[发明专利]基于自适应STFT方法的微多普勒信号参数估计方法

说明书

本发明涉及一种基于自适应STFT方法的微多普勒信号参数估计方法，属于雷达目标信号检测和参数估计技术领域，解决低信噪比下无人机信号参数难以有效估计的问题，解决方案为：本发明针对无人机旋翼回波信号，首先通过傅里叶变换自适应选取STFT信号长度、窗长、旋转频率等参数的初步估计值，接着利用STFT、SST完成旋翼类微多普勒信号的参数估计。这种自适应STFT方法的旋翼类无人机微多普勒信号参数估计技术可提高信号时频分辨率，有利于参数估计精度和目标识别率的提高，给后续雷达探测系统的检测和识别需求提供技术保障，值得采用和推广。

技术领域

本发明属于雷达目标信号检测和参数估计技术领域，具体涉及的是一种基于自适应STFT方法的微多普勒信号参数估计方法。

背景技术

针对旋翼类目标的微多普勒分析，目前常用的时频分析方法为短时傅里叶变换(STFT)，但STFT受限于目标旋翼个数和旋翼旋转频率，合适的窗长度难以进行准确的选择，另外STFT的时频分辨率受不确定性原则约束，实际使用中难以对多条微多普勒曲线进行准确的分辨。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点，解决低信噪比下无人机信号参数难以有效估计的问题，提供一种基于自适应STFT方法的微多普勒信号参数估计方法。

本发明针对上述STFT难以对多分量微多普勒信号进行准确时频分辨的问题，提出基于傅里叶变换(FT)、自适应窗长STFT、同步压缩变换(SST)的旋翼参数估计技术，以提高低信噪比下雷达对旋翼无人机目标的检测和识别性能，给后续雷达探测系统的检测和识别需求提供技术保障。

为了解决上述问题，本发明的技术方案为：

基于自适应STFT方法的微多普勒信号参数估计方法，包括以下步骤：

S1、无人机旋翼回波的数字信号x(n)表示为：

式①中：n为采样点数，n＝1，2，……N；T_s为采样时间间隔，单位为秒；P为无人机旋翼个数，p＝1，2……P；L为旋翼长度，单位为米；目标与雷达视线夹角为β弧度，f_r为旋翼频率，φ_i为第i个旋翼的初始相位，λ为电磁波波长；ξ为反射信号幅度，单位为伏特；

S2、对式①进行傅里叶变换：

X(w)＝FFT[x(n)]；   ②

S3、对式②中相邻谱线的频率间隔进行标记，并计算对应的频率大小f_AM：

式③中：n_a，n_b分别表示相邻谱线对应的频谱点数；

S4、利用式③获取多普勒频谱范围，即获得目标旋翼引起的最大多普勒频率f_d；

S5、对式①进行STFT：

S6、对式④进行SST：

式⑤中T表示SST变换，w(n,w)表示瞬时频率：

式⑥中diff代表对函数S(n,w)关于n进行差分运算；

S7、抽取T[S(n,w)]时间维上多个点，估计无人机旋翼个数即：

S8、将式⑦获得结果代入中，重复步骤S5～S7，进一步验证选取的窗长以及获得的旋翼数，并求出旋翼频率f_r：