[发明专利]基于LVD的线性调频信号参数估计方法

说明书

技术领域

本发明属于通信技术领域，更进一步涉及雷达信号处理技术领域中基于LVD（Lv’s Distribution LVD）的线性调频信号参数估计方法。本发明利用低阶预处理方法对脉冲噪声进行抑制，LVD变换估计线性调频信号的中心频率和调频斜率参数，实现复杂噪声环境中线性调频信号的相位特征提取。

背景技术

线性调频信号具有大时宽带宽积，采用脉冲压缩技术可以使雷达的峰值发射功率显著降低，从而低于截获接收机的灵敏度，实现发射信号低截获的目的。线性调频信号作为一种最成熟的低截获概率雷达信号，广泛应用于脉冲压缩雷达中。因而，在数字接收的情况下，对线性调频信号中心频率和调频斜率参数进行精确估计，可以实现电子侦察系统中的目标检测和识别。目前，线性调频信号的参数估计方法主要有以维格纳一维利分布（WVD）为代表的双线性时频分析方法和以短时傅里叶变换为代表的线性时频分析方法。

以WVD为代表的双线性时频分析方法是将线性调频信号通过二次型函数变换到时频域，该类方法对于单分量线性调频信号具有良好的能量积聚性，但是当信号分量变多时，该变换过程不可避免的具有严重的交叉项，导致无法正确提取信号项的特征参数。为了抑制交叉项，许多WVD的改进类型被提了出来，如信号分解，固定核函数设计，自适应核函数等。

重庆邮电大学拥有的专利技术“一种抑制多分量线性调频信号时频分布中交叉项的方法”（申请号201010550784.7，申请日2010.11.19，授权号CN102158443A，授权日2011.08.17）中提出一种基于子空间分解的改进方法，该方法通过特征分解将含噪声和交叉项的时频分布矩阵分解成信号子空间和噪声子空间，将信号子空间分离出来，可以在一定程度上减少交叉项干扰。该专利技术存在的不足是，在子空间分解过程中信号相互分离难以利用相关信息，导致利用该专利技术不能充分体现线性调频信号的时频特征，且当数据量较大时，计算速率不够理想。

以短时傅里叶变换为代表的线性时频分析方法，对观测信号进行加窗移位，然后求取加窗信号的傅里叶变换。

中北大学拥有的专利技术“基于短时傅里叶变换和分数阶傅里叶变换的多目标检测方法”（申请号201210335020.5，申请日2012.09.05，授权号CN102866391A，授权日2013.01.09）中提出了一种基于短时傅里叶变换和分数阶傅里叶变换相结合的线性调频雷达信号探测方法。该方法利用单一变量来表示时频信息，在一定程度上能够有效避免交叉项的出现，提高了待检测信号的信噪比。但是，该专利技术存在的不足是，由于短时傅里叶变换窄的观察窗降低了时频域的分辨率，因而在低信噪比条件下信号参数的估计性能降低，并且各分量的分数阶傅里叶谱相互遮蔽。

综上所述，对于线性调频信号的参数估计方法，已有时频分析方法仅仅考虑了线性调频信号随时间变化的时频特征，没有考虑到中心频率和调频斜率对信号瞬时频率的唯一确定性，提取出的时频特征不能直接体现线性调频信号的变化特性，利用该类方法进行参数估计，估计精度不高。

发明内容

本发明目的在于克服上述已有技术的不足，提出一种基于LVD的线性调频信号参数估计方法。本发明充分考虑线性调频信号在LVD平面由中心频率和调频斜率唯一确定的信息，通过二维傅里叶变换，将解耦自相关信号转换为独立分布的LVD谱，以便取得更高的参数估计精度。

实现本发明目的的具体思路是：采集雷达天线中含有实际噪声的线性调频信号，判别采集信号中是否含有脉冲噪声，若存在脉冲噪声，通过降阶预处理，实现脉冲噪声的抑制；采用瞬时自相关函数提取采集信号的自相关信息，再利用傅里叶变换转换为LVD谱；多分量线性调频信号的LVD谱表现为相互独立的脉冲尖峰，搜索尖峰所在的位置坐标，将该坐标值作为线性调频信号的中心频率和调频斜率参数值。

根据上述主要思路，本发明的具体实现步骤如下：

（1）采集信号：

信号采集系统通过脉压雷达的接收机设备，采集雷达天线中任意一段含有实际噪声的线性调频信号。

（2）判别采集的线性调频信号中是否含有脉冲噪声：

2a）采用局部幅值特征方法得到局部阈值，将该阈值作为判别门限；

2b）幅值统计模块将采集的线性调频信号局部幅值与判别门限进行比较，判别采集的线性调频信号中是否含有脉冲噪声；若存在脉冲噪声，则幅值统计模块发出脉冲指示信号，则执行步骤3；若不存在脉冲噪声，则幅值统计模块发出采集信号，执行步骤4。