[发明专利]基于差分包络检波的三角线性调频连续信号参数估计方法有效
申请号: | 201811475893.X | 申请日: | 2018-12-04 |
公开(公告)号: | CN109683142B | 公开(公告)日: | 2020-06-09 |
发明(设计)人: | 丁汉清;陈柯宇;徐晋;李钊;张喆;刘伟华;陈雪艳 | 申请(专利权)人: | 郑州轻工业大学 |
主分类号: | G01S7/285 | 分类号: | G01S7/285 |
代理公司: | 北京五洲洋和知识产权代理事务所(普通合伙) 11387 | 代理人: | 刘春成;刘素霞 |
地址: | 450001 *** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 包络检波 三角 线性 调频 连续 信号 参数估计 方法 | ||
本发明属于信号检测与估计技术领域,公开了一种基于差分包络检波的三角线性调频连续信号参数估计方法;接收机对观测到的来自雷达的三角线性调频连续波信号进行采样,得到采样序列;接收机对采样序列进行差分运算、希尔伯特变换和低通滤波,得到去噪包络序列;接收机根据去噪包络序列计算,得到包括正调频率、负调频率、调频信号周期、扫频区间最小频率和扫频区间最大频率在内的信号特征参数。本发明具有在时域进行特征提取和计算,时间复杂度较低的优点,可用于解决三角线性调频连续信号的参数估计问题;利用序列差分和包络检波可以得到三角线性调频连续信号的特征参数,根据包络斜率和包络斜率变化时刻计算出参数估计值。
技术领域
本发明属于信号检测与估计技术领域,尤其涉及一种基于差分包络检波的三角线性调频连续信号参数估计方法。
背景技术
目前,业内常用的现有技术是这样的:连续波雷达是现代雷达一个重要的发展方向,与脉冲雷达相比具有截获概率低的特点。对于电子侦察而言,如何有效地截获敌方的连续波雷达信号,进而提取出信号参数,是值得研究的问题。在连续波雷达中,线性调频连续波(Linear Frequency Modulation Continuous Wave,LFMCW)信号应用最为广泛,研究如何对这类信号进行有效的检测并识别其特征参数,具有重要的理论研究意义和工程应用价值。文献“Geroleo F G,Brandt-Pearce M.Detection and Estimation of LFMCW RadarSignals[J].IEEE Transactions on AerospaceElectronic Systems,2012,48(1):405-418”利用离散周期Wigner-Hough变换(Periodic Wigner-Hough Transform,PWHT)对信号进行检测,其信噪比处理增益具有相干累积的效果,但需要在参数域进行多维搜索,导致计算量大。文献“刘静,赵惠昌,高振儒.基于QMFBT的LFMCW引信信号识别[J].南京理工大学学报,2011,35(1):97-101”利用正交镜像滤波器组在时频域分析提取LFMCW信号的特征参数,特征参数提取难度较大,从而对参数估计性能影响较大。文献“刘勇,张国毅,张旭洲.低信噪比下LFMCW信号的参数估计[J].电子信息对抗技术,2014(6):28-33”将高阶统计量对噪声不敏感的优点,与滤波器组提取特征参数的方法相结合,在时频域进行特征参数分析提取,但是滤波器组的设计和选择限制了该方法的参数估计性能。上述技术需要在时频等参数域进行二维搜索,对信号特征进行分析提取,相比在某一特征域进行一维搜索分析提取,前者提取难度较大且计算量较大,同时滤波器组的设计方案增加了系统复杂度。
综上所述,现有技术存在的问题是:现有的参数估计方法或在参数域进行多维搜索,或是结合滤波器组在时频域进行分析存在参数域进行多维搜索导致计算量大。
解决上述技术问题的难度和意义:难度在于:如何在保证对调频连续信号有效估计的同时降低计算量和特征提取难度。意义在于:通过降低参数估计的时间复杂度,使得参数估计方法更具有时效性,降低估计成本,更符合实际应用要求。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种基于差分包络检波的三角线性调频连续信号参数估计方法。
本发明是这样实现的,一种基于差分包络检波的三角线性调频连续信号参数估计方法,所述基于差分包络检波的三角线性调频连续信号参数估计方法首先接收机对观测到的来自雷达的三角线性调频连续波信号进行采样,得到采样序列;然后接收机对采样序列进行差分运算、希尔伯特变换和低通滤波,得到去噪包络序列;最后接收机根据去噪包络序列计算,得到包括正调频率、负调频率、调频信号周期、扫频区间最小频率和扫频区间最大频率在内的信号特征参数。
进一步,所述基于差分包络检波的三角线性调频连续信号参数估计方法具体包括以下步骤:
步骤一,接收机对观测到的来自雷达的三角线性调频连续波信号x(t)进行采样,得到采样序列x(n);
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