[发明专利]一种基于数据驱动的雷达通信混叠信号分离方法及设备

说明书

本发明提出了一种基于数据驱动的雷达通信混叠信号分离方法及设备，所述方法包括：基于调幅项的傅里叶展开，基于黎曼和对调频项进行建模，建立接收信号的稀疏观测模型；基于观测模型，将信号分离问题转化为对傅里叶系数向量x和瞬时频率向量f的估计问题；通过交替迭代的方法分别求x和f，其中对于x，基于稀疏贝叶斯学习利用当前f的估计值重构x，通过建立瞬时频率更新目标函数，利用当前的x更新f。本发明方法能够实现雷达、通信信号在时频域存在混叠情况下的有效分离。

技术领域

本发明涉及雷达、通信信号处理领域，具体涉及一种基于数据驱动的雷达通信混叠信号分离方法及设备。

背景技术

混叠信号的源分离在无线通信、雷达信号处理和电子战中应用广泛，接收信号中包含的信号分量在空域、时域、频域和时频域存在混叠的情况下，如何将感兴趣的信号与其他信号分离，是侦察系统进行参数估计、信号类型识别的关键。目前现有的分离方法可以分为两类：模型驱动方法和数据驱动方法。模型驱动方法通常根据参数使用预先定义的模型来表示信号，源分离是通过估计其模型参数来实现的；数据驱动方法则是完全非参数化的，可以自适应地将信号分解为各信号分量。模型驱动方法主要包括短时傅里叶变换、经验小波变换、基于稀疏的方法等，数据驱动方法主要包括经验模式分解、变分模式分解等。但上述方法主要存在如下问题：(1)现有方法难以分离在时频域中存在混叠的信号；(2)雷达、通信混合信号瞬时幅度变化快，带宽大，现有方法分离性能不佳；(3)现有方法大多要求瞬时频率已知，或先对瞬时频率作估计，估计过程复杂，不易得到准确的瞬时频率估计值。

发明内容

发明目的：本发明针对时频域混叠信号分离应用需求和挑战，提供一种基于数据驱动的雷达通信混叠信号分离方法，可在信号瞬时频率未知的情况下实现复杂混叠信号的有效分离，可应用于复杂电磁环境下电子侦察任务。

本发明的另一目的是提供一种基于数据驱动的雷达通信混叠信号分离设备。

技术方案：第一方面，一种基于数据驱动的雷达通信混叠信号分离方法，包括以下步骤：

1)对信号分量的幅度项进行傅里叶展开，根据调幅项的傅里叶展开，基于黎曼和对调频项进行建模，建立接收信号的稀疏观测模型y＝Ax+n，其中y为接收信号，A为包含未知瞬时频率的观测矩阵，x为傅里叶分解的系数向量，n为噪声；

2)基于接收信号的稀疏观测模型，将信号分离问题转化为对傅里叶系数向量x和瞬时频率向量f的估计问题；

3)通过交替迭代的方法分别求傅里叶系数向量x和瞬时频率向量f；

4)根据求得的傅里叶系数向量x和瞬时频率向量f进行信号重构，得到分离后的时域信号。

进一步地，所述步骤1)包括：

接收信号经采样后表示为：

其中，采样时间t＝t₀，...，t_N-1，N为采样数，K为接收的混合信号中信号分量的个数，a_k(t_n)和f_k(t_n)分别为第k个信号分量的瞬时幅度IA和瞬时频率IF，n(t_n)为复高斯白噪声，功率为σ²；

对瞬时幅度a_k(t_n)进行傅里叶分解：

其中，表示频率间隔，其中F_s为采样频率，κ参数调节频率间隔，Q为正整数，控制傅里叶基的数目；和分别为傅里叶分解系数；