CN106569182A - 基于最小熵的相位编码信号载频估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于最小熵的相位编码信号载频估计方法，主要解决现有方法不能兼顾低信噪比与小计算量的问题。其实现步骤是：1)根据设定参数产生二相编码信号s(t)；2)对二相编码信号s(t)进行SPWVD时频变换，得到二维幅度矩阵X(t_m,f_n)；3)根据最小熵法对二维幅度矩阵X(t_m,f_n)，固定频率维，对其时间维的所有点数的能量求和，依次计算出各个频点f_n处的信号能量值，得到信号s(t)的载频所在的位数4)根据得到相位编码信号s(t)的载频本发明在更低的信噪比条件下提高了对相位编码信号的载频的估计精度，减小了计算量，可用于对目标的准确侦察。

Description

基于最小熵的相位编码信号载频估计方法

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，特别涉及一种相位编码信号载频估计方法，可用于低截获概率雷达中对目标的准确侦察。

背景技术

随着雷达技术的迅速发展以及抗干扰的需要，低截获概率雷达成为雷达发展的一个重要方向。而脉冲压缩信号作为一种比较成熟的低截获概率信号，目前已广泛应用于各种体制的雷达中。相位编码信号由于具有较高的距离分辨率和较强的抗侦察、抗干扰能力而成为一种常用的脉冲压缩信号。由于雷达接收到的回波信号往往湮没在大的噪声背景中，因此，在采用数字接收时，如何在低信噪比下快速地估计出相位编码信号相关参数具有重要的现实意义。

针对低信噪比条件下相位编码信号的载频估计问题,殷吉昊,汪玲,陈天麒提出了“一种多个二相编码信号载频、码率与编码序列估计方法”见信号处理，2006，22(5):639-543，文中通过对时频矩阵最大值序列取平均的方法估计相位编码信号载频，该方法在低信噪比情况下对相位编码信号载频的估计精度极低；张雯雯,刘黎平提出了“一种新的相位编码信号识别方法”见哈尔滨工程大学学报，2009，30(10)：1204-1208，文中通过对信号的功率谱进行平滑处理，再根据平滑后功率谱的3dB带宽功率谱重心来估计相位编码信号载频，该方法在较低的信噪比条件下对相位编码信号的载频估计精度较高，但是不适用于更低的信噪比情况；付琴琴提出了“相位编码信号的参数估计”，文中采用四阶循环累积量的方法对相位编码信号的载频进行估计，但是计算复杂，工作量大。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有方法的不足，提出了一种基于最小熵的相位编码信号载频估计方法，以提高在更低的信噪比条件下对相位编码信号载频的估计精度，并减小计算复杂度。

为了实现上述目的，本发明的技术方案包括如下：

(1)设定相位编码信号的信噪比SNR、载频f_c、码元宽度T_P、码元长度p、回波延时τ、初始相位φ_′c、每个子脉冲的相位φ_i、矩形窗函数以及高斯白噪声n(t)等参数，按如下公式获得相位编码信号s(t)：

(2)对相位编码信号s(t)进行平滑伪魏格纳分布变换，得到二维幅度矩阵X(t_m,f_n)：

其中，t_m为时间，m＝1,2,...,M，M为时域数据点数，f_n为频率，n＝1,2,...,N，N为频域数据点数，g(τ)为时域窗函数，h(τ)为频域窗函数，s^*(t)为相位编码信号s(t)的复共轭信号,e^-jωτ为旋转因子；

(3)对二维幅度矩阵X(t_m,f_n)，根据最小熵法得到相位编码信号s(t)的载频所在位数

(4)根据载频所在位数计算相位编码信号s(t)的载频

其中，f_s为信号采样频率，N为频域数据点数。

本发明与现有技术相比具有如下优点：

1、载频估计精度高

本发明采用平滑伪魏格纳分布变换对相位编码信号的载频进行估计，相比于现有技术采用的短时傅里叶变换法，平滑伪魏格纳分布变换的时频聚集性更强，提高了对相位编码信号的载频估计精度。

2、适用于更低的信噪比

本发明采用最小熵法对相位编码信号的载频进行估计，相比于现有技术采用搜索时频矩阵最大值序列取平均估计相位编码信号载频的方法，其对载频处理的更细致，更适用于低信噪比的情况；相比于现有技术采用平滑相位编码信号功率谱后取3dB功率谱重心作为相位编码信号载频的方法，适用于更低信噪比的情况，而且稳定性更强，对相位编码信号的载频估计精度更高。

3、计算量小

本发明采用最小熵法对相位编码信号的载频进行估计，相比于现有技术采用四阶循环累积量估计信号载频的方法，不需要对二相编码信号进行高阶变换，减小了计算量。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明。

图1是本发明的实现流程图；

图2是用本发明与现有方法进行相位编码信号载频估计的精度随信噪比变化曲线图。

具体实施方式

参照图1，本发明的实现步骤如下：

步骤1:获得相位编码信号s(t)。

根据雷达系统和战场环境，设定相位编码信号的信噪比SNR、载频f_c、码元宽度T_P、码元长度p、回波延时τ、初始相位φ_′c、每个子脉冲的相位φ_i、矩形窗函数以及高斯白噪声n(t)等参数，按如下公式获得相位编码信号s(t)：

步骤2:获得二维幅度矩阵X(t_m,f_n)。

对信号s(t)进行平滑伪魏格纳分布变换，得到二维幅度矩阵X(t_m,f_n)，其变换公式如下：

其中，t_m为时间，m＝1,2,...,M，M为时域数据点数，f_n为频率，n＝1,2,...,N，N为频域数据点数，g(τ)为时域窗函数，h(τ)为频域窗函数，s^*(t)为相位编码信号s(t)的复共轭信号,e^-jωτ为旋转因子；

步骤3:根据最小熵获得相位编码信号s(t)的载频所在的频点位数

3a)对时频二维幅度矩阵X(t_m,f_n)，固定其频率维，取n＝1，得到频点f₁处的幅度序列A₁：A₁＝[X(t₁,f₁),X(t₂,f₁),...,X(t_m,f₁),...,X(t_M,f₁)]，对A₁的二范数取平方，得到频点f₁处信号的能量值

其中，||·||₂为取二范数运算；

3b)重复步骤3a)，依次取n＝2,n＝3,...,n＝N，得到幅度序列A₂,A₃,...,A_N，计算出各个频点f_n处的信号能量值n＝2,3,...,N；

3c)搜索能量值中的最大值，得到最大能量值所在的频点位数，即为相位编码信号s(t)的载频所在的频点位数

其中，argmax为取最优解。

步骤4:根据载频所在位数计算相位编码信号s(t)的载频

其中，f_s为信号采样频率，N为频域数据点数。

本发明的效果可通过以下仿真进一步验证。

1.实验场景：

以二相编码信号为例，相位编码序列为13位巴克码[1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 -1 1-1 1]；设脉冲相位φ_i∈{0,π}，i＝1,2,...,13，当码元为1时，φ_i取为π，码元为-1时，φ_i取为0；设信号载频f₀＝75MHz，码率f_b＝7.5MHz，采样频率f_s＝300MHz，接收信号中混叠的噪声为均值为0、方差为1的高斯白噪声；平滑伪魏格纳分布变换的窗函数选为汉明窗，时域窗长为33，频域窗长为65。

对现有技术采用的3dB功率谱重心法进行仿真时，功率谱平滑点数选为20。

2.实验内容与结果：

用本发明方法和现有3dB功率谱重心法在对相位编码信号载频的估计中，通过500次蒙特卡洛实验仿真得到不同信噪比下相位编码信号载频估计精度结果，如图2所示。

从图2可以看出，现有的3dB功率谱重心法，在信噪比为-10dB时对相位编码信号的载频估计精度为75.3％，当信噪比低于10dB时，载频估计精度急剧下降。本发明采用的最小熵法，在信噪比为-10dB时对相位编码信号的载频估计精度高达为99.2％，在信噪比为-14dB时对相位编码信号的载频估计精度为83.9％，说明本发明方法提高了对相位编码信号的载频估计精度，适用于更低的信噪比环境。

Claims (2)

1.基于最小熵的相位编码信号载频估计方法，包括：

(1)设定相位编码信号的信噪比SNR、载频f_c、码元宽度T_P、码元长度p、回波延时τ、初始相位φ_′c、每个子脉冲的相位φ_i、矩形窗函数以及高斯白噪声n(t)等参数，按如下公式获得相位编码信号s(t)：

$s\left(t\right)=10^(SNR/20)\left\{\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}\exp \right\{j\left(2{\mathrm{\πf}}_c\right(t-\mathrm{\τ})+{\mathrm{\φ}}_i+{\mathrm{\φ}}_c)\left\}{u}_{T_P}\left(\right(t-\mathrm{\τ})-{\mathrm{iT}}_P)\right\}+n\left(t\right),$

(2)对相位编码信号s(t)进行平滑伪魏格纳分布变换，得到二维幅度矩阵X(t_m,f_n)：

$X(t_m,f_n)=\∫\∫g(u-t)s(t+\frac{\mathrm{\τ}}{2})s^{*}(t-\frac{\mathrm{\τ}}{2})h\left(\mathrm{\τ}\right)e^{-j\mathrm{\ω}\mathrm{\τ}}d\mathrm{\τ}du,$

其中，t_m为时间，m＝1,2,...,M，M为时域数据点数，f_n为频率，n＝1,2,...,N，N为频域数据点数，g(τ)为时域窗函数，h(τ)为频域窗函数，s^*(t)为相位编码信号s(t)的复共轭信号,e^-jωτ为旋转因子；

(3)对二维幅度矩阵X(t_m,f_n)，根据最小熵法得到相位编码信号s(t)的载频所在位数(4)根据载频所在位数计算相位编码信号s(t)的载频

${\hat{f}}_0=\hat{n}\·\frac{f_s}{N},$

其中，f_s为信号采样频率，N为频域数据点数。

2.根据权利要求1所述方法，其中步骤(3)中根据最小熵法估计相位编码信号s(t)的载频所在的位数按如下步骤进行：

3a)对二维幅度矩阵X(t_m,f_n)，首先固定频率维，取n＝1，对时间维的M个点的能量求和，得到频点f₁处信号的能量值

$P_{f_1}=\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}|X(t_m,f_1){|}^2;$

3b)按照步骤3a)，计算出各个频点f_n处的信号能量值n＝1,2,...,N；

3c)搜索能量值中的最大值,得到能量最大值所在的频点位数：

其中，argmax为取最优解。