[发明专利]基于四阶非对称乘积型核函数的QFM信号参数估计方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达信号检测与估计技术领域，特别涉及基于四阶非对称乘积型核函数的QFM信号参数估计方法。

背景技术

调频信号是一种瞬时频率随着时间而变化的信号，因此是典型的非平稳信号。根据调频率与时间的线性关系，调频信号可以分为线性调频和非线性调频两类信号。瞬时频率与时间具有二次函数关系的QFM(Quadratic frequency modulated,二次调频)信号是一种普遍存在于自然界和人工应用中的信号，在声呐、高分辨雷达、地震信号分析、遥感遥测、通信等工程和科学领域有着广泛的应用。

时频分析方法能够同时描述信号在不同时间不同频率的能量强度或密度分布，是分析非平稳信号的一种直接和有效的方法。时频分析方法可以分为线性变换和非线性变换两类，典型的线性变换有短时傅立叶变换(Short time Fourier Transform,STFT)、Gabor变换、小波变换等。线性变换由于受到测不准原理的限制，不可能同时得到很高的时间分辨率和频率分辨率。典型的非线性变换方法有：Wigner-Ville分布(WVD)、模糊函数、Cohen类时频分布等双线性时频分布和多项式Wigner-Ville分布(Polynomial WVD，PWVD)等高阶时频分布。双线性时频分布能够较好地分析线性调频(Linear frequency modulated,LFM)信号，但在分析QFM信号时会产生严重的交叉项(包括单分量时的内部交叉项和多分量时的外部交叉项)，从而影响分析结果。多项式Wigner-Ville分布通过选取合适的参数能够对单分量的QFM信号具有最佳的时频聚集性，但对于多分量的信号会产生严重的外部交叉项。时频分布是非参数化的分析方法，直接由时频分布可以描述信号的瞬时频率信息，但不能完成对信号参数的直接估计以及信号的重构。对于QFM信号，最大似然估计(Maximum Likelihood，ML)无疑是具有最优检测和估计性能的参数估计方法，但它在实际应用中需要进行3维的最大值搜索，运算量极大。为了避免3维目标函数和相应的3维的最大值搜索，三次相位函数(Cubic Phase Function，CPF)被提出并运用，但对于多分量的QFM信号却无法处理；PHMT(Product High-Order Matched-Phase Transform)和PGCPF(Product Generalized Cubic Phase Function)方法可以应用于多分量QFM信号的参数估计，但这两种方法经过高阶非线性变换后均只能估计最高阶的参数，无法同时估计其他参数，需要通过迭代补偿不断搜索估计不同阶数的参数，补偿精度影响估计效果。

发明内容

本发明的目的在于提出基于四阶非对称乘积型核函数的QFM信号参数估计方法，本发明先估计信号的调频率，再同时估计信号的调频率变化率和中心频率，最后估计信号的幅度，从而重构原信号。

为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案予以实现。

基于四阶非对称乘积型核函数的QFM信号参数估计方法包括以下步骤：

步骤1，获取初始多分量二次调频信号x(n)，n表示采样序列时刻点，N表示总采样点数；得出初始多分量二次调频信号的总能量E₀；设置循环次数变量r，r＝0,1,2,...，当r＝0时，执行步骤2；

步骤2，构造信号x(n)的时延函数x(n+m)，m表示信号x(n)时延的时刻点数，得出函数y(n,m)，y(n,m)＝x(n+m)x(-n-m)；将信号x(n)中具有最大幅度值的分量记为信号x(n)的第j个分量，根据函数y(n,m)，得出信号x(n)中具有最大幅度值的分量的调频率估计值

步骤3，利用信号x(n)中具有最大幅度值的分量的调频率估计值对信号x(n)进行补偿，得到补偿后信号x_d1(n)；利用补偿后信号x_d1(n)，构造四阶非对称乘积型核函数y₁(n,m)：