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        LFM-BPSK復(fù)合調(diào)制參數(shù)快速估計(jì)及碼元恢復(fù)

        2020-12-25 02:09:26戴曜澤
        雷達(dá)與對抗 2020年2期
        關(guān)鍵詞:碼元時頻參數(shù)估計(jì)

        李 娟,戴曜澤

        (1. 南京科瑞達(dá)電子裝備有限責(zé)任公司,南京211100; 2.中國航天科工集團(tuán)8511研究所,南京210007)

        0 引 言

        隨著電子技術(shù)的發(fā)展,LFM-BPSK復(fù)合調(diào)制波形具有良好的抗干擾、低截獲、多普勒不敏感等優(yōu)點(diǎn),在脈沖壓縮雷達(dá)中得到越來越廣泛的應(yīng)用。因此,如何在復(fù)雜的電磁環(huán)境中有效、快速地偵察、分析及估計(jì)出此類復(fù)雜雷達(dá)調(diào)制信號以實(shí)現(xiàn)對新體制雷達(dá)進(jìn)行準(zhǔn)確迅速截獲具有很強(qiáng)的作戰(zhàn)應(yīng)用意義。

        目前,國內(nèi)外已有不少文獻(xiàn)提出了各種參數(shù)估計(jì)的方法。文獻(xiàn)[1-2]提出小波變換、相位擬合、相位譜商特性等參數(shù)估計(jì)算法,但計(jì)算量大。最大似然法[3]、基于循環(huán)譜最小均方誤差法[4]、基于二階統(tǒng)計(jì)量最大似然法[5]等計(jì)算量小,但這些方法多是基于合作接收機(jī)或已知部分先驗(yàn)知識的前提。在電子偵察中,由于沒有任何先驗(yàn)知識,這些方法的性能都會下降甚至失效。Gardner等提出了基于循環(huán)譜的幅度特征的相位編碼信號盲估計(jì)參數(shù)估計(jì)方法[6],但由于計(jì)算量大、數(shù)據(jù)儲存空間大等缺點(diǎn),不適宜電子偵察的實(shí)時處理。文獻(xiàn)[7-9]提出了基于Wigner時頻分布的偵察信號參數(shù)估計(jì)方法,但需要在時頻平面進(jìn)行二維搜索,計(jì)算量也較大。

        本文基于信號的平方、短時積分及短時傅里葉變換運(yùn)算對LFM的調(diào)頻斜率、初始頻率及BPSK的碼元速率進(jìn)行了快速參數(shù)估計(jì),其計(jì)算量和存儲空間需求較小,可在硬件中實(shí)時實(shí)現(xiàn)。

        1 信號模型

        LFM-BPSK復(fù)合信號的相位為

        (1)

        式中,k為調(diào)頻斜率,f0為初始頻率,Tb為碼元寬度,N為碼元個數(shù),∏為持續(xù)時間為Tb的矩形窗,當(dāng)且僅當(dāng)0≤t

        由式(1)可得LFM-BPSK復(fù)合信號的表達(dá)式如下:

        (2)

        式中,φ0為信號的初始相位,Tb為碼元寬度,NTP為脈沖的持續(xù)時間。

        LFM-BPSK信號的時頻曲線兼具了LFM與BPSK的特點(diǎn),其時頻曲線如圖1所示。LFM-BPSK信號平方后的時頻曲線僅剩LFM的特點(diǎn),其時頻曲線如圖2所示。

        圖1 LFM-BPSK信號時頻圖

        2 算法原理

        設(shè)偵察接收機(jī)接收的信號1如下:

        圖2 LFM-BPSK信號平方時頻圖

        (3)

        式中,w(t)為均值為0、方差為σ2的高斯白噪聲。此仿真假設(shè)已提取出脈內(nèi)信號,即信號的脈寬T=NTP已知,在此基礎(chǔ)上估計(jì)LFM-BPSK信號的起始頻率f0、調(diào)制斜率k、初始相位φ0、碼元寬度TP并對碼元進(jìn)行恢復(fù)。

        2.1 LFM參數(shù)快速估計(jì)

        由圖1可知,若實(shí)現(xiàn)LFM信號的起始頻率f0和調(diào)制斜率k的估計(jì),必須先消除BPSK的相位突變,然后利用快速解線性調(diào)頻的算法解算出LFM信號的起始頻率f0和調(diào)制斜率k。由圖2可知,LFM-BPSK信號的平方可消除BPSK的相位突變,LFM的起始頻率f0和調(diào)制斜率k經(jīng)平方變?yōu)?f0和2k。其具體的解算過程如下:

        (1) 將式(3)平方得

        x2(t)=[s(t)+w(t)]2

        =s2(t)+2s(t)w(t)+w2(t)

        =ej(4πf0t+2πkt2+2φ0)+w2(t)+2w(t)×

        =slfm2+w′(t)

        (4)

        式中

        slfm2(t)=ej(4πf0t+2πkt2+2φ0)

        (5)

        (6)

        因此,x2(t)可看成一個被噪聲w′(t)污染的起始頻率為2f0、調(diào)制斜率為2k的線性調(diào)頻信號slfm2(t),要估計(jì)線性調(diào)頻參數(shù)可用快速線性調(diào)頻算法進(jìn)行計(jì)算。

        (2) 估計(jì)線性調(diào)頻slfm2(t)斜率

        =ej(4πf0t+2πkt2+2φ0)×e-j(4πf0(t-τ)+2πk(t-τ)2+2φ0)

        =ej(4πktτ+4πf0τ-2πkτ2)

        (7)

        (8)

        (3) 估計(jì)線性調(diào)頻信號slfm2(t)起始頻率

        (9)

        (10)

        由式(3)可知,平方運(yùn)算消除了復(fù)合調(diào)制的相位突變,從而將復(fù)合信號參數(shù)估計(jì)問題轉(zhuǎn)換為線性調(diào)頻信號參數(shù)估計(jì)問題,避免了時頻分析的二維搜索。但是,由式(4)可知,由于平方運(yùn)算造成了信噪比的降低,因此算法無法適用信噪比過低的場合。信噪比低于-2 dB時,由于噪聲的影響會造成信號檢測錯誤,從而使參數(shù)估計(jì)失敗。因此,在應(yīng)用此算法前應(yīng)用時域、頻域?yàn)V波等方法提高信噪比。另外,信號平方后還可能導(dǎo)致f2頻率模糊問題,因此在計(jì)算f2時要利用原復(fù)合信號頻率所在的位置對f2進(jìn)行解模糊。

        2.2 復(fù)合信號初始相位估計(jì)

        由2.1節(jié)可重構(gòu)線性調(diào)頻信號為

        (11)

        根據(jù)式(4),原信號平方后與重構(gòu)信號的平方共軛相乘為

        =[ej(4πf0t+2πkt2+2φ0)+w2(t)+2w(t)×

        =ej(4πΔf0t+2πΔkt2+2φ0)+w2(t)+2w(t)×

        (12)

        (13)

        因?yàn)閣(t)為均值為0、方差為σ2的高斯白噪聲,式(13)可簡化為

        (14)

        2.3 BPSK碼元速率估計(jì)

        通過2.2節(jié)可重構(gòu)出帶初相的線性調(diào)頻信號為

        (15)

        原信號與重構(gòu)信號的共軛相乘得

        (16)

        圖4 相位編碼碼元速率

        由圖3、4及誤差率可看出,信噪比為5 dB時可精確估計(jì)出復(fù)合信號的參數(shù)??梢?,短時積分能夠快速實(shí)現(xiàn)碼速率的快速精確估計(jì)。但是,在選擇積分長度T0時,要滿足T0Tp則會導(dǎo)致積分區(qū)內(nèi)包含了數(shù)個碼元,短時積分法失效,因此在滿足T0

        2.4 BPSK碼元恢復(fù)

        (17)

        (1) 對BPSK_base信號取實(shí)部,其圖如圖5(a)所示。圖中,“……”表示原始碼元,“┅┅”表示含有噪聲和誤差的碼元。

        (2) 對含有噪聲和誤差的碼元以0為門限進(jìn)行1,-1判斷,當(dāng)碼元大于或等于0時碼元判斷為1,否則碼元為-1。經(jīng)過門限判斷后的圖如圖5(b)。圖中,“……”表示原始碼元,“┅┅”表示經(jīng)過門限判斷過后的碼元。

        (3) 由圖5(b)可知,由于噪聲和估算精度的影響,會造成碼元存在毛刺,利用積分算法對碼元進(jìn)行去毛刺。去掉毛刺后的碼元如圖5(c)。圖中,“……”表示原始碼元,“┅┅”表示去掉毛刺后的碼元,可看出去掉毛刺后的碼元與原碼元完全重合,在此基礎(chǔ)上對碼元進(jìn)行恢復(fù)。

        (4) 在利用計(jì)數(shù)恢復(fù)碼元時,由于碼元速率誤差會使碼元恢復(fù)過程中的誤差個數(shù)隨著碼元個數(shù)的增加而增大。比如,第1個碼元有1個采樣點(diǎn)的誤差,則第2碼元則有2個采樣點(diǎn)的誤差,以此類推。當(dāng)?shù)?00個碼元時則會出現(xiàn)100個采樣點(diǎn)的誤差,從而可能無法正確恢復(fù)出碼元。因此,在碼元恢復(fù)過程中,要利用碼元的突變對計(jì)數(shù)器進(jìn)行清零,去除積累誤差,然后找碼元的中值點(diǎn),利用中值點(diǎn)的數(shù)值對碼元進(jìn)行賦值。

        圖5 碼元恢復(fù)過程

        3 性能分析

        3.1 硬件可實(shí)現(xiàn)分析

        本文提出的LFM-BPSK復(fù)合信號參數(shù)快速估計(jì)及碼元恢復(fù)算法以FFT運(yùn)算為核心,輔以少量的乘法運(yùn)算和正余弦運(yùn)算,無矩陣相關(guān)運(yùn)算。信號平方、延時共軛相乘及翻轉(zhuǎn)共軛相乘主要是復(fù)數(shù)乘法可調(diào)用mul核實(shí)現(xiàn),在計(jì)算調(diào)制斜率所需的兩次FFT運(yùn)算時可調(diào)用fft核實(shí)現(xiàn)。在調(diào)用fft核時,應(yīng)考慮傅里葉變換的長度,采樣率越高脈寬越寬,所需的傅里葉點(diǎn)數(shù)越多,從而使用的資源越多。在設(shè)計(jì)前期因考慮FPGA所能適應(yīng)的最大采樣率及最長脈寬,當(dāng)超出資源時應(yīng)適量減少傅里葉變換的長度,以測量精度換取資源。脈寬越長測頻精度越高,采樣率越高,能測量的瞬時帶寬越大,但同樣消耗的資源越多。計(jì)算信號的初始相位時可調(diào)用cordic核實(shí)現(xiàn)。信號恢復(fù)過程可用dds核或cordic核實(shí)現(xiàn),碼元恢復(fù)過程僅需要少量的LUT邏輯門便可實(shí)現(xiàn)??v觀LFM-BPSK復(fù)合信號參數(shù)快速估計(jì)及碼元恢復(fù)算法其主要消耗DSP48E硬件資源,輔以少量的LUT邏輯門便可實(shí)現(xiàn),是一種硬件可實(shí)現(xiàn)的參數(shù)快速估計(jì)及碼元恢復(fù)算法。

        3.2 仿真結(jié)果

        為了驗(yàn)證本文算法的有效性,做了如下仿真:

        仿真中,碼元速率Cp=107,碼元個數(shù)N=63,信噪比SNR=-2:10 dB,步進(jìn)為1。在此條件下,利用本文算法與文獻(xiàn)[10]算法分別做100次蒙特卡羅仿真,其碼元恢復(fù)的正確率如圖6所示。由圖6可看出,本文算法在信噪比大于0 dB時碼元的正確率為100%,可以完美恢復(fù)碼元,但文獻(xiàn)[10]所提供的算法無法正確恢復(fù)出碼元?;谝陨锨闆r,在SNR=10 dB時,查看文獻(xiàn)[10]的碼元恢復(fù)情況。由圖7可知,文獻(xiàn)[10]算法前20個碼元可以準(zhǔn)確地恢復(fù)。但是,隨著碼元速率誤差的積累,使后面的碼元無法正確恢復(fù)。因此,文獻(xiàn)[10]所提供的算法無法支撐長碼恢復(fù),而本文算法無此限制。

        圖6 不同算法碼元恢復(fù)的正確率

        圖7 SNR=10 dB碼元恢復(fù)

        4 結(jié)束語

        基于LFM-BPSK復(fù)合信號的特點(diǎn),本文先利用平方運(yùn)算將復(fù)合調(diào)制信號參數(shù)估計(jì)轉(zhuǎn)換為單一線性調(diào)頻參數(shù)估計(jì),恢復(fù)線性調(diào)頻信號,與原信號共軛相乘,恢復(fù)相位編碼基帶信號,對編碼信號進(jìn)行參數(shù)估計(jì)及碼元恢復(fù)。通過第2節(jié)的理論分析及第3節(jié)的仿真,本文提出的算法可利用硬件快速實(shí)現(xiàn)并達(dá)到良好的碼元恢復(fù)效果,是一種工程可實(shí)現(xiàn)算法。但是,此算法在參數(shù)估計(jì)中涉及了平方運(yùn)算,造成信噪比降低,因此在利用此算法之前應(yīng)用時域、頻域?yàn)V波或其他積累算法提高信號的信噪比。

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