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        基于FrFT的LFM信號檢測與參數(shù)估計算法

        2013-10-18 09:39:40杜朋朋
        無線電工程 2013年5期
        關鍵詞:參數(shù)估計傅里葉調(diào)頻

        杜朋朋,陳 兵

        (1.河北遠東通信系統(tǒng)工程有限公司,河北石家莊 050200;2.中國電子科技集團公司第五十四研究所,河北石家莊 050081)

        0 引言

        線性調(diào)頻信號在雷達、通信、聲吶和醫(yī)學等領域有廣泛的運用。對LFM信號實現(xiàn)有效快速的檢測和估計參數(shù)在理論和工程中具有重要價值。有許多文獻提出了最大似然法(ML)[1]、多項式相位轉(zhuǎn)換法(PPT)[2]、Radon-Wigner變換(RWT)[3]和 Radon-Ambiguity變換(RAT)[4]等多種處理方法,但這些方法均存在一定的局限性,運算量比較大。本文結(jié)合快速解線性調(diào)頻技術和分數(shù)階傅里葉變換,通過快速解線性調(diào)頻技術完成LFM信號檢測和調(diào)頻斜率的估計,進而引導進行分數(shù)階傅里葉變換,完成信號參數(shù)估計,從而將LFM信號檢測由二維搜索轉(zhuǎn)換為2個一維搜索,實現(xiàn)了快速高精度的LFM信號檢測和參數(shù)估計。

        1 檢測與估計算法

        1.1 信號模型

        假設連續(xù)復線性調(diào)頻信號模型為:

        其中,A、fc、k、φ分別為信號的幅度、中心頻率、調(diào)頻斜率和初始相位;n(t)為零均值、方差為σ2的高斯白噪聲;T為信號持續(xù)時間。

        1.2 信號檢測

        基于快速解線性調(diào)頻技術[5],對式(1)進行延時相乘,有

        式(2)右邊第1項為載頻為kτ的復正弦信號,后面3項可以看作為白噪聲,所以可以通過利用Rx(τ)來實現(xiàn)對LFM信號的檢測。通過正弦信號頻率估計算法得到R(τ)的載頻估計值,即

        x由式(3)可知,調(diào)頻斜率的估計誤差與τ有關,調(diào)頻斜率估計誤差反比τ( T-τ)3/2[5],則τ的最佳選擇值為τopt=0.4T。

        1.3 基于FrFT的參數(shù)估計

        信號的FrFT可以定義信號在時間軸上逆時針旋轉(zhuǎn)角度α到u軸上的表示。x(t)的α階FrFT定義為[6]:

        式中,F(xiàn)α[·]為FrFT算子符號,變換核為:

        式中,n∈Z;Bα=,從定義可以看到,當α從0變到π/2,其分數(shù)階傅里葉變換從原函數(shù)平滑地變換到普通傅里葉變換。LFM信號x(t)的分數(shù)階傅里葉變換角度α0=arctan(-1/k)時,

        信號x(t)在u域為一個沖激譜線,呈現(xiàn)極大值,由此時的α0和峰值位置u0,有如下關系式[5]:

        因此基于FrFT變換可以實現(xiàn)LFM信號的參數(shù)估計,但其需要在(α,u)平面上進行二維搜索,運算量比較大。

        2 算法流程

        本文提出的算法流程如圖1所示。算法流程如下:

        ①對信號x(t)進行延時相乘,延時長度τ=0.4T ,得到函數(shù) Rx(τ);

        ②對Rx(τ)進行FFT變換得到功率譜,進行峰值搜索得到載頻估計值;

        圖1 算法流程

        ⑥ 由式(8)完成載頻、幅度、初相的估計。

        3 仿真分析

        3.1 信號檢測性能仿真

        仿真參數(shù)設置如下:采樣頻率fs=128 MHz,數(shù)據(jù)長度 N=1024,A=1,fc=5 MHz,k=1.25 ×1012Hz/s,φ = π/4,進行1000次 Monte-Carlo試驗,信號檢測性能曲線如圖2所示。由圖2可知,當信噪比(SNR)大于-6 dB時,信號檢測正確率大于85%。本文定義調(diào)頻斜率相對估計誤差在0.5%以內(nèi)認為信號檢測正確。

        圖2 信號檢測性能曲線

        3.2 參數(shù)估計性能仿真

        信號參數(shù)設置同上,SNR取值為-9~10 dB,步長1 dB,進行1000次Monte-Carlo試驗。本文算法(基于FrFT)和文獻[4]算法(基于RAT)的信號參數(shù)估計性能曲線如圖3所示。由圖可知,本文算法性能在低信噪比時優(yōu)于文獻[4]算法,高信噪比時二者相當,信噪比大于-6 dB以后,幅度、載頻、調(diào)頻斜率和初始相位的估計精度均接近CRLB。

        圖3 信號參數(shù)估計性能曲線

        4 結(jié)束語

        上述提出基于一種快速解線性調(diào)頻和分數(shù)階傅里葉變換的LFM信號參數(shù)估計算法。算法運用了FrFT對LFM信號的時頻聚集性和線性變換的性質(zhì),將LFM信號檢測由二維搜索轉(zhuǎn)換為2個一維搜索,能有效減少運算量。仿真表明,算法在低信噪比下具有良好的參數(shù)估計性能,在工程上具有一定的實用性。 ■

        [1]ABATZOGLOU T J.Fast Maximum Likelihood Joint Estimation of Frequency and Frequency Rate[J].IEEE Trans AES,1986,22(6):708 -715.

        [2]FRIEDLANDER B.Parametric Signal Analysis Using the Polynomial Phase Transform[C]∥IEEE Signal Processing Workshop on Higher-Order Statistics,1993:151 -159.

        [3]WOOD J C,BARRY D T.Linear Signal Synthesis Using the Radon-wigner Transform [J].IEEE Trans.Signal Processing,1994,42(8):2105 -2111.

        [4]劉愛華.基于Radon-Ambiguity變換的多分量LFM信號檢測與參數(shù)估計[J].南京理工大學學報,2004,28(4):409-414.

        [5]劉 渝.快速解線性調(diào)頻技術[J].數(shù)據(jù)采集與處理,1999,14(2):175 -178.

        [6]陶 然,鄧 兵,王 越.分數(shù)階傅里葉變換及其應用[M].北京:清華大學出版社,2009.

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