[发明专利]一种基于信号循环平稳特性的盲抽取方法

说明书

技术领域

本发明属于信号盲抽取技术领域，特别涉及一种基于信号循环平稳特性的盲抽取方法。

背景技术

盲抽取技术是指在源信号及传输信道未知情况下，仅利用传输信道输出的观测信号抽取出目标信号的方法。由于盲抽取技术需要的先验信息很少，使得其具有极强的适应性和广阔的应用领域。

无源雷达自身不发射电磁波，而是利用各种通信、广播等信号作为照射源。这些人工信号的特定阶统计特征参数往往是随时间周期性变化的，统称为循环平稳信号。如果信号的二阶统计量随着时间周期性变化，我们称该信号具有二阶循环平稳特性，并用循环频率来描述这一周期性。

由于空间中可能同时存在多个照射源，无源雷达可能接收到多个信号。如何在源信号及传输信道未知情况下，从观测信号中抽取出有用的信号(即目标信号)，成为无源雷达领域一个重要的问题。

传统盲抽取方法的研究都是建立在信号为平稳随机过程这一前提下，曾涌现出多种盲源分离算法。和平稳信号相比，对循环平稳信号的分析将更为复杂。所以现存的基于信号循环平稳特性的盲抽取方法，具有精度不高的特点。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于信号循环平稳特性的盲抽取方法，本发明充分利用了信号的二阶循环平稳特性，使输出信号中的目标信号的二阶循环统计特性最大化，同时使得其他干扰信号的二阶循环统计特性最小化，所得的输出信号将为目标信号的一个估计。实验结果表明，本发明可以有效的实现混合信号中具有特定循环频率信号的抽取，其精度明显高于其他盲抽取方法。

本发明的技术思路是：建立一个目标函数，目标函数中第一部分表示输出信号在目标信号循环频率上的二阶循环自相关函数，第二部分表示输出信号在其他循环频率上的二阶循环自相关函数，目标函数结构为第一部分减去第二部分。通过迭代的方法使目标函数最大，则相当于使输出信号中的目标信号的二阶循环特性最大化，而使得其他干扰信号的二阶循环特性最小化。此时的输出信号则为目标信号的一个估计。

为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案予以实现。

一种基于信号循环平稳特性的盲抽取方法包括以下步骤：

S1：利用雷达的每个接收通道接收源信号组，得到雷达的每个接收通道的观测信号；所述源信号组由多个源信号组成，其中，每个源信号为循环平稳信号；然后根据源信号组建立观测信号模型；

S2：根据雷达的每个接收通道的观测信号，建立对应的白化矩阵模型，得出白化后信号矩阵；

S3：根据所述白化后信号矩阵，建立对应的输出信号模型；根据输出信号在每个源信号的循环频率上的二阶循环自相关函数，得出目标函数；

S4：求解出使目标函数最大的输出信号模型；

S5：根据对应的输出信号模型，得出输出信号。

本发明的特点和进一步改进在于：

在步骤S1中，雷达的每个接收通道在接收的源信号组表示为S(t)，S(t)＝(s₁(t),...,s_η(t),...,s_m(t))^T，其中，T表示矩阵或向量的转置，s_η(t)表示雷达的每个接收通道接收的第η个源信号，η取1至m，m表示接收的源信号的个数；每个接收的源信号为循环平稳信号，所述第η个源信号s_η(t)的循环频率为α_η；

建立以下观测信号模型：X(t)＝AS(t)，其中，X(t)表示观测信号矢量，A表示n×m维的混合矩阵，n表示雷达的接收通道的个数。

在步骤S1中，雷达的第g个接收通道的观测信号为x_g(t)，g取1至n，n表示雷达的接收通道的个数；利用x₁(t)至x_n(t)组成观测信号矢量X(t)：

X(t)＝(x₁(t),...,x_g(t),···,x_n(t))^T

其中，T表示矩阵或向量的转置；

在步骤S2中，根据以下公式得出观测信号的协方差矩阵C_x：

C_x＝E{X(t)X(t)^T}

其中，T表示矩阵或向量的转置，E{·}表示求矩阵的期望；