CN104880697B - 基于稀疏约束的线性调频信号参数估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于稀疏约束的线性调频信号参数估计方法,主要解决现有方法分辨率低以及计算量大的问题。其技术方案是:1.利用目标的稀疏性,根据Radon‑Ambiguity变换法,得到投影谱线;2.对测角范围进行角度划分,设计二维投影的稀疏基;3.利用投影谱线与稀疏基构建关系式;4.求解关系式,获得高分辨率角度谱;5.通过阈值比较法对角度谱进行峰值检测,得到信号对应的角度值;6.根据角度值计算得到调频率值。本发明具有计算量小,分辨率高的优点,可用于通信和信息处理***。
Description
技术领域
本发明属于通信技术领域,更进一步涉及线性调频信号参数的估计方法,可用于信号处理中对线性调频信号的参数估计。
背景技术
线性调频信号作为一种典型的非平稳信号而且具有大的时间-频带积,被广泛用于各种信息***。从电子战和电子干扰的角度看,为解决作用距离和距离分辨率的矛盾以及提高信号的隐蔽性,通常采用线性调频信号。因此对于线性调频信号的检测和参数估计,便成为电子研究的重点。
目前,线性调频信号参数估计的方法有Radon-Ambiguity变换法和分数阶傅叶变换FRFT法。
第一种Radon-Ambiguity变换法,是先求线性调频信号的模糊函数,然后对其进行Radon变换,最终获得调频率。例如,赵兴浩,陶然,周思永,王越的论文“基于Radon-Ambiguity变换和分数阶傅立叶变换的chirp信号检测及多参数估计”(《北京理工大学学报》2003年6月第23卷第3期)就是对线性调频信号的参数估计方法,这种方法的不足是抗噪声性能不高,在多个信号时,估计出的调频率不是很精确。
第二种分数阶傅叶变换FRFT法,是以旋转角α为变量进行扫描,求出线性调频信号的FRFT变换,从而形成信号能量在参数平面(α,u)平面的二维分布,在此平面按照阈值进行平面搜索检测得到线性调频信号的参数估计。例如,唐江的论文“基于FRFT的LPI雷达信号参数估计方法研究”,解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院,2013年,就是一种对线性调频信号的参数估计方法,但这种方法的缺点是估计精确度不高。
发明内容
本发明在于针对上述已有技术的不足,提出一种基于稀疏约束的线性调频信号参数估计方法,以减小误差,提高估计参数的精确度。
实现本发明的技术思路是通过建立稀疏重构模型,迭代求解优化问题获得高分辨率角度谱,通过对角度谱进行峰值检测得到目标的角度信息,再求出其对应的调频率。其具体步骤包括如下:
(1)雷达发射线性调频信号s(t),得到回波信号x(t),并对该回波信号x(t)进行离散采样,得到离散信号x(n),0≤n≤M-1,M为采样点数;
(2)根据离散信号x(n),得到模糊函数;
其中τ表示时间,fd表示频偏,ts为采样间隔,M为采样个数,x*表示x的共轭;
(3)对模糊函数AF(τ,fd)进行Radon变换,得到投影谱线R(α);
(4)按照下式将角度范围θmax~θmin等间隔划分为P个角度,第i个角度为:
其中,i=1,2,…,P,θmin为测角范围的最小值,θmax为测角范围的最大值;
(5)根据(4)中划分所得的角度,利用公式k=tanθ,得到第i个角度θi所对应的调频斜率ki;
(6)在无噪声情况下,由调频斜率k1,k2,…,ki,…,kP,计算得到投影谱线R1(α),R2(α),…,Ri(α),…RP(α),并构造稀疏矩阵
(7)利用稀疏矩阵和中投影谱线R(α),构建如下关系式:
其中,min{·}表示求最小的运算符号,λ为正则化参数,||·||1表示向量的1范数,||·||2表示向量的2范数,β表示稀疏的角度谱向量;
(8)使用MATLAB的SeDuMi工具包中sedumi函数求解(7)中关系式,获得稀疏的角度谱向量β;
(9)采用阈值比较法,对角度谱向量β进行峰值检测,获得角度谱向量峰值元素索引值l,由该峰值元素索引值l确定出角度值θ:
(10)根据角度θ,得到调频率k=tanθ。
本发明与现有技术相比具有如下优点:
第一,由于本发明在一维上进行搜索,而不是二维的面阵,所以降低了计算量,提高了运算效率。
第二,由于本发明通过建立稀疏基,有一定的抗噪作用,因而对调频率所对应的角度检测效果更加突出。
附图说明
图1为本发明的实现流程图;
图2为用现有的Radon-Ambiguity变换法获得的角度谱向量的仿真结果图;
图3为本发明方法获得角度谱向量的仿真结果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细描述。
参照图1,本发明的具体实施步骤如下:
步骤1,获取回波信号。
雷达发射线性调频信号:得到回波信号:x(t)=s(t-t0)+ω(t),其中,t0是距离引起的信号传播相对时间延迟,ω(t)是均值为0,方差为δ2的高斯白噪声,A为线性调频信号的幅度,f0为线性调频信号的起始频率,k为调频斜率。
步骤2,获得离散信号。
对接收的回波信号x(t)进行离散采样,得到离散信号x(n):
其中,t0是距离引起的信号传播相对时间延迟,ω(n)是均值为0,方差为δ2的高斯白噪声,A为线性调频信号的幅度,f0为线性调频信号的起始频率,k为调频斜率,ts表示采样间隔。
步骤3,根据离散信号x(n),得到模糊函数AF(τ,fd):
其中,τ表示时间,fd表示频偏,ts为采样间隔,M为采样个数。
步骤4,对模糊函数AF(τ,fd)进行Radon变换,得到投影谱线R(α):
其中AF(τ,fd)为模糊函数,δ(·)为冲击函数,M为采样个数,τk表示第k个时间采样点,fdn表示第n个频率采样点,m表示调频率m=tan(α),α表示调频率所对应的正切角。
步骤5,构造稀疏矩阵。
(5a)按照下式将角度范围等间隔划分为P个角度,第i个角度为:
其中,i=1,2,…,P,θmin为测角范围的最小值,θmax为测角范围的最大值;
(5b)根据划分所得的角度,利用公式k=tanθ,得到第i个角度θi所对应的调频斜率ki;
(5c)在无噪声情况下,由调频斜率k1,k2,…,ki,…,kP,计算得到投影谱线R1(α),R2(α),…,Ri(α),…RP(α);
(5d)由投影谱线R1(α),R2(α),…,Ri(α),…RP(α)构造稀疏矩阵:
步骤6,获得角度谱向量。
(6a)利用稀疏矩阵和中投影谱线R(α),构建如下关系式:
其中,min{·}表示求最小的运算符号,λ为正则化参数,||·||1表示向量的1范数,||·||2表示向量的2范数,β表示稀疏的角度谱向量;
(6.b)使用MATLAB的SeDuMi工具包中sedumi函数求解(6a)中关系式,获得稀疏的角度谱向量β。
步骤7,确定目标角度值
(7a)对角度谱向量β进行归一化处理,得到归一化角度谱向量
(7b)设置阈值ε=0.2,按下式获取峰值索引值l为:
其中,为归一化角度谱向量的第i个元素,P表示将角度范围θmax~θmin等间隔划分的个数;
(7.c)由峰值索引值l按下式确定出目标的角度值θ为:
步骤8,根据角度θ,得到调频率k=tanθ。
本发明的效果可以通过下述仿真试验加以说明:
1.仿真条件
运行***为Intel(R)Core(TM)[email protected],64位操作***,仿真软件采用MATLAB R2011b,仿真参数设置如表1所示。
表1参数设置
参数 | 参数值 |
初始频率(信号1) | 0.1 |
截止频率(信号1) | 0.3 |
初始频率(信号2) | 0.1 |
截止频率(信号2) | 0.31 |
采样点数 | 120 |
目标个数 | 2 |
信噪比 | 10dB |
2.仿真内容
仿真1,用现有的Radon-Ambiguity变换法仿真线性调频信号的参数估计,获得的调频率对应的角度谱向量的仿真结果,如图2所示。
仿真2,用本发明方法仿真线性调频信号的参数估计,获得调频率对应的角度谱向量仿真结果,如图3所示。
由图2可见,Radon-Ambiguity变换法无法分辨角度间隔较小,即调频率相差较小的两个线性调频信号。
由图3可见,本发明方法,成功分辨出角度间隔小,即调频率相差较小的两个线性调频信号,所以对应的两个目标的调频率的精确度得到了提高。
将Radon-Ambiguity变换法与本发明仿真结果进行对比,如表2:
表2 Radon-Ambiguity变换法与本发明对比
信号 | 信号1 | 信号2 |
Radon-Ambiguity法获得角度(度) | 21.68 | 21.68 |
本方法获得角度(度) | 21.64 | 23.08 |
Radon-Ambiguity法获得调频率 | 0.3974 | 0.3974 |
本方法获得调频率 | 0.3967 | 0.4262 |
由表2可见,Radon-Ambiguity变换法无法辨别调频率相差较小的两个线性调频信号,本发明可以有效的分辨出调频率相差较小的两个线性调频信号,可见本发明有效提高了线性调频信号参数估计的精确度。
Claims (4)
1.一种基于稀疏约束的线性调频信号参数估计方法,包括如下步骤:
(1)雷达发射线性调频信号s(t),得到回波信号x(t),并对该回波信号x(t)进行离散采样,得到离散信号x(n),0≤n≤M-1,M为采样点数;
(2)根据离散信号x(n),得到模糊函数;
其中τ表示时间,fd表示频偏,ts为采样间隔,M为采样个数,x*表示x的共轭;
(3)对模糊函数AF(τ,fd)进行Radon变换,得到投影谱线R(α):
其中AF(τ,fd)为模糊函数,δ(·)为冲击函数,M为采样个数,τk表示第k个时间采样点,fdn表示第n个频率采样点,m表示调频率m=tan(α),α表示调频率所对应的正切角;
(4)按照下式将角度范围θmax~θmin等间隔划分为P个角度,第i个角度为:
其中,i=1,2,…,P,θmin为测角范围的最小值,θmax为测角范围的最大值;
(5)根据(4)中划分所得的角度,利用公式k=tanθ,得到第i个角度θi所对应的调频斜率ki;
(6)在无噪声情况下,由调频斜率k1,k2,…,ki,…,kP,计算得到投影谱线R1(α),R2(α),…,Ri(α),…RP(α),并构造稀疏矩阵
(7)利用稀疏矩阵和中投影谱线R(α),构建如下关系式:
其中,min{·}表示求最小的运算符号,λ为正则化参数,||·||1表示向量的1范数,||·||2表示向量的2范数,β表示稀疏的角度谱向量;
(8)使用MATLAB的SeDuMi工具包中sedumi函数求解(7)中关系式,获得稀疏的角度谱向量β;
(9)采用阈值比较法,对角度谱向量β进行峰值检测,获得角度谱向量峰值元素索引值l,由该峰值元素索引值l确定出角度值θ:
(10)根据角度θ,得到调频率k=tanθ。
2.根据权利要求1所述的基于稀疏约束的线性调频信号参数估计方法,其中所述步骤(1)中的线性调频信号s(t),表示为:
其中A为线性调频信号的幅度,f0为线性调频信号的起始频率,k为调频斜率,t表示时间。
3.根据权利要求1所述的基于稀疏约束的线性调频信号参数估计方法,其中所述步骤(1)中的回波信号x(t),表示为:
x(t)=s(t-t0)+ω(t)
其中,t0是距离引起的信号传播相对时间延迟,ω(t)是均值为0、方差为δ2的高斯白噪声。
4.根据权利要求1所述的基于稀疏约束的线性调频信号参数估计方法,其中所述步骤(9)中通过阈值比较法,对角度谱向量β进行峰值检测,获得角度谱向量峰值元素索引值l,按以下步骤进行:
(9a)对角度谱向量β进行归一化处理,得到归一化角度谱向量
(9b)设置阈值ε=0.2,按照如下公式获得峰值索引值:
其中,为归一化角度谱向量的第i个元素,P表示将角度范围θmax~θmin等间隔划分的个数。
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A New Method for Parameter Estimation of Multicomponent LFM Signal based on Sparse Signal;Sha Zhu.etc;《Proceedings of the 2008 IEEE International Conference on Information and Automation》;20080623;第15-19页 * |
Linear Frequency-Modulated Signal Detection Using Radon-Ambiguity Transform;Minsheng Wang.etc;《Linear Frequency-Modulated Signal Detection Using Radon-Ambiguity Transform》;19980331;第46卷(第3期);第572-586页 * |
基于Radon-Ambiguity变换和分数阶傅里叶变换的chirp信号检测及多参数估计;赵兴浩等;《北京理工大学学报》;20030630;第23卷(第6期);第371-377页 * |
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