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    基于迭代搜索的線性調(diào)頻脈沖信號參數(shù)估計(jì)方法

    2020-09-02 08:00:22鄔俊陽
    探測與控制學(xué)報(bào) 2020年4期
    關(guān)鍵詞:時(shí)頻參數(shù)估計(jì)傅里葉

    鄔俊陽,陳 欣

    (1.四川工業(yè)科技學(xué)院電子信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院,四川 德陽 618500;2.電子科技大學(xué)信息與軟件工程學(xué)院,四川 成都 610054)

    0 引言

    由于LFM信號具備兼顧頻移分辨率和時(shí)延分辨率特性,被廣泛應(yīng)用于雷達(dá)、聲納和通訊系統(tǒng)[1-3]。為了實(shí)現(xiàn)對LFM信號檢測和參數(shù)估計(jì),研究學(xué)者率先提出采用時(shí)頻分析方法對傳感器拾取數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)頻特性分析,根據(jù)時(shí)頻分時(shí)結(jié)果實(shí)現(xiàn)對其檢測和參數(shù)估計(jì),如短時(shí)傅里葉變換[4-5]、小波變換[6]、Wigner變換[7-9]等時(shí)頻分析工具,但LFM信號的較強(qiáng)時(shí)頻耦合特性影響此類方法在低信噪比下的檢測和估計(jì)效果。為了解決該信噪比問題,研究學(xué)者再次提出采用時(shí)頻分析與圖像處理相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)對低信噪比下的LFM信號檢測和參數(shù)估計(jì),由于該類方法需要進(jìn)行信號時(shí)頻分布或模糊度表面計(jì)算和圖像識別,實(shí)現(xiàn)過程比較復(fù)雜[10-13],同樣面臨信噪比對傳統(tǒng)時(shí)頻分析方法的限制問題。

    為了突破信噪比對傳統(tǒng)時(shí)頻分析方法的限制,研究學(xué)者提出了一種新的時(shí)頻分析工具——分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(fractional Fourier transform, FRFT),該方法通過時(shí)頻旋轉(zhuǎn)使LFM信號在分?jǐn)?shù)頻域?qū)崿F(xiàn)能量聚集,即將傅里葉變換中頻域直線分布,轉(zhuǎn)換為分?jǐn)?shù)頻域點(diǎn)分布,實(shí)現(xiàn)LFM信號頻域能量累積,降低了信噪比對LFM信號檢測的限制[14-17]。另外,為了提高FRFT方法對LFM信號檢測和參數(shù)估計(jì)的實(shí)時(shí)處理速度,陳艷麗[18]等人提出了簡明分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(concise fractional Fourier transform,CFRFT)方法,該方法在實(shí)現(xiàn)對信號時(shí)頻結(jié)構(gòu)的旋轉(zhuǎn)同時(shí),能夠快速實(shí)現(xiàn)對LFM信號的檢測和參數(shù)估計(jì),進(jìn)一步拓展了FRFT方法在實(shí)際應(yīng)用中的便利性,但并未解決LFM脈沖信號脈沖寬度和帶寬估計(jì)等問題。

    針對分?jǐn)?shù)階傅里葉變換無法對LFM信號實(shí)現(xiàn)脈沖寬度和帶寬估計(jì)問題,提出了基于迭代搜索的LFM脈沖信號寬度估計(jì)方法。

    1 簡明分?jǐn)?shù)階傅里葉變換參數(shù)估計(jì)方法

    1.1 變換過程

    對根據(jù)文獻(xiàn)[18]所述,對于傳感器拾取數(shù)據(jù)x(n),則簡明分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的過程可按如下步驟實(shí)現(xiàn):

    按式(1)采用核函數(shù)kα(f′,n)對x(n)進(jìn)行變換,求取調(diào)頻斜率:

    (1)

    式(1)中,kα(f′,n)=exp(j(πcotα)n2-j2πf′n),α∈(0,π)為CFRFT旋轉(zhuǎn)角度,f′為CFRFT在旋轉(zhuǎn)角度α下對應(yīng)頻率,N為CFRFT點(diǎn)數(shù)。

    當(dāng)α=π/2時(shí),CFRFT可簡化為傅里葉變換形式:

    (2)

    所以,對式(1)引入中間變量s(n),則式(1)可變?yōu)椋?/p>

    (3)

    式(3)中,s(n)=x(n)exp(j(πcotα)n2)。

    由上述步驟可知,在時(shí)頻(n,f)坐標(biāo)系下,保持時(shí)間坐標(biāo)軸n不變,將頻率坐標(biāo)軸f旋轉(zhuǎn)到與時(shí)間坐標(biāo)夾角為α處,得到新的分?jǐn)?shù)頻率坐標(biāo)軸f′,傳感器拾取數(shù)據(jù)x(n)在分?jǐn)?shù)頻率坐標(biāo)軸f′上的頻譜分布即為CFRFT,圖 1為旋轉(zhuǎn)角度為α的CFRFT。

    圖1 CFRFT方法的變換示意圖Fig.1 The schematic diagram of CFRFT method

    因此,隨著旋轉(zhuǎn)角度α的變化,CFRFT能對時(shí)頻分析中的頻率坐標(biāo)軸進(jìn)行旋轉(zhuǎn),獲得在不同旋轉(zhuǎn)角度下的頻譜分布,進(jìn)而得到LFM信號在時(shí)頻域中更豐富、更精細(xì)的特征。CFRFT實(shí)質(zhì)上是廣義傅里葉變換,傅里葉變換是CFRFT在旋轉(zhuǎn)角度α為π/2時(shí)的特例。

    1.2 參數(shù)估計(jì)

    (4)

    為了進(jìn)一步驗(yàn)證CFRFT方法可降低LFM信號檢測所需輸入信噪比,實(shí)現(xiàn)對噪聲掩蓋下的LFM信號的檢測,同時(shí)由能量峰值點(diǎn)坐標(biāo)可估計(jì)LFM信號的調(diào)頻斜率和中心頻率,進(jìn)行如下數(shù)值仿真。仿真條件為:系統(tǒng)采樣頻率為fs=50 kHz,LFM信號為脈沖信號,脈沖長度為T=0.4 s,脈沖周期為Tc=1 s,脈沖頻率為f=2~4 kHz,調(diào)頻斜率為k=5 000,背景噪聲為高斯噪聲,LFM信號與噪聲信噪比為SNR。圖3為SNR=-10 dB,采用FFT和CFRFT方法所得變換結(jié)果。兩次處理數(shù)據(jù)包含LFM脈沖信號起始點(diǎn)與采集數(shù)據(jù)起始點(diǎn)一致,每一次處理數(shù)據(jù)采樣點(diǎn)數(shù)為N=50 000。

    由圖2和圖3可知,CFRFT方法可以降低LFM信號檢測所需輸入信噪比,實(shí)現(xiàn)對噪聲掩蓋下的LFM信號的檢測,同時(shí)由能量峰值點(diǎn)坐標(biāo)可估計(jì)LFM信號的調(diào)頻斜率和起始頻率,通知所表示頻率即為CFRFT方法求得的LFM信號起始頻率,該值與預(yù)設(shè)起始頻率值一致。

    圖2 SNR=-10 dB時(shí)域圖Fig.2 The time diamond of processed data as SNR=-10 dB

    圖3 SNR=-10 dB頻域與分?jǐn)?shù)域變換圖Fig.3 The frequency diamond & fractional diamond of processed data as SNR=-10 dB

    1.3 問題分析

    采用CFRFT方法實(shí)現(xiàn)LFM信號檢測與參數(shù)估計(jì)中,現(xiàn)有文獻(xiàn)均是假設(shè)信號長度與處理數(shù)據(jù)長度一致,當(dāng)信號長度與處理數(shù)據(jù)長度不一致、信號起始點(diǎn)與采集數(shù)據(jù)起始點(diǎn)不一致時(shí),其所得起始頻率估計(jì)值存在一定偏差且無法對脈沖脈寬和寬帶實(shí)現(xiàn)估計(jì)。為了分析方便,假設(shè)處理數(shù)據(jù)x(n)在LFM脈沖信號范圍內(nèi)具有exp(j(2πf′n+πkn2))形式,當(dāng)LFM脈沖信號起始點(diǎn)位于處理數(shù)據(jù)x(n)的第N0≥2個(gè)采樣點(diǎn)且T·fs

    (5)

    此時(shí),再采用式(3)對s(n)進(jìn)行處理,LFM信號在f′軸上投影點(diǎn)與其真實(shí)起始頻率存在偏差,且無法實(shí)現(xiàn)對LFM脈沖寬度和帶寬估計(jì)。

    為了直觀說明CFRFT方法在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí),當(dāng)脈沖信號起始點(diǎn)與處理數(shù)據(jù)x(n)起始點(diǎn)不一致時(shí),所得起始頻率估計(jì)值存在一定偏差,且無法對脈沖脈寬和寬帶實(shí)現(xiàn)估計(jì),進(jìn)行如下數(shù)值仿真。仿真條件為:系統(tǒng)采樣頻率為fs=50 kHz,LFM信號為脈沖信號,脈沖長度為T,脈沖周期為Tc=1 s,脈沖頻率為f=2~4 kHz,調(diào)頻斜率為k,背景噪聲為高斯噪聲,LFM脈沖信號與噪聲信噪比為SNR=-10 dB。圖4至圖6分別為脈沖信號起始點(diǎn)與處理數(shù)據(jù)起始點(diǎn)相差N0=10 000時(shí),T=0.4 s,0.5 s,0.6 s所得變換結(jié)果。

    圖4至圖6變換結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了,當(dāng)LFM脈沖信號起始點(diǎn)與處理數(shù)據(jù)x(n)起始點(diǎn)不一致時(shí),所得起始頻率估計(jì)值存在一定偏差,且無法對脈沖脈寬和寬帶實(shí)現(xiàn)估計(jì)。

    圖4 T=0.4 s時(shí)域與分?jǐn)?shù)域變換圖Fig.4 The time diamond & fractional diamond of processed data as T=0.4 s

    圖5 T=0.5 s時(shí)域與分?jǐn)?shù)域變換圖Fig.5 The time diamond & fractional diamond of processed data as T=0.5 s

    圖6 T=0.6 s時(shí)域與分?jǐn)?shù)域變換圖Fig.6 The time diamond & fractional diamond of processed data as T=0.6 s

    2 基于迭代搜索的LFM脈沖信號參數(shù)估計(jì)方法

    2.1 理論分析

    為了理論分析方便,假設(shè)x(n)在LFM信號范圍外具有一定幅值形式(該幅值由傳感器拾取背景噪聲決定),即在n∈[(1,N0)∪(T·fs,N)]范圍內(nèi),式(5)可進(jìn)一步變化為:

    s(n)=v(n)exp(jπcotαn2),n∈[(1,N0)∪(T·fs,N)]

    (6)

    式(6)中,v(n)為x(n)中未包含LFM脈沖信號的噪聲數(shù)據(jù)。

    2.2 實(shí)現(xiàn)過程

    針對該問題,本文依據(jù)LFM脈沖信號在分?jǐn)?shù)階傅里葉變換中的能量表現(xiàn)形式和脈沖信號長度關(guān)系,本文采用如下步驟實(shí)現(xiàn)對LFM脈沖信號脈沖寬度和帶寬等參數(shù)的準(zhǔn)確估計(jì)。

    步驟1 依據(jù)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換求取的調(diào)頻斜率k,按chirp相乘思想采用式(7)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到一組新數(shù)據(jù)s(n)。

    (7)

    式(7)中,y(n)=exp(-jπk(n/fs)2),n∈[1,N]為由調(diào)頻斜率k構(gòu)造的chirp信號,f′0為LFM信號起始頻率,N1為LFM信號起始時(shí)刻所在采樣點(diǎn)位置,N2為LFM信號終止時(shí)刻所在采樣點(diǎn)位置。

    采用式(7)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后,進(jìn)行FT變換所得聚焦頻率已由f′0變?yōu)閒′0-kN1/fs,LFM信號相位變?yōu)?2πf′0(N1/fs)+πk(N1/fs)2,所以只需估計(jì)出LFM信號起始時(shí)刻所在采樣點(diǎn)位置,即可實(shí)現(xiàn)對LFM信號起始頻率校正。

    圖7 本文方法迭代處理數(shù)據(jù)示意圖Fig.7 The iterative processing schematic diagram of this method

    進(jìn)行第1≤m≤M次迭代FT處理時(shí),可得到第m組能量在頻率和時(shí)間上分布的二維數(shù)據(jù)Y(m,w)。

    (8)

    式(8)中,s′(n)表達(dá)式如式(9)所示,W為FT變換所需頻率點(diǎn)數(shù)。

    (9)

    步驟3 令m=m+1,更新迭代數(shù)據(jù)長度及數(shù)據(jù),重新執(zhí)行步驟2,直到m等于預(yù)設(shè)定迭代次數(shù)M。

    步驟4 按式(10)對Y(m,w)進(jìn)行差分處理,得到M-1組能量在頻率和迭代次數(shù)上變化的數(shù)據(jù)。

    Y′(i,w)=|Y(m,w)-Y(m-1,w)|,w=1,…,W

    (10)

    式(10)中,i=m-1,2≤m≤M。

    (11)

    式(11)中,m1為連續(xù)過門限起始點(diǎn),m2為連續(xù)過門限終止點(diǎn)。

    具體分析如下:

    令傳感器拾取數(shù)據(jù)x(n)中LFM信號對應(yīng)總能量為P0,高斯白噪聲各頻率處功率為V0。

    在第1≤m≤M次迭代處理中,由式(7)可知,進(jìn)行FT變換所得聚焦頻率f′0-kN1/fs處數(shù)據(jù)能量為:

    (12)

    按式(10)對Y(m,w)進(jìn)行處理,可得Y′(i,w)為:

    (13)

    所以,在迭代次數(shù)軸上搜索Y′(m,w)連續(xù)過門限時(shí)刻,可得到LFM信號連續(xù)過門限起始點(diǎn)m1≈N1/L和終止點(diǎn)m2≈N2/L,由起始點(diǎn)和終止點(diǎn)可得到LFM信號起始時(shí)刻和終止時(shí)刻所在采樣點(diǎn)位置,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對LFM信號脈寬T和帶寬B估計(jì)及起始頻率f′0實(shí)現(xiàn)校正。

    3 數(shù)值仿真分析

    為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法能夠?qū)崿F(xiàn)對LFM脈沖信號脈沖寬度和帶寬等參數(shù)的準(zhǔn)確估計(jì),進(jìn)行如下數(shù)值仿真。仿真條件為:系統(tǒng)采樣頻率為fs=50 kHz,LFM信號為脈沖信號,脈沖長度為T=0.4 s,0.5 s,0.6 s,脈沖周期為Tc=1 s,脈沖頻率為f=2~4 kHz,調(diào)頻斜率為k,背景噪聲為高斯噪聲,LFM脈沖信號與噪聲信噪比為SNR=-10 dB,LFM脈沖信號起始點(diǎn)與處理數(shù)據(jù)x(n)起始點(diǎn)相差N0=10 000。數(shù)值仿真具體過程為:

    1) 按CFRFT方法對仿真數(shù)據(jù)x(n)進(jìn)行處理,可得到第1.2節(jié)仿真結(jié)果和LFM脈沖信號調(diào)頻斜率及聚焦頻率;

    2) 按第2.2節(jié)步驟1對數(shù)據(jù)x(n)進(jìn)行處理,得到一組新數(shù)據(jù)s(n),該數(shù)據(jù)仿真結(jié)果與第1.2節(jié)仿真結(jié)果中時(shí)域圖一致,此處不再給出;

    3) 令L=100,按2.2節(jié)步驟2和步驟3對新數(shù)據(jù)s(n)進(jìn)行處理,可得到M=500組能量在頻率和時(shí)間上分布的二維數(shù)據(jù)Y(m,w),結(jié)果如圖8—圖10所示。

    圖8 T=0.4 s能量圖Fig.8 The energy diagram as T=0.4 s

    圖9 T=0.5 s能量圖Fig.9 The energy diagram as T=0.5 s

    圖10 T=0.6 s能量變圖Fig.10 The energy diagram as T=0.6 s

    4) 按第2.2節(jié)步驟4對Y(m,w)進(jìn)行差分處理,得到499組能量在頻率和迭代次數(shù)上變化的數(shù)據(jù)Y′(i,w),結(jié)果如圖 11—圖 13所示。

    5) 由圖11—圖13求得連續(xù)過門限起始點(diǎn)m1≈N1/L和終止點(diǎn)m2≈N2/L,再采用式(11)可實(shí)現(xiàn)對LFM脈沖信號脈寬T和帶寬B估計(jì)及起始頻率f′0實(shí)現(xiàn)校正。

    圖11 T=0.4 s能量變化關(guān)系圖Fig.11 The energy change diagram as T=0.4 s

    圖12 T=0.5 s能量變化關(guān)系圖Fig.12 The energy change diagram as T=0.6 s

    圖13 T=0.6 s能量變化關(guān)系圖Fig.13 The energy change diagram as T=0.6 s

    依據(jù)2.2節(jié)步驟2所述迭代次數(shù)與采樣點(diǎn)對應(yīng)關(guān)系,對式(10)迭代次數(shù)與采樣點(diǎn)進(jìn)行變換,可得到M-1組能量在頻率和時(shí)間上變化的數(shù)據(jù)。

    Y″(n,w)=Y′(i,w),w=1,…,W;n=(i-1)L+1

    (14)

    式(14)中,1≤i≤M-1。

    由此,圖14—圖16給出了M-1組能量在頻率和時(shí)間上變化的歸一化圖。

    圖14 T=0.4 s能量變化關(guān)系歸一化圖Fig.14 The energy change normalized diagram as T=0.4 s

    圖15 T=0.5 s能量變化關(guān)系歸一化圖Fig.15 The energy change normalized diagram as T=0.5 s

    圖16 T=0.6 s能量變化關(guān)系歸一化圖Fig.16 The energy change normalized diagram as T=0.6 s

    根據(jù)圖4—圖6數(shù)值仿真結(jié)果和圖11—圖16數(shù)值仿真結(jié)果表明,在時(shí)域和頻域無法獲取處理數(shù)據(jù)中LFM脈沖信號脈沖寬度和帶寬時(shí),本文方法可對LFM脈沖信號寬度和帶寬等參數(shù)實(shí)現(xiàn)有效估計(jì)及起始頻率f′0實(shí)現(xiàn)校正。

    4 結(jié)論

    本文提出了基于迭代搜索的LFM脈沖信號參數(shù)估計(jì)方法。該方法首先依據(jù)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換求取的調(diào)頻斜率,按chirp相乘思想對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到一組新數(shù)據(jù);然后對新數(shù)據(jù)從起始點(diǎn)到終止點(diǎn)迭代處理,得到一組能量與頻率和時(shí)間有關(guān)的二維數(shù)據(jù);最后對二維數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理,得到一組能量變化關(guān)系圖,實(shí)現(xiàn)對LFM脈沖信號脈沖寬度估計(jì),并依據(jù)事先估計(jì)出的調(diào)頻斜率,實(shí)現(xiàn)對LFM脈沖信號帶寬估計(jì)。數(shù)值仿真驗(yàn)證結(jié)果表明,數(shù)值仿真驗(yàn)證結(jié)果表明,在分?jǐn)?shù)階傅里葉變換無法獲取處理數(shù)據(jù)中LFM脈沖信號脈沖寬度和帶寬時(shí),本文方法可對LFM脈沖信號寬度和帶寬等參數(shù)實(shí)現(xiàn)有效估計(jì),并對起始頻率實(shí)現(xiàn)了校正。

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