本发明专利技术公开了一种双曲调频信号周期斜率和起始频率估计方法，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：采用最大线谱法估计第i个短时窗内数据的瞬时频率fi；第五步：估计第i个短时窗内数据的过零点间隔gi=1/fi；第六步：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，否则转入第七步；第七步：对过零点间隔估计序列{gi,i＝1,2,…,I}进行滑动中值滤波得第八步：计算第k次迭代权重第九步：判断是否满足迭代停止条件：如不满足，返回第八步，否则转入第十步；第十步：计算出周期斜率和起始频率。该方法无需复杂的计算和参数搜索，稳健性强，可以实现参数的快速、高精度估计。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，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：采用最大线谱法估计第i个短时窗内数据的瞬时频率fi；第五步：估计第i个短时窗内数据的过零点间隔gi=1/fi；第六步：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，否则转入第七步；第七步：对过零点间隔估计序列{gi,i＝1,2,…,I}进行滑动中值滤波得第八步：计算第k次迭代权重第九步：判断是否满足迭代停止条件：如不满足，返回第八步，否则转入第十步；第十步：计算出周期斜率和起始频率。该方法无需复杂的计算和参数搜索，稳健性强，可以实现参数的快速、高精度估计。【专利说明】
本专利技术属于信号处理领域，具体涉及。
技术介绍
双曲调频信号具有多普勒不变性，这一性质使其特别适用于检测高速小目标，这使得双曲调频信号在水声和雷达等领域得到了广泛的应用。周期斜率和起始频率是表征线双曲调频信号频率特性的两个基本参数，如果能够估计得到这两个参数，在已知信号脉宽的条件下，即可恢复出获取的双曲调频信号，这对水声对抗和雷达对抗有着十分重要的意义，因此其估计问题是水声和雷达信号处理领域的重要研究内容。目前用于估计双曲调频信号参数的方法主要有最大似然法，非线性最小二乘法和时频分析与图像处理相结合的方法。最大似然法和非线性最小二乘法都需要解非线性方程，而对于双曲调频信号来说，这两种方法需要求解的非线性方程都不存在解析解，因此需要使用数值解法，这就加大了求解的难度和计算的复杂度。时频分析与图像处理相结合的方法为了达到较好的估计结果，需要重复使用时频滤波器，这使得该算法的计算量大大增加，限制了其工程实用性。在进行双曲调频信号周期斜率和起始频率估计前，需要先进行数据采集和信号检测，由数据采集部分可以得到采样频率fs，通过信号检测可以得到信号的起始和终止时刻，检测到的信号的终止和起始时刻的差值即为信号脉宽，信号脉宽所对应的采样点数即为N，在检测到信号起始时刻并得信号脉宽所对应的采样点数N后，即可进行双曲调频信号周期斜率和起始频率估计。
技术实现思路
技术问题:本专利技术提供了一种无需进行复杂的计算和参数搜索，可在保证参数快速估计前提下，提高参数估计精度的双曲调频信号周期斜率和起始频率估计方法。技术方案:本专利技术的双曲调频信号周期斜率和起始频率估计方法，包括以下步骤:第一步，获取待处理的数据序列X(η), η = 0, 1，..., N~1:从传感器接收N个采样点的实时采集数据作为待处理的数据序列x(n)，n = 0，1，…，N-1，或从存储器中提取从检测到信号时刻起始的N个采样点的数据作为待处理的数据序列x(n)，n = 0，1，…，N_l，所述的N为检测到的双曲调频信号脉宽长度所对应的采样点个数；第二步，参数初始化:设置短时窗长M、短时窗移动步进L、最大迭代次数门限K和精度控制指标ε，计算出总的短时窗个数/ = iruL(/V-L)/L」，匕」表示向下取整运算，初始化短时窗序号i = 1，所述短时窗长Μ取值为2的整数次幂且满足Μ < N/4，L取值为L ^/4J.K取值为大于等于2的正整数，ε取值为小于等于0.1的正数；第三步，对第i个短时窗内的数据序列Xi (m)做离散傅里叶变换并计算其功率谱Yi(l2):第 i个短时窗内的数据序列为 Xi (m) =x(rii), m = 0，1，…M_l,叫=(1-l)L, (i_l)L+l,…，(1-l)L+M-l，用下列式1对Xi(m)做离散傅里叶变换:【权利要求】1.，其特征在于，该估计方法包括以下步骤:第一步，获取待处理的数据序列Χ(n), n = 0，1，…，N-l:从传感器接收Ν个采样点的实时采集数据作为待处理的数据序列x(n)，n = 0，1，…，N-1，或从存储器中提取从检测到信号时刻起始的N个采样点的数据作为待处理的数据序列X (n)，n = 0，1，…，N-1，所述的N为检测到的双曲调频信号脉宽长度所对应的采样点个数；第二步，参数初始化:设置短时窗长Μ、短时窗移动步进L、最大迭代次数门限Κ和精度控制指标ε，计算出总的短时窗个数 2.根据权利要求1所述的双曲调频信号周期斜率和起始频率估计方法，其特征在于，所述的第三步中，Xi(m)的离散傅里叶变换是通过快速傅里叶变换实现。3.根据权利要求1所述的双曲调频信号周期斜率和起始频率估计方法，其特征在于，所述的第八步中，权重修正因子51=1。【文档编号】G01S7/00GK103675758SQ201310652510【公开日】2014年3月26日 申请日期:2013年12月5日 优先权日:2013年12月5日 【专利技术者】方世良, 姚帅, 王晓燕, 韩宁, 王莉 申请人:东南大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种双曲调频信号周期斜率和起始频率估计方法，其特征在于，该估计方法包括以下步骤：第一步，获取待处理的数据序列x(n),n＝0,1,…,N‑1：从传感器接收N个采样点的实时采集数据作为待处理的数据序列x(n),n＝0,1,…,N‑1，或从存储器中提取从检测到信号时刻起始的N个采样点的数据作为待处理的数据序列x(n),n＝0,1,…,N‑1，所述的N为检测到的双曲调频信号脉宽长度所对应的采样点个数；第二步，参数初始化：设置短时窗长M、短时窗移动步进L、最大迭代次数门限K和精度控制指标ε，计算出总的短时窗个数表示向下取整运算，初始化短时窗序号i＝1，所述短时窗长M取值为2的整数次幂且满足M＜N/4，L取值为K取值为大于等于2的正整数，ε取值为小于等于0.1的正数；第三步，对第i个短时窗内的数据序列xi(m)做离散傅里叶变换并计算其功率谱Yi(l2)：第i个短时窗内的数据序列为xi(m)=x(ni),m＝0,1,…M‑1，ni＝(i‑1)L,(i‑1)L+1,…,(i‑1)L+M‑1，用下列式1对xi(m)做离散傅里叶变换： X i ( l 1 ) = Σ m = 0 M - 1 x i ( m ) e - j 2 π M ml , l 1 = 0,1 · · · , M 式1其中Xi(l1)表示离散傅里叶变换的结果，j表示虚数单位，即l1为Xi(l1)的离散频率序号，则第i个短时窗内的数据序列xi(m)的功率谱Yi(l2)为： Y i ( l 2 ) = 1 M | X i ( l 1 ) | 2 , l1＝l2且l2＝0,1，2…M/2‑1 式2其中l2为Yi(l2)的离散频率序号；第四步，采用最大线谱法，按照下式估计出第i个短时窗内数据序列的瞬时频率估计值fi：fi＝(Li‑1)Δf 式3其中Li为所有功率谱Yi(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＝fs/M，fs为采样 频率；第五步，对所述第四步得到的瞬时频率估计值fi取倒数，作为第i个短时窗内数据序列的过零点间隔估计值gi：gi＝1/fi 式4；第六步，判断是否处理完所有短时窗的数据序列：如果i≤I‑1，则令i＝i+1，并返回到第三步，否则令迭代次数k＝0，并进入第七步；第七步，对过零点间隔估计值的序列{gi,i＝1,2,…,I}进行滑动中值滤波得到 { g i m , i = 1,2 · · · , I } , 的表达式为： g i m = g 1 i = 1 media...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：方世良，姚帅，王晓燕，韩宁，王莉，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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