[發(fā)明專利]一種正弦調(diào)頻信號參數(shù)估計(jì)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911018287.X
• 申請日: 2019-10-24
• 公開（公告）號: CN110737868B
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 柏果;程郁凡;王鵬宇;唐萬斌;周世陽
• 申請（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06F17/14
• 分類號: G06F17/14
• 代理公司: 成都點(diǎn)睛專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51232
• 代理人: 孫一峰

本發(fā)明屬于通信技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種正弦調(diào)頻信號參數(shù)估計(jì)方法。本發(fā)明的方法首先根據(jù)初始參數(shù)估計(jì)值對接收信號進(jìn)行去調(diào)頻，為了降低去調(diào)頻信號的噪聲，將去調(diào)頻信號的實(shí)部替換為一個(gè)常數(shù)，這個(gè)常數(shù)為取調(diào)頻信號實(shí)部的均值，然后接收信號的相位可以由初始參數(shù)估計(jì)值和新的去調(diào)頻信號的相位估計(jì)得到，最后，根據(jù)估計(jì)得到的接收信號相位得到最終的參數(shù)估計(jì)值；第二部分認(rèn)為調(diào)制指數(shù)大于π/2，并提出了一種基于迭代的參數(shù)估計(jì)方法以獲得初始參數(shù)估計(jì)值，然后利用基于PNR的方法提升初始估計(jì)值的精度；第三部分對來自第一部分和第二部分的參數(shù)估計(jì)值的精度進(jìn)行比較，并選出具有更高精度的一組參數(shù)作為最終的參數(shù)估計(jì)值。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于通信技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種正弦調(diào)頻信號參數(shù)估計(jì)方法。

背景技術(shù)

正弦調(diào)頻(Sinusoidal Frequency-Modulated，SFM)信號是微多普勒效應(yīng)的一種通用模型。這種效應(yīng)與雷達(dá)目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)或振動(dòng)部分有關(guān)。因此SFM信號的參數(shù)估計(jì)被廣泛應(yīng)用于通信、雷達(dá)、聲吶等領(lǐng)域。SFM信號的參數(shù)包括調(diào)制頻率，調(diào)制相位和調(diào)制指數(shù)。通過Jacobi-Anger擴(kuò)展，SFM信號可以分解為無窮多個(gè)以調(diào)制頻率為間隔的正弦信號，當(dāng)調(diào)制指數(shù)小于2時(shí)，SFM可近似為一個(gè)直流信號和一個(gè)以調(diào)制頻率為頻率的實(shí)正弦信號。

針對在噪聲環(huán)境下的正弦調(diào)頻信號參數(shù)估計(jì)問題，國內(nèi)外很多學(xué)者進(jìn)行了大量的研究工作，通常采用以下方法：1)基于時(shí)頻域分析的準(zhǔn)最大似然法(Quasi-MaximumLikelihood，QML)，對接收信號進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換(Short Time Fourier Transform，STFT)，得到接收信號的瞬時(shí)頻率序列，然后利用復(fù)正弦信號參數(shù)估計(jì)方法對該序列進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到粗估計(jì)值，根據(jù)粗估計(jì)值對接收信號進(jìn)行去調(diào)頻后再對其進(jìn)行低通濾波，得到濾波后的去調(diào)頻信號，最后利用該信號的相位和粗估計(jì)值，得到接收信號的相位序列，再次利用正弦信號參數(shù)估計(jì)方法對該序列進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到最終的精估計(jì)值；2)基于周期檢測的參數(shù)估計(jì)方法，該方法首先利用奇異值分解(Singular Value Decomposition，SVD)估計(jì)接收信號的周期，根據(jù)估計(jì)的周期得到調(diào)制頻率的估計(jì)值，然后利用最大似然估計(jì)方法(Maximum Likelihood Estimate，MLE)進(jìn)行二維搜索，得到調(diào)制相位和調(diào)制指數(shù)的估計(jì)值；3)基于時(shí)頻域分析的APWV(Adaptive Pseudo Wigner-Ville)-Hough方法，該方法首先估計(jì)信噪比，然后根據(jù)信噪比自適應(yīng)地選擇PWV的窗長，根據(jù)選定的窗長進(jìn)行PWV變換，得到時(shí)頻域信息，最后對該信息進(jìn)行Hough變換，得到參數(shù)估計(jì)值；4)EDSFMT(Enhanced DiscreteSinusoidal Frequency Modulation Transform)方法，該方法通過對SFM信號進(jìn)行3維搜索得到參數(shù)估計(jì)值。

QML法由于需要在不同尺度下進(jìn)行STFT變換，其計(jì)算復(fù)雜度較高，且當(dāng)調(diào)制頻率較大時(shí)，低通濾波會(huì)降低估計(jì)性能；SVD-MLE法需要對不同大小的矩陣進(jìn)行SVD分解，其計(jì)算復(fù)雜度較高；APWV-Hough方法需要進(jìn)行Hough變換，其計(jì)算復(fù)雜度很高；EDSFMT方法需進(jìn)行3維搜索，計(jì)算復(fù)雜度很高。

發(fā)明內(nèi)容