[发明专利]一种LFM信号多径时延的估计方法及装置

说明书

本发明公开了一种LFM信号多径时延的估计方法及装置，其中，估计方法包括：接收多径LFM信号，并对所述多径LFM信号进行P‑NAT变换；将发射信号和经P‑NAT变换后的多径LFM信号做最佳阶次的分数阶傅里叶变换；检测分数阶傅里叶变换域的峰值点，根据分数阶傅里叶变换域的峰值位置偏移量和时延的关系对所述LFM信号的多径时延进行估计；本发明提供的估计方法通过对多径LFM信号进行P‑NAT变换，接着进行最佳阶次的分数阶傅里叶变换，最后对所述LFM信号的多径时延进行估计，由于P‑NAT函数能够抑制脉冲噪声，使得在Alpha稳定分布噪声环境下能够对LFM信号多径时延进行准确估计。

技术领域

本发明涉及信号处理领域，特别涉及一种Alpha稳定分布噪声下LFM信号多径时延的估计方法及装置。

背景技术

线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号是自然界众多领域中都存在的一种非平稳信号，因其具有发射功率低、作用距离远和抗多普勒频移等优点，在雷达、水下探测、UWB探测和扩频通信等领域中广泛应用。高精度的LFM信号多径时延估计在信道探测、目标定位等方面十分重要。

匹配滤波和解卷积(deconvolution, DC)算法是实现多径时延估计的经典方法，但是匹配滤波算法中多径时延的分辨率受sinc函数旁瓣的影响较大，而DC算法只有在信噪比较高的环境下适用。并且这些算法都是假设接收信号为平稳信号，而LFM信号为非平稳信号，所以用来处理LFM信号存在先天不足。时频分析是非平稳信号处理的常用方法，将时频分析方法引入多径时延估计中是实现非平稳信号多径时延估计的重点研究方向。

上述算法都是将背景噪声建模为高斯分布，在Alpha稳定分布噪声环境下算法性能出现退化，对此，研究者们提出多种抑制脉冲噪声的方法，一类是利用相关熵理论改进传统多径时延估计算法，该类算法因为相关熵核函数的自身缺陷无法抑制幅值相近的脉冲噪声。一类是采用非线性变换对含有脉冲噪声的信号进行预处理，使含噪信号的二阶矩有限，再结合常规方法估计出多径时延，包括基于分数低阶统计量 (Fractional Lower OrderStatistics, FLOS)的方法、采用Myriad和Meridian滤波器的方法、以及基于非线性幅值变换(nonlinear amplitude transformation, NAT)函数的方法。其中FLOS方法需要获取脉冲噪声先验知识，且其阶数选取缺乏理论依据；采用Myriad和Meridian滤波器算法复杂度高，且强脉冲噪声环境下不适用；基于非线性幅值变换函数的方法无需噪声先验信息，实现简单，但传统的函数如Sigmoid函数和反正切函数的脉冲噪声抑制能力较弱，低于FLO方法。

综上所述，现有技术存在的问题是：计算复杂度高、依赖于噪声先验知识和脉冲噪声抑制能力有限。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供一种可以在Alpha稳定分布噪声环境下对LFM信号的多径时延进行估计的方法及装置。

为了实现上述目的，本发明一方面提供一种LFM信号多径时延的估计方法，包括：

接收多径LFM信号，并对所述多径LFM信号进行P-NAT变换，其中，P-NAT变换的函数为：

（1）

式中，W为尺度变换参数且W＞0，的值域为（-W，W），x表示函数自变量；

将发射信号和经P-NAT变换后的多径LFM信号做最佳阶次的分数阶傅里叶变换；

检测分数阶傅里叶变换域的峰值点，根据分数阶傅里叶变换域的峰值位置偏移量和时延的关系对所述LFM信号的多径时延进行估计。

作为优选的一种技术方案，在对接收到的多径LFM信号进行P-NAT变换，步骤中：

LFM信号的时域表达式为：

（2）