[发明专利]一种基于递推变尺度对称延迟相关函数的参数估计方法

说明书

本发明提供一种基于递推变尺度对称延迟相关函数的参数估计方法，在递推变尺度参数化相关运算的基础上进行改进，通过构建对称递推相关函数，实现对多项式相位信号相位阶次的降阶，利用Keystone变换对延迟变量和瞬时变量两个参量解耦合，进而通过对两个参量分别进行傅里叶变换，同时获得两阶相位参数的估计。

技术领域

本发明涉及一种基于递推变尺度对称延迟相关函数的参数估计方法，属于信号处理领域。

背景技术

多项式相位信号模型能够表示由高动态造成的连续相位变化，作为一种时变信道的表达模型，被广泛应用于雷达、卫星导航、航天测控和移动通信等领域。由于多项式相位参数与发射机动态系数之间成正比关系，通过对多项式相位信号的相位参数进行估计即可获得发射机和接收机之间动态参数。

典型的多项式相位信号参数估计方法通过构建延迟相关函数作为对称递推相关函数，实现对多项式相位信号相位阶次的降阶，进而利用时频分析方法，通过从高到低估计相位参数，具体方法包括：高阶模糊函数方法、多项式Wiger-Ville分布方法和高阶相位函数方法等。由于上述方法中相位参数是逐一获得的，在递推过程中存在参数估计误差的传播和积累问题，性能较差。

通过减少递推次数方法，可减小参数估计误差的传播和积累的影响。最大似然估计算法可同时获得多阶相位参数，但该算法在多维参数空间进行联合搜索，运算量大，实用价值低。基于此，在2016年ELECTRONICS LETTERS第52卷第2期第148页至150页由Wei Cui等人发表的“Efficient estimation method for targets with arbitraryparameterisedmotion”一文中，提出了基于递推变尺度参数化相关运算的参数估计方法，每次递推中可同时获得两阶相位参数估计，递推次数相比上述多项式相位信号参数估计方法减少了一半，故可以一定程度上缓解相位参数的误差传播和积累问题。但基于递推变尺度参数化相关运算的方法两阶参数之间没有实现完全解耦合，每次递推中的次高阶估计参数由最高阶估计参数间接获得，因此仍存在参数误差传播和积累问题，因此基于递推变尺度参数化相关运算的方法仍具有改进的空间。

本发明就是基于上述问题而产生的技术发明，就本发明的内容而言，国内外尚未见报道。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于递推变尺度对称延迟相关函数的参数估计方法，在递推变尺度参数化相关运算的基础上进行改进，通过构建对称递推相关函数，实现对多项式相位信号相位阶次的降阶，利用Keystone变换对延迟变量和瞬时变量两个参量解耦合，进而通过对两个参量分别进行傅里叶变换，同时获得两阶相位参数的估计。

本发明通过以下技术方案实现：

一种基于递推变尺度对称延迟相关函数的参数估计方法，包括以下步骤：

(1)预置逻辑控制模块中最高阶次n＝N，输出给补偿函数构建模块和对称递推相关函数计算模块，预置补偿函数构建模块中补偿函数H(k)＝1，输出给接收信号存储模块，其中N为相位的最高阶次，为瞬时变量；

(2)接收信号存储模块接收复基带信号S(k)，并输出给相位补偿模块；

(3)相位补偿模块接收到H(k)和S(k)，将二者对应位置相乘，得到相位补偿后的复基带信号S^c(k)输出给对称递推相关函数计算模块；

(4)对称递推相关函数计算模块根据接收的相位补偿后的复基带信号S^c(k)和最高阶次n，计算S^c(k)的n阶对称递推相关函数，并输出给Keystone变换模块；其中m为延迟变量；

(5)Keystone变换模块接收n阶对称递推相关函数，计算解耦的对称递推相关函数，并输出给瞬时变量维傅里叶变换模块；