[发明专利]一种跳频信号跳周期和起跳时间估计方法

摘要

本发明公开了一种跳频信号跳周期和起跳时间估计方法，该方法包括以下步骤：第一步：获取数据序列；第二步：参数初始化；第三步：计算第i个短时窗内数据的功率谱；第四步：由功率谱估计该短时窗内数据的峰值频率和峰值均值功率比；第五步：判断是否处理完所有短时窗的数据：如未处理完，返回第三步，否则转入第六步；第六步：估计跳频信号的每一跳的起始时刻；第七步：利用α-TM算法估计跳周期和起跳时刻。该方法同时利用跳频信号的频率特征和能量特征，稳健性好；通过短时傅里叶变换实现，计算量小，工程实用性强，适用于跳频信号参数的快速稳健估计。

主权项

1.一种跳频信号跳周期和起跳时间估计方法，其特征在于包括如下步骤：（1）获取待处理数据序列x(n),n＝0,1,…,N-1，其中N为检测到的跳频信号所对应的采样点个数；（2）参数初始化：设置短时傅里叶变换采用的短时窗长M、短时窗移动步进L，以及α-TM算法的α值；计算出总的短时窗个数表示向下取整运算，并初始化短时窗序号i＝1；（3）计算第i个短时窗内的数据的功率谱Y_i(l₂)：设第i个短时窗内的数据序列为x_i(m)=x(n_i),m＝0,1,…M-1，n_i＝(i-1)L,(i-1)L+1,…,(i-1)L+M-1，用公式（1）对x_i(m)做离散傅里叶变换：Xi(l1)=Σm=0M-1xi(m)e-j2πMml1,l1=0,1···,M---(1)]]>其中X_i(l₁)表示离散傅里叶变换的结果，j表示虚数单位，即l₁为X_i(l₁)的离散频率序号，则第i个短时窗内的数据x_i(m)的功率谱Y_i(l₂)为：Yi(l2)=1M|Xi(l1)|2,l1=l2]]>且l₂＝0,1,2…M/2-1      （2）其中，l₂为Y_i(l₂)的离散频率序号；（4）由步骤（3）得到的功率谱Y_i(l₂)估计第i个短时窗内数据的峰值频率f_i和峰值均值功率比PAR_i：f_i＝(L_i-1)Δf                         （3）PARi=max[Yi(l2)]mean[Yi(l2)]-max[Yi(l2)]/M---(4)]]>其中L_i为所有功率谱Y_i(l₂)，l₂＝0,1,2…M/2-1中的最大值对应的离散频率序号，Δf为短时窗长度为M的离散傅里叶变换的频率分辨率，Δf＝f_s/M，f_s为采样频率，max[Y_i(l₂)]为所有功率谱Y_i(l₂)，l₂＝0,1,2…M/2-1中的最大值，mean[Y_i(l₂)]为所有功率谱Y_i(l₂)，l₂＝0,1,2…M/2-1的平均值；（5）判断是否处理完所有短时窗的数据序列：如果i≤I-1，其中则令i＝i+1，并返回到步骤（3），否则进入步骤（6）；（6）估计跳频信号的每一跳的起始时刻：首先，从所有短时窗估计的峰值频率序列和峰值均值功率比序列{PAPR_i,i＝2,3,…,I-1}中找出同时满足公式（5）和公式（6）的短时窗序号，记为i_k，k＝1,2,…K：|f_i-1-f_i+1|＞f_TH       （5）PAR_i＜min(PAR_i-1,PAR_i+1)     （6）其中K为同时满足公式（5）和公式（6）的短时窗序号的总数，f_TH=2Δf；f_i表示第i个短时窗内数据的峰值频率，PAR_i表示第i个短时窗内数据的峰值均值功率比；然后，利用公式（7）估计跳频信号的每一跳的起始时刻N^ks=ikL-M/2,k=1,2,···K---(7)]]>（7）利用α-TM算法估计跳周期和起跳时刻估计过程如下：首先，利用公式（8）计算的差值序列N^kd=N^k+1s-N^ks,k=1,2···,K-1---(8)]]>然后，利用公式（9）计算{N^kd,k=1,2···,K-1}]]>排序后的结果{N^kds,k=1,2···,K-1}]]>N^kds=sort(N^kd),k=1,2···,K-1---(9)]]>最后，利用公式（10）和（11）估计出跳周期和起跳时刻N^h=1(K-2k0+1)Σk=k0K-k0N^kds---(10)]]>N^0=1K-2k1+2[Σk=k1K+1-k1N^ks-(K-2k1+2)(K-1)2N^h]---(11)]]>其中表示对序列{N^kd,k=1,2···,K-1}]]>进行排序，