[發明專利]一種多分量線性調頻信號時頻分析方法

在審

• 申請號: 202210355207.5
• 申請日: 2022-04-01
• 公開（公告）號: CN114866159A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 寧更新;謝靚;馮義志;張軍;陳芳炯;余華;季飛
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: H04B11/00
• 分類號: H04B11/00;H04B13/02;H04L27/14
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 黃衛萍

本發明公開了一種多分量線性調頻信號時頻分析方法，過程如下：首先對多分量線性調頻信號進行短時傅里葉變換得到時頻分布，然后用改進的時頻脊線估計算法估計時頻分布中具有最大能量的時頻脊線，用該時頻脊線作為ACMD算法的初始瞬時頻率信息，通過ACMD算法分解非完全殘差得到信號分量估計值以及對應的瞬時幅度和時頻脊線估計值，然后更新非完全殘差繼續循環迭代估計下一個信號分量及對應的瞬時幅度和時頻脊線，直到非完全殘差達到設定的閾值，結束整個時頻分析算法，根據每個分量信號的瞬時幅度和時頻脊線估計值得到改進的自適應時頻譜以及每個分量信號對應的調頻斜率和起始頻率估計值。

技術領域

本發明涉及多分量非平穩信號時頻估計技術領域，具體涉及一種多分量線性調頻信號時頻分析方法。

背景技術

線性調頻信號是一種非平穩信號，線性調頻信號在雷達探測、轉軸故障分析、水下通信系統中用途較為廣泛。在水下通信系統中利用多個線性調頻信號進行信道探測，由于水下信道的復雜性以及各種噪聲的干擾，最終在接收端會收到一個受多普勒效應影響且帶有噪聲以及時延的多分量線性調頻信號，所以對多分量線性調頻信號進行時頻分析研究具有重要意義。

目前已有的時頻分析方法主要分為線性時頻分析和雙線性時頻分析，傳統的線性時頻分析方法有短時傅里葉變換(STFT)、小波變換(WT)，雙線性時頻分析方法有Wigner-Ville分布(WVD)。目前一些基于STFT改進的同步壓縮算法和基于WVD改進的二次時頻算法，處理時頻域沒有交叉的多分量線性調頻信號可以得到能量聚集性較高、時頻分辨率較高的時頻分布，但對時頻域存在交叉的多分量線性調頻信號處理結果較差，在時頻域交叉點處會發生時頻脊線失真。針對此問題，可以用模式分解算法進行時頻分析，比如基于自適應線性調頻模式分解(ACMD)算法結合信號殘差獲得自適應時頻譜，ACMD算法能較好的分解多分量線性調頻信號，但處理時頻域存在交叉的多分量線性調頻信號時，殘差的時頻分布會出現時頻脊線斷裂問題，導致后續信號分量的時頻脊線估計誤差較大進而影響最終的自適應時頻譜。

發明內容

本發明的目的是為了解決現有技術中多分量線性調頻信號時頻分析方法存在的問題，提供一種多分量線性調頻信號時頻分析方法

本發明的目的可以通過采取如下技術方案達到：

一種多分量線性調頻信號時頻分析方法，所述時頻分析方法包括以下步驟：

S1、對水聲通信系統接收到的多分量線性調頻信號以T_s為采樣周期采樣得到離散的多分量線性調頻信號S(n_t)，并定義非完全殘差R(n_t)，利用非完全殘差解決時頻脊線斷裂情況；

S2、對非完全殘差R(n_t)做短時傅里葉變換得到時頻矩陣TF(n_t,n_f)；

S3、采用改進的時頻脊線估計算法估計TF(n_t,n_f)中具有最大能量的時頻脊線向量i表示第i個分量，1≤i≤M，M是信號分量總個數；

S4、將步驟S3中得到的作為ACMD算法的初始頻率，利用ACMD算法分解非完全殘差R(n_t)得到對應的信號分量瞬時幅度和更新的對更新的做線性擬合得到對應的調頻斜率估計值起始頻率估計值以及時頻脊線向量最終估計值更新非完全殘差R(n_t)，并判斷是否已存在，根據是否存在的判斷結果確定是否需要更新閾值殘差R_th(n_t)；

S5、判斷閾值殘差R_th(n_t)是否達到設定的結束閾值(1-α)S(n_t)，如果閾值殘差大于結束閾值則跳轉到S2繼續執行，否則整個時頻分析方法結束得到各個分量信號的時頻脊線向量瞬時幅度調頻斜率和起始頻率

進一步地，所述步驟S1過程如下：