[发明专利]贝塞尔函数与虚拟阵列相结合的SFM信号的参数估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及信号与信息处理领域，具体为一种复SFM（正弦调频）信号的参数估计方法。

背景技术

复正弦调频信号是一种典型的非线性调频信号，是一种具有低截获率的时变信号，具有抑制泄露和近区干扰等特性，因此广泛应用在雷达、声纳、通信、生物工程以及地震勘测等领域。

目前，人们已经提出了多种非线性调频信号形式，主要包括多项式相位信号和复SFM信号。虽然非线性调频信号的参数估计有一系列的方法，但是大多数都是针对多项式相位信号的，而对复SFM信号的研究较少。文献(Braham Barket.Instantaneous frequency estimation of nonlinear frequency-modulated signals in the presence of multiplicative additive noise[J]IEEE Trans.on SP,2001,49(10):2214-2222.)充分讨论了在不同信噪比下的非线性调频信号在多项式Wigner-Ville分布（PWVD）平面上瞬时频率的反映特征，但是也是把非线性调频信号统一建模成多项式相位信号进行讨论的。故很多方法只能处理多项式相位信号，而不能处理复SFM信号。文献（熊刚，赵惠昌，王李军.伪码-载波调制侦察信号识别的谱相关方法（Ⅱ）--伪码-载波调频信号的调制识别和参数估计[J].电子与信息学报.2005,27(7):1087-1092.）提出了利用谱相关方法对伪码SFM信号进行调制识别和参数估计，但是该算法运算量庞大，并且只适用于窄带SFM信号。文献（熊辉，吕远，增德国，唐斌.利用卡森准则的正弦调频信号参数估计方法[J].电子测量与仪器学报,2010,4(24):353-358.）利用信号频谱对称特性，给出了信号载频估计的实现方法，基于瞬时频率的频谱分析，推导了调制频率的估计表达式，但是对于多个复SFM信号，该参数估计算法会失效，并且在低信噪比情况下参数估计性能欠佳。

然而在所有的参数估计算法中，很多常规的算法在理想条件下具有良好的性能，但是当信号源相干或者是宽带的信号时性能就会变得很差，甚至无法进行相应的参数估计。综上所述，对复SFM信号的参数估计研究较少，现有算法不完善，或受带宽限制，或只能估计部分参数。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提出一种贝塞尔函数与虚拟阵列相结合的SFM信号的参数估计方法，该方法克服了传统方法只能处理窄带信号的困难，解决了SFM信号参数估计性能差的问题。在信号处理过程中，可以有效地把宽带的SFM信号分解成一组具有谐波幅度、谐波频率的窄带信号模型的形式，然后结合虚拟阵列变换法进行解相干，从而利用常规的子空间方法进行参数估计。该方法不仅计算量小，而且估计性能明显优于未经解相干时的参数估计。

本发明解决上述技术问题的技术方案是，在贝塞尔函数及雅可比变换处理复正弦调频信号的基础上，采用虚拟阵列变换法对分解后的窄带正弦信号进行解相干，从而利用信号子空间（MUSIC（多重信号分类）算法等）的方法得到信号谐波频率估计，根据这些谐波频率的对称性，从而得到载波频率和调制频率估计。SFM信号参数估计方法的步骤具体包括：