[發明專利]基于小波包去噪和功率譜熵的線性調頻信號參數估計方法

有效

• 申請號: 201110336558.3
• 申請日: 2011-10-31
• 公開（公告）號: CN102508206A
• 公開（公告）日: 2012-06-20
• 發明（設計）人: 李一兵;葛娟;林云;葉方;李靖超;楊蕊;李一晨;田雪宜
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G01S7/02
• 分類號: G01S7/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于小波包去噪和功率譜熵的線性調頻信號參數估計方法，其特征是：

(1)線性調頻信號即LFM信號為：

其中f₀為信號的中心頻率，k為信號的調頻斜率，x(t)表示LFM信號，

在工程的實現中所使用的LFM信號都是有限長的：

x(t)=Arect(tT)exp[j(2πf0t+12kt2)]]]>

rect(tT)=1,|t|≤T/20,|t|≥T/2,]]>

有限長的LFM信號的包絡為一矩形函數，A為矩形函數的幅度，矩形函數時寬為T，帶寬k＝B/T，B為信號帶寬，時寬帶寬積D＝kt²，瞬時頻率ω(t)與時間呈線性變換關系：

ω(t)＝2πf₀+kt，

對信號進行多尺度小波包去噪，確定小波包函數和小波包分解層數，得到去噪信號x′(t)：

對接收的信號進行小波包分解，小波包分解的層數為j，將原始含噪信號分解為一系列低頻分量x₂，x₄，....，x_2n高頻分量x₁，x₃，....，x_2n-1，x_2n和表示第n次分解得到的高頻分量，x_2n-1表示第n次分解得到的高頻分量，

xnj(k)=Σmh0(m-2k)x2n(j+1)(m)+Σmh1(m-2k)x2n-1(j+1)(m),]]>

h0和h1分別為低通和高通濾波器，m為濾波器系數，表示第j層小波包系數序列，表示第(j+1)層的低頻小波系數，為第(j+1)層的高頻小波系數，

對分解得到的高頻小波包系數x_2n-1用經典的硬閾值函數進行處理：

x^2n-1=x2n-1,|x2n-1|≥T0,|x2n-1|≥T,]]>T為設定的閾值，為閾值函數處理后的高頻小波包系數，

對低頻分量x_2n進行處理：

x·2n=x2n|x2n|≥Tsign(x2n)·|x2n|γTγ-1|x2n|<T,]]>T為設定的閾值，為閾值函數處理后的低頻小波包系數，

最后對經去噪的系數進行重構：

xnj(k)=Σmh0(m-2k)′x·2n(j+1)(m)+Σmh1(m-2k)′x·2n-1(j+1)(m),]]>其中h′₀、h′₁分別是h₀、h₁的對偶濾波器；

(2)計算經小波包去噪后的信號的功率譜熵H_f，并建立不同信噪比條件下，不同調頻斜率的線性調頻信號的熵特征數據庫：

對于離散信號序列{x_i，i＝1，2，·，N}，其功率譜估計的定義式為：

X(ω)為序列x_i的傅里葉變換，需要用FFT實現得到離散傅里葉變換X(j)和功率譜S(j)，j＝1，2，…N，功率譜熵定義為：

Hf=-Σj=1Npjlnpj,]]>pj=S(j)Σj=1NS(j)S(j),]]>

p_j為第j個功率譜在整個譜中所占的比例份額，H_f表示功率譜熵，

通過計算不同信噪比條件下，不同調頻斜率的線性調頻信號的熵值H_f，得到相應的特征數據庫；

(3)對得到的離散熵特征數據進行插值運算：

經過計算功率譜熵，得到一些列離散點調頻斜率的LFM信號的功率譜熵，然后對這些數據點進行擬合，得到輸入熵特征值x與調頻斜率y對應的關系表達式y＝f(x)；

(4)對插值后的曲線擬合，得到不同信噪比下線性調頻信號調頻斜率與輸入熵特征的關系表達式y＝f(x)；

(5)利用擬合好的表達式y＝f(x)估計接收機接收到的LFM信號的調頻斜率

2.根據權利要求1所述的基于小波包去噪和功率譜熵的線性調頻信號參數估計方法，其特征是：對離散熵特征數據進行插值運算時，采用三次樣條插值的方法。