[发明专利]一种线性调频信号调频率的估计方法

说明书

本发明公开了一种线性调频信号调频率的估计方法，包括：步骤1：对接收的多分量线性调频信号进行离散多项式变换，得到含有调频率信息的复正弦信号与线性调频信号的混合信号m(t)；步骤2：对混合信号构造Hankel矩阵，然后通过奇异值分解分离出复正弦信号；步骤3：对复正弦信号周期估计后整周期截断，再离散傅里叶变换得到其频率，最后得到各个分量的调频率。本发明能准确的估计多分量线性调频信号的各个调频率，相比于现有的多分量线性调频信号调频率的估计方法，本发明在保持较小的计算复杂度的同时能够降低信噪比门限。本发明能适用于含有强噪声的多分量场景。

技术领域

本发明属于线性调频信号参数估计领域，涉及一种线性调频信号调频率的估计方法，特别是一种利用离散多项式和奇异值分解对多分量线性调频信号调频率的估计方法。

背景技术

线性调频信号(LFM)在雷达、卫星通讯、辅助驾驶等领域应用广泛，其估计问题一直是LFM处理的重要内容，尤其是多分量线性调频信号的参数估计有着更高的使用价值。调频率作为LFM的关键参数，一直是相关领域学者的研究热点。

经典的时频域估计方法是估计线性调频信号参数的重要思路，例如：短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform，STFT)、Wigner-Ville分布(WVD)、Wigner-Hough变换(WH)、分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform，FrFT)等。基于STFT的方法在频率和时间分辨率之间始终存在矛盾；WVD难以处理多分量的交叉项和高计算复杂度限制其实际应用；基于WH的方法需要未知参数的先验信息，且抗噪性能差；FrFT对于线性调频信号处理有独特优势，但其最优阶数的搜索大大增加了计算复杂度，尤其多分量场景下计算量呈倍数增大。基于中心频率-调频率(Centroid Frequency-Chirp Rate，CFCR)域的分析方法减少了计算量，但在多分量场景下抗噪性能下降。

综上，现有的基于变换域的参数估计方法在多分量线性调频信号场景下估计精度不佳，或不能在较低信噪比下保持优异性能，而强噪声环境十分普遍，因此，在保证较低计算复杂度前提下，进一步降低参数估计方法的抗噪门限有重大意义。

发明内容

针对上述现有技术，本发明要解决的技术问题是提供一种基于离散多项式和奇异值分解的线性调频信号调频率的估计方法，在多分量、低信噪比场景下，保持优异性能，且计算复杂度小，适应于实际应用。

为解决上述技术问题，本发明的一种线性调频信号调频率的估计方法，包括以下步骤：

步骤1：对接收的多分量线性调频信号进行离散多项式变换，得到含有调频率信息的复正弦信号与线性调频信号的混合信号m(t)；

步骤2：对混合信号构造Hankel矩阵，然后通过奇异值分解分离出复正弦信号；

步骤3：对复正弦信号周期估计后整周期截断，再离散傅里叶变换得到其频率，最后得到各个分量的调频率。

本发明还包括：

1.步骤1中对接收的多分量线性调频信号进行离散多项式变换，得到含有调频率信息的复正弦信号与线性调频信号的混合信号具体为：

步骤1.1：对接收信号数字化处理，得到T个采样点的数字接收信号矢量为s＝[s(1)s(2)…s(t)…s(T)]^T，其中，f_s为采样频率，t＝1,2,…T表示采样时刻，[·]^T表示转置，s(t)表示接收信号模型：

其中，s_i(t)为多分量线性调频信号的第i个分量，其中i＝1,2,...,L，w(t)表示高斯白噪声；