[发明专利]高分辨率线性时频分析方法

说明书

本发明公开了一种高分辨率线性时频分析方法，其采用迭代自适应方法获取高分辨率瞬时频率估计结果，相比线性时频分析方法，时间‑频率二维分辨率得到大幅提高，可显著提升多个信号在时间‑频率域内的二维区分度；且采用线性变换对信号进行分析处理，相比非线性时频分析方法，有效消除了交叉项的影响，可进一步提升对多个时频混叠信号的时频分析处理效果；本发明通过少量迭代即可获得收敛的时频分析结果，并对线性调频信号和非线性调频信号均具备良好的分析处理性能，相比其它改进类时频分析方法，计算量大幅降低且适用性更强。

技术领域

本发明属于无线电信号处理技术领域，特别是一种高分辨率线性时频分析方法。

背景技术

现代战争，特别是20世纪90年代发生的几起局部战争表明：无线电电子侦察技术已经从早期的辅助保障作用发展成为涉及整个作战行动的重要影响因素。电子对抗是电子战(EW，Electronic Warfare)中的重要分支，电子战微波接收机是电子侦察系统以及情报保障体系中的重要组成部分，其主要功能是接收复杂信号环境下的非合作信号，侦察接收的性能直接影响干扰的效果。它的主要侦察对象为雷达信号和通信信号。现代电子侦察信号环境中，信号形式越来越复杂，信号数量越来越密集，所处频段也在不断扩展。因此，在同一时间内接收到多个时域、频域同时混叠且具有不同调制特性信号的概率较高。因此，电子战和电子侦察接收机除了要求具有宽的接收带宽、高灵敏度、大动态范围、高分辨率和实时或准实时信号处理能力以外，还必须能够适应现代高密集度的信号环境，具有对多个时域、频域混叠信号进行分析处理的能力。

传统的信号分析一般在时域或者频域展开，分别构成了信号的时域分析或频域分析方法，使用的主要数学工具是傅里叶变换(Fourier Transform，FT)，只适用于统计量不随时间变化的平稳信号。虽然Kalman滤波、RLS算法等自适应滤波方法也可用于非平稳信号的分析，但是一般只限于对慢时变信号的跟踪，并不能得到一般时变信号的统计量等结果(如信号功率谱等)。换言之，这些信号处理方法不能满足多个时域、频域混叠信号对应的非平稳信号分析的特殊要求。

对非平稳信号的时频分析可以分为线性分析和非线性分析两大类，分别对应两种经典的时频分析方法：短时傅里叶变换法(Short Time Fourier Transform，STFT)和魏格纳-威尔变换法(Wigner-Ville Transform，WVT)。由于WVT方法为基于二次型的分析方法，在分析多信号时会受到交叉项的影响，限制了其在多分量信号分析中的应用效果。通过对传统STFT时频分析方法的研究可知，在对包含多个分量的时域混叠信号进行分析时，为了获取足够的瞬时频率分辨率，需要尽可能增大STFT中的分析窗函数宽度；然而，为了在时频分析中获取信号的局部特性(时域分辨率)，分析窗函数宽度又不能超过非平稳信号的局部平稳长度。因此，STFT中的滑窗操作需要在频域分辨率和时域分辨率之间寻求平衡，这也成为制约STFT瞬时频率分辨率的根本原因。