[發明專利]基于時頻分析的LFM信號分離及參數估計方法有效

申請號：	201610094975.4	申請日：	2016-02-21
公開（公告）號：	CN105717490B	公開（公告）日：	2018-05-01
發明（設計）人：	柴柯;劉凱;王培強	申請（專利權）人：	上海大學
主分類號：	G01S7/02	分類號：	G01S7/02
代理公司：	上海上大專利事務所(普通合伙)31205	代理人：	陸聰明
地址：	200444***	國省代碼：	上海;31
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摘要：
搜索關鍵詞：	基于分析 lfm 信號分離參數估計方法
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【說明書】：

技術領域

本發明涉及一種基于時頻分析的LFM(linear frequency modulation，線性調頻)信號分離及參數估計方法，屬于雷達信號偵察技術領域。

背景技術

近年來，隨著雷達技術的不斷發展，電磁環境日益復雜，雷達信號偵察面臨著雷達輻射源信號復雜而密集的嚴峻挑戰。LFM雷達信號作為一種成熟的雷達信號，目前在各種體制的雷達中十分廣泛地使用著。雷達偵察接收機在同一時間內可能接收來自同一方向的多個雷達信號。此外，還有可能有許多干擾信號混雜其中。這使得雷達偵察不可避免的遇到多信號分離的問題。分離的信號質量好壞直接影響到后續信號參數的檢測和估計。

對于LFM信號的分離和參數估計，國內外的專家做了大量的研究，如短時傅立葉變換(STFT，Short-Time Fourier Transform)、分數階傅立葉變(FRFT，Fractional Fourier Transform)、基于最大似然比的(ML，Maximum Likelihood)估計方法、基于Wigner-Ville的時頻分析方法等。其中，短時傅立葉變換(STFT)窄的觀察窗口對時頻域的分辨率有較大影響；分數階傅立葉變換(FRFT)最大值檢測方法僅僅利用分數階Fourier變換對LFM信號能量的聚集特征，從而達到抑制噪聲的目的，因此不能用于較低的信噪比的條件下；基于最大似然比的(ML)估計方法雖然精度很高，逼近克拉美羅下限，但是算法需要進行二維搜索，算法復雜度很大；基于Wigner-Ville的時頻分析方法由于受交叉項和噪聲的影響，即使多分量信號的各分量強度相當，尖峰積累后都會出現虛假點，會對信號的參數估計和分離帶來影響。

小波變換(WT，Wavelet Transform)是一種一維線性時頻分析，它分析多信號時不受交叉干擾項影響，計算量較低，且在較低的信噪比的條件下也能達到良好的性能。利用WT對LFM信號具有良好的時頻聚集性，魯棒性強等優點，因此非常適合多LFM信號的分離和估計。

發明內容

本發明的目的是針對復雜密集電磁環境下的雷達偵察接收問題，提出一種基于時頻分析的LFM信號分離及參數估計方法。該方法利用WT的時頻分析方法，通過LFM信號的時頻聚集性，識別出各個LFM信號，再通過聚類、分段估計的方法快速估計出各個LFM分量的參數。能在低信噪比下有效快速地分離出各個LFM信號，并對每個LFM信號的參數進行較為準確的估計。

為達到上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種基于時頻分析的LFM信號分離及參數估計方法，包括以下步驟：

步驟一、利用小波變換建立時頻分析模型，利用該模型分析混合LFM信號，產生三維時頻圖；

步驟二、對三維時頻圖按時間進行遍歷，選取三維圖中每個時間點的頻點峰值，從而將信號在二維時頻平面內表示；

步驟三、對二維時頻圖按頻率進行遍歷，尋找每個頻率點處所對應的時刻點的個數，記錄最大的時刻點個數，估算為LFM信號分量的總數；

步驟四、對二維時頻圖按時間進行遍歷，尋找平面內直線交點，以交點處的時刻分段聚類，并按照分段的時間跨度由大到小依次聚合；

步驟五、對聚合的分段依次進行LFM信號參數估計，并利用去重、加權措施對已估計的參數進行優化，直到估計完全部信號或全部分段。

對比現有技術，本發明具有如下突出的實質性特點和顯著的優點：

本發明方法利用WT對混合LFM信號進行分析，在分析多信號時不受交叉干擾項的影響，將信號映射到時頻二維坐標上，簡化了分離模型的構建；利用LFM信號的時頻特性，在時頻二維坐標上進行分段聚合，具有計算量低、時頻聚集性良好、魯棒性強等優點，在降低算法復雜度的同時，能分析處理更多分量的LFM混合信號。

附圖說明

圖1為經由本發明方法的時頻分析模型后的三維圖。

圖2為經由本發明方法的時頻分析模型后三維圖提取的時頻二維圖。