[发明专利]一种基于粒子群优化的多项式相位信号时频变换方法

权利要求书

1.一种基于粒子群优化的多项式相位信号自适应时频变换方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：利用粒子群优化算法对雷达接收的原始多项式相位信号s(t)进行多次分解，每次分解均确定一个信号分量的最优模型阶数和最优待定系数集，具体的：

步骤11：根据多项式相位模型，生成原始多项式相位信号s(t)对应的参考函数h_p，并初始化参考函数h_p的模型阶数N₁＝1，并计算原始多项式相位信号s(t)的能量E₀，随机生成参考函数h_p的至少两个待定系数集{a_n},n＝0,1,2,...,N₁，其中待定系数集{a_n}的个数用N_Particles表示；将待定系数集{a_n}作为粒子群优化算法中初始粒子的位置参数，N_Particles个初始粒子构成原始粒子群I_Particles；

步骤12：将各个待定系数集{a_n}对应的参考函数h_p的共轭分别与原始多项式相位信号s(t)相乘得到混合调制信号x(t)，对混合调制信号x(t)实施傅利叶变换，得到变换结果X(f)，计算变换结果X(f)其中一个频域特征的特征值，并将该特征值作为评价变换结果X(f)的适应度，根据各个变换结果X(f)的适应度优劣，得到当前优化周期的本地各个粒子的位置参数ParticleL，当前最优变换结果X(f)对应的全局最优粒子的位置参数ParticleG，其中ParticleG为所有优化周期中的最优粒子的位置参数，且第一次优化周期中，ParticleL为初始粒子的位置参数；

步骤13：更新本地各个粒子的位置参数，得到新粒子群；

步骤14：采用所述新粒子群中各粒子位置参数对应的待定系数集{a_n}按步骤12的方法，重新计算并评价新粒子群中各粒子位置参数对应的变换结果X(f)的适应度，然后更新当前优化周期的本地各个粒子的位置参数ParticleL和当前的全局最优粒子的位置参数ParticleG；

步骤15：更新所述新粒子群各个粒子的位置参数，并利用本步骤得到的更新后各个粒子位置参数对应的待定系数集{a_n}重复步骤14，以此类推，直至粒子群优化的周期达到设定的最大值Cycles，得到最终的全局最优粒子的位置参数ParticleG；

步骤16：令模型阶数N₁依次从2取到最大可能阶数order_max，每次取值后，重复步骤11至步骤15，从而得到不同模型阶数下的经过Cycles个周期粒子群优化后的适应度指标最优的全局最优粒子的位置参数ParticleG；

步骤17：从步骤16得到所有位置参数ParticleG中选出适应度指标最优的位置参数，从而确定原始多项式相位信号s(t)当前信号分量的最优模型阶数N_p以及N_p对应的最优待定系数集{a_n}_max；

步骤2：利用最优模型阶数N_p和最优待定系数集{a_n}_max确定的信号分量的共轭与原始多项式相位信号s(t)相乘并实施傅利叶变换，得到频谱X'(f)，将频谱X'(f)包络最大值处的强度复数取值置零后，实施逆傅利叶变换，从而得到时域信号y(t)；

步骤3：利用模型阶数为N_p和最优待定系数集{a_n}_max确定的信号分量与时域信号y(t)相乘得到残差信号z(t)，本次分解结束；

步骤4：计算残差信号z(t)的能量E_d，与原始多项式相位信号s(t)能量E₀取比值R，如果比值R小于设定门限γ或分解次数达到设定的上限数量N_max，则停止分解，得到各分量信号的最优模型阶数N_p和最优待定系数集{a_n}_max；否则，利用步骤3计算的残差信号z(t)替换步骤1中的原始多项式相位信号s(t)重新计算混合调制信号x(t)，重复步骤1至步骤3，直至比值R小于设定门限γ或分解次数达到设定的上限数量N_max；

步骤5：将最优模型阶数N_p和最优待定系数集{a_n}_max对应的各个信号分量按分解顺序编号为h_c，其中c＝1,2,...,C，其中C为自适应分解的次数；

步骤6：按单分量信号瞬时频率的物理定义，得到各信号分量h_c对应的瞬时频率曲线f_c(t)，并根据瞬时频率曲线f_c(t)确定原始多项式相位信号s(t)的频率分布范围，最后对所述频率分布范围依次进行离散化、保留主瓣响应以及叠加操作后，得到原始多项式相位信号s(t)的时频联合分布f(t)。