[发明专利]一种基于非线性最小二乘法的ZPW-2000信号解调方法

摘要

本发明公开了一种基于非线性最小二乘法的ZPW‑2000信号解调方法。该方法基于非线性最小二乘法法则，包含数据预处理、粗估计、网格搜索及精确搜索五个步骤。本发明具有较高的解调准确度。高信噪比环境下采样持续时间大于等于0.11s的ZPW‑2000移频信号均可被本发明正确解调。同时，本发明具备实时解调能力，较好的抗白噪声能力以及较好的抗单频干扰能力。

主权项

1.一种基于非线性最小二乘法的ZPW‑2000信号解调方法，其特征在于，该方法的实现目的为寻求以下价值函数的最大值：式中，分别为载频频率f0、低频频f1估计值；x＝[x(0) x(1) x(2) … x(N‑1)]^T为接收信号采样序列；N为采样序列长度，序列下标从0开始；[·]^T为矩阵转置符号；Z为下文定义的ZPW‑2000信号近似模型矩阵形式中的参数矩阵；依据ZPW‑2000信号的傅立叶级数展开形式，定义ZPW‑2000信号s(n)的近似模型如下：式中，L为近似模型中频率分量个数，本发明令L＝5；ω_l，l＝1,2,...,L为近似模型中各频率分量的频率值，其定义为ω_l＝2π(f₀+(l‑3)f₁)T_s，T_s为接收信号采样间隔；A_l，l＝1,2,...,L和分别为近似模型中各频率分量的幅值和相位；a_l，l＝1,2,...,L和b_l，l＝1,2,...,L共同组成近似模型中各频率分量的系数，它们与A_l及的关系为：ZPW‑2000信号近似模型的矩阵形式定义如下：式中，为近似模型序列；Z为参数矩阵，定义如下：Z＝[c(ω₁) c(ω₂) … c(ω_L) s(ω₁) s(ω₂) … s(ω_L)]   (5)式中，c(ω_l)，l＝1,2,...,L和s(ω_l)，l＝1,2,…,L分别为近似模型中各频率分量的余弦、正弦序列，对于频率分量ω_l，c(ω_l)和s(ω_l)的定义分别如下：c(ω_l)＝[1 cos(ω_l) cos(2ω_l) … cos(ω_l(N‑1))]^T   (6)s(ω_l)＝[0 sin(ω_l) sin(2ω_l) … sin(ω_l(N‑1))]^T   (7)α为近似模型中各频率分量的系数向量，定义如下：α＝[a₁ a₂ … a_L ‑b₁ ‑b₂ … ‑b_L]^T   (8) 。