)
，其中，
r
＝
0,1,...,R
‑1表示帧序号，
m
＝
0,1,...,M
‑1表示每帧信号中样本序号；
S22、
对
x
r
(m)
进行补零填充，在原始数据后增加
(
β
‑
1)M
个零值数据点，将信号在时域上延长总计
β
M
个样本，得到连续时间变化
、
帧长相等的子信号序列，并对加窗补零后信号进行
FFT
变换，得到时频域子信号序列
。
5.
根据权利要求1所述的一种低信噪比条件下线性调频信号参数估计方法，其特征在于，获取时频域子信号
STFT
的能量频谱，搜索每帧信号频谱中的最大谱峰，设定幅值阈值，提取频谱中大于给定阈值的所有峰值，包括：获取每个时频域子信号序列的能量频谱
X
r
(m)
，搜索能量频谱
X
r
(m)
中每帧信号的幅值最大谱峰
E
r
，设定谱峰阈值
μ
E
r
(0
＜
μ
≤1)
，提取
X
r
(m)
中幅值大于给定阈值...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗久飞，禄盛，邓聪颖，冯松，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：