CN109164438B - 一种基于lfm相干脉冲串的到达时间和到达频率的联合估计方法 - Google Patents

一种基于lfm相干脉冲串的到达时间和到达频率的联合估计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109164438B
CN109164438B CN201811154127.3A CN201811154127A CN109164438B CN 109164438 B CN109164438 B CN 109164438B CN 201811154127 A CN201811154127 A CN 201811154127A CN 109164438 B CN109164438 B CN 109164438B
Authority
CN
China
Prior art keywords
pulse
frequency
point
arrival
estimation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201811154127.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109164438A (zh
Inventor
邓振淼
卢韵溦
刘慧�
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou Tianyan perception Technology Co.,Ltd.
Original Assignee
Xiamen University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xiamen University filed Critical Xiamen University
Priority to CN201811154127.3A priority Critical patent/CN109164438B/zh
Publication of CN109164438A publication Critical patent/CN109164438A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109164438B publication Critical patent/CN109164438B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S11/00—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation
    • G01S11/02—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using radio waves

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于LFM相干脉冲串的到达时间和到达频率的联合估计方法，其用于由一个接收机和一个LFM发射源构成的系统中，其对接收机接收到的脉冲串进行相关检测，然后进行脉冲起止点粗估计、脉冲重复间隔估计、线性调频斜率估计、载频估计、脉冲起止点精估计、脉冲宽度估计后移频得到基带信号的频谱，对该基带信号的频谱进行准匹配滤波，以计算模糊函数，最后搜索模糊函数的最大幅值所在位置即可得到到达时间、到达频率的联合估计结果。本发明估计到达时间和到达频率所采用的系统复杂度低，且估计精度高。

Description

一种基于LFM相干脉冲串的到达时间和到达频率的联合估计 方法
技术领域
本发明涉及无源定位领域，具体涉及一种基于LFM相干脉冲串的到达时间和到达频率的联合估计方法。
背景技术
线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号由于具有高分辨率等特性被广泛应用于雷达、声呐和通信领域。因此，对LFM信号发射源的定位问题一直是各业界的研究热点。尤其发射源与接收方常常是非合作方，此时接收方对于LFM信号参数的未知会给发射源定位带来极大的挑战。
无源定位算法有两种：传统的两步法与直接定位法(Direct PositionDetermination,DPD)。顾名思义，两步法分为两个处理步骤：第一步估计出包含发射源位置信息的有关参数，如到达角(Angle OfArrival,AOA)、到达时间(Time OfArrival,TOA)和到达频率(Frequency Of Arrival,FOA)等等；第二步利用第一步得到的参数构建方程组，解出发射源的位置。而DPD是将多个接收信号分别传送到一个中间站，在中间站内直接估计出发射源的位置。
在两步法无源定位中，第一步对到达角、到达时间或到达频率的估计方法里，由于LFM信号的线性调频与高带宽特性，没有针对运动LFM发射源的到达时间与到达频率的单站联合估计方法。而单独利用到达角、到达时间或到达频率进行定位，需要的观测站个数至少是三到四个。
现有无源定位的参数估计中，常见的与时间频率联合估计有关的方法是互模糊函数法(Cross Ambiguity Function,CAF)，它是双站接收同一发射源得到的两个信号之间的时差与频差的函数，其系统拓扑如图1所示。时差即两个接收信号的到达时间之差(TimeDifference Of Arrival,TDOA)，同理频差即两个接收信号的到达频率之差(FrequencyDifference Of Arrival,FDOA)。设雷达发射信号为s(t)，两个接收站的接收信号分别为s1(t)和s2(t)，那么互模糊函数可以通过计算得到：
Figure BDA0001818586840000021
可以看出互模糊函数是时间与频率的二元函数，通过时间维与频率维的二维搜索，即可得到双站之间的TDOA与FDOA，从而进行源定位。但是，互模糊函数不适用于频率随时间变化的信号，LFM信号的线性调频特性会导致互模糊函数的时间变量与频率变量耦合，估计性能极差。
因此，目前的两步法无源定位主要存在两个缺点：第一，在对到达时间或到达频率的估计方法里，需单独利用到达时间或到达频率进行定位，需要的观测站个数至少是三到四个，导致系统的复杂度高，成本高；第二，在参数估计中，互模糊函数不适用于频率随时间变化的信号，LFM信号的线性调频特性会导致互模糊函数的时间变量与频率变量耦合，估计性能极差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于LFM相干脉冲串的到达时间和到达频率的联合估计方法，其所需的系统复杂度低，且估计精度高。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种基于LFM相干脉冲串的到达时间和到达频率的联合估计方法，其用于由一个接收机和一个LFM发射源构成的系统中，其包括以下步骤：
步骤1、接收机接收到LFM发射源发出的2M+1个脉冲，经过本振为fLF的混频器下变频后的数字接收信号为
Figure BDA0001818586840000031
通过滑动递推的方式计算
Figure BDA0001818586840000032
的相关函数y(i)：
Figure BDA0001818586840000033
其中，i为采样序号，0≤i≤N-1，N＝fs(2M+1)Tr为接收信号的采样点数，Ts＝1/fs为采样间隔，fs是采样频率，Tr是脉冲重复间隔，NI是相关积累点数。
将相关函数y(i)与设定的门限值VT进行比较，得到经过门限比较后的输出信号B(i)，
Figure BDA0001818586840000034
步骤2、用长度为mB的窗口滑动扫描信号B(i)中的样本，进行脉冲起止点的粗估计，得到脉冲的起点为startm，结束点为endm，其中，m＝-M,...,0,...,M是脉冲序号；
步骤3、根据步骤2得到的脉冲起止点，确定脉冲重复间隔的估计值为
Figure BDA0001818586840000041
脉冲宽度的粗估计值为
Figure BDA0001818586840000042
根据估计的脉冲重复间隔切分脉冲，得到第m个脉冲周期的接收信号为
Figure BDA0001818586840000043
步骤4、取第m个脉冲周期上的有效脉冲部分
Figure BDA0001818586840000044
令延迟r＝0.5Nip，其中，Nip＝endm-startm是第m个脉冲的长度，计算
Figure BDA0001818586840000045
的相关函数
Figure BDA0001818586840000046
然后求取R(n,r)频谱的峰值点为
Figure BDA0001818586840000047
那么，第m个脉冲信号的线性调频系数估计为
Figure BDA0001818586840000048
整个脉冲串的线性调频系数估计值为单个脉冲估计结果的均值：
Figure BDA0001818586840000049
步骤5、利用估计的线性调频系数
Figure BDA00018185868400000410
对第m个脉冲信号
Figure BDA00018185868400000411
进行解线性调频，得到信号
Figure BDA00018185868400000412
并求取信号yxd(n)频谱的峰值点
Figure BDA00018185868400000413
利用第m个脉冲信号的载频fc与fLF之差fI＝fc-fLF的估计结果
Figure BDA00018185868400000414
得到整个脉冲串对fI的估计值为
Figure BDA00018185868400000415
从而整个脉冲串对载频fc的估计值为
Figure BDA00018185868400000416
步骤6、对第m个脉冲信号
Figure BDA00018185868400000417
进行解调制，得到基带矩形信号
Figure BDA00018185868400000418
对
Figure BDA00018185868400000419
进行离散小波变换得到
Figure BDA0001818586840000051
其中n为平移因子，a为伸缩尺度；ψ(k)是母小波函数；
设
Figure BDA0001818586840000052
的两个极值点分别位于nstart与nend，那么，该脉冲起点的精估计值prisedgem为nstart+a/2，结束点的精估计值pdownedgem为nend+a/2。
步骤7、根据步骤6得到的脉冲起止点精估计值，得到脉冲宽度的精估计值为
Figure BDA0001818586840000053
步骤8、将第m个脉冲周期的接收信号
Figure BDA0001818586840000054
的频谱移至基带，变为基带信号
Figure BDA0001818586840000055
并对基带信号
Figure BDA0001818586840000056
做Nf点的快速傅里叶变换，取带宽B内的有效频谱Xm,k，其中，k为谱线序号，满足-Nb/2≤k≤Nb/2，Nb＝NfB/fs；
步骤9、重构本地参考信号为
Figure BDA0001818586840000057
其中，
Figure BDA0001818586840000058
是矩形窗信号。用重构的参考信号对基带信号的有效频谱Xm,k进行准匹配滤波得到
Figure BDA0001818586840000059
其中，
Figure BDA00018185868400000510
是参考信号
Figure BDA00018185868400000511
的快速傅里叶变换输出；
步骤10、设到达时间(TOA)的搜索点序列为τ＝τ1+Δτ[0 1 … nτ]，其中τ1是搜索范围的起点，nτ是搜索的点数，Δτ是搜索步进。令到达时间与到达频率的搜索点序号分别为n′和i′，时间维搜索点上第n′个点的时间用τn′＝τ1+n′Δτ表示，频率维搜索点上第i′个点的频率用fi′表示，则坐标为(τn′,fi′)的点上的模糊函数Ψ(τn′,fi′)可以通过计算得到：
Figure BDA0001818586840000061
其中，
Figure BDA0001818586840000062
是对
Figure BDA0001818586840000063
进行CZT变换后第n′点上的结果，az＝exp(-j2πτ1Δf)，ωz＝exp(j2πΔτΔf)，Δf＝fs/Nf为频谱分辨率；
Figure BDA0001818586840000064
是对
Figure BDA0001818586840000065
进行如下运算
Figure BDA0001818586840000066
后得到的三元函数，三个自变量分别为m,k,fi′；
步骤11、搜索模糊函数Ψ(τn′,fi′)的最大幅值点，其最大值点对应的时间维与频率维坐标就是到达时间与到达频率的联合估计结果。
所述步骤2中，脉冲起止点的粗估计具体通过如下判定：
从B(i)的第一个样本开始，连续扫描mB个数据到窗口中，当窗口中有nB个为“1”时，认为当前窗中有脉冲，这mB个点中第一次连续出现kB个“1”时，kB个“1”的第一个“1”为脉冲的起点；
当检测到一个脉冲的起点，继续向后滑动窗口寻找该脉冲的结束点，当窗口数据中出现nB个以上的“0”，则认为该脉冲已经结束，这mB个点中第一次连续出现kB个“0”时，kB个“0”的第一个“0”为脉冲的结束点，然后将窗口继续滑动进行下一个脉冲的检测。
所述步骤4中，R(n,r)频谱的峰值点的求取方法如下：
步骤4.1、对R(n,r)进行快速傅里叶变换得到离散谱，设离散谱幅度最大值为|Z(k0)|，k0是幅度峰值对应的离散频率点序号，与最大值相邻的两根谱线的幅度值分别记为|Z(k0-1)|和|Z(k0+1)|，利用这两根谱线对频域插值求得
Figure BDA0001818586840000071
其中，
Figure BDA0001818586840000072
步骤4.2、由
Figure BDA0001818586840000073
左右各移
Figure BDA0001818586840000074
的频谱间隔得到两个频点
Figure BDA0001818586840000075
与
Figure BDA0001818586840000076
步骤4.3、计算频点
Figure BDA0001818586840000077
和f1 (1)对应的幅度分别为
Figure BDA0001818586840000078
和
Figure BDA0001818586840000079
步骤4.4、由
Figure BDA00018185868400000710
和
Figure BDA00018185868400000711
求得新的插值结果
Figure BDA00018185868400000712
步骤4.5、循环4.2到4.4进行迭代，直至收敛，即
Figure BDA00018185868400000713
得到R(n,r)频谱的峰值点
Figure BDA00018185868400000714
以上步骤中各变量的上标表示迭代序号。
所述步骤6中，对
Figure BDA00018185868400000715
进行离散小波变换采用的是Haar小波函数，定义为
Figure BDA00018185868400000716
其中，伸缩尺度a需满足
Figure BDA00018185868400000717
保证
Figure BDA00018185868400000718
的结果为双尖峰型。
采用上述方案后，本发明是针对LFM相干脉冲串提出的到达时间与到达频率的单站联合估计方法，其只需一个观测站就能同时得到到达时间与到达频率两个估计值，并且估计精度高。也就是说，与现有的参数估计方法相比，本发明估计到达时间和到达频率所采用的系统复杂度低，且估计精度高。
附图说明
图1为现有参数估计的互模糊函数法的系统拓扑图；
图2为本发明的单站无源TOA/FOA估计的系统拓扑图；
图3为本发明的无源TOA/FOA联合估计的系统流程图；
图4a为本发明的归一化模糊函数的二维图像；
图4b本发明的归一化模糊函数的TOA截面图；
图4c本发明的归一化模糊函数的FOA截面图
图5a为本发明的TOA估计100次的RMSE；
图5b为本发明的FOA估计100次的RMSE％。
具体实施方式
图1为单站无源TOA/FOA估计的系统拓扑图，该系统中包含一个接收机和一个LFM发射源。基于该系统拓扑图，本发明揭示了一种基于LFM相干脉冲串的到达时间和到达频率的联合估计方法，其包括以下步骤：
步骤1、设接收机接收到LFM发射源发出的2M+1个脉冲，经过本振为fLF的混频器下变频后的数字接收信号为
Figure BDA0001818586840000081
通过滑动递推的方式计算
Figure BDA0001818586840000082
的相关函数y(i)：
Figure BDA0001818586840000083
其中，i为采样序号，0≤i≤N-1，N＝fs(2M+1)Tr为接收信号的采样点数，Ts＝1/fs为采样间隔，fs是采样频率，Tr是脉冲重复间隔，NI是相关积累点数。
将相关函数y(i)与一设定的门限值VT进行比较，模值大于VT的样本值就被置为“1”，反之置为“0”，得到经过门限比较后的输出信号B(i)，
Figure BDA0001818586840000091
步骤2、用长度为mB的窗口滑动扫描信号B(i)中的样本，进行脉冲起止点的粗估计，得到脉冲的起点为startm，结束点为endm，其中，m＝-M,...,0,...,M是脉冲序号。
脉冲起止点的粗估计具体通过如下判定：
从B(i)的第一个样本开始，连续扫描mB个数据到窗口中，当窗口中有nB个为“1”时，认为当前窗中有脉冲，这mB个点中第一次连续出现kB个“1”时，kB个“1”的第一个“1”为脉冲的起点，否则将当前窗向后滑动寻找脉冲起点。
当检测到一个脉冲的起点，继续向后滑动窗口寻找该脉冲的结束点，当窗口数据中出现nB个以上的“0”，则认为该脉冲已经结束，这mB个点中第一次连续出现kB个“0”时，kB个“0”的第一个“0”为脉冲的结束点，然后将窗口继续滑动进行下一个脉冲的检测。全部样本扫描判定之后，需将得到的脉冲起止点前移一定的点数，脉冲结束点后移一定的点数，移动点数不能超过相关积累点数NI。
步骤3、根据步骤2得到的脉冲起止点，确定脉冲重复间隔(Pulse RepetitionInterval,PRI)的估计值为
Figure BDA0001818586840000101
而脉冲重复频率(PulseRepetition Frequency,PRF)的估计值为
Figure BDA0001818586840000102
同时，脉冲宽度(Pulse Width,PW)的粗估计值可以通
Figure BDA0001818586840000103
求得。
根据估计的脉冲重复间隔(PRI)切分脉冲，第m个脉冲周期的接收信号为
Figure BDA0001818586840000104
步骤4、取第m个脉冲周期上的有效脉冲部分
Figure BDA0001818586840000105
令延迟r＝0.5Nip，其中，Nip＝endm-startm是第m个脉冲的长度，计算
Figure BDA0001818586840000106
的相关函数
Figure BDA0001818586840000107
然后求取R(n,r)频谱的峰值点为
Figure BDA0001818586840000108
那么，第m个脉冲信号的线性调频系数估计为
Figure BDA0001818586840000109
整个脉冲串的线性调频系数估计值为单个脉冲估计结果的均值：
Figure BDA00018185868400001010
根据以下迭代算法的步骤求得R(n,r)频谱的峰值点：
步骤4.1、对R(n,r)进行快速傅里叶变换得到离散谱，设离散谱幅度最大值为|Z(k0)|，k0是幅度峰值对应的离散频率点序号，与最大值相邻的两根谱线的幅度值分别记为|Z(k0-1)|和|Z(k0+1)|，利用这两根谱线对频域插值求得
Figure BDA00018185868400001011
其中，
Figure BDA00018185868400001012
步骤4.2、由
Figure BDA00018185868400001013
左右各移
Figure BDA00018185868400001014
的频谱间隔得到两个频点
Figure BDA0001818586840000111
与
Figure BDA0001818586840000112
步骤4.3、计算频点
Figure BDA0001818586840000113
和f1 (1)对应的幅度分别为
Figure BDA0001818586840000114
和
Figure BDA0001818586840000115
步骤4.4、由
Figure BDA0001818586840000116
和
Figure BDA0001818586840000117
求得新的插值结果
Figure BDA0001818586840000118
步骤4.5、循环4.2到4.4进行迭代，直至收敛，即
Figure BDA0001818586840000119
得到R(n,r)频谱的峰值点
Figure BDA00018185868400001110
以上步骤中各变量的上标表示迭代序号。上述迭代过程大约迭代三次可以收敛，即
Figure BDA00018185868400001111
得到的峰值点为
Figure BDA00018185868400001112
步骤5、利用估计的线性调频系数
Figure BDA00018185868400001113
对第m个脉冲信号
Figure BDA00018185868400001114
进行解线性调频，得到信号
Figure BDA00018185868400001115
并求取信号yxd(n)频谱的峰值点
Figure BDA00018185868400001116
该峰值点的求取过程与步骤4中的求取峰值点的方法一致。
利用第m个脉冲信号的载频fc与fLF之差fI＝fc-fLF的估计结果
Figure BDA00018185868400001117
得到整个脉冲串对fI的估计值为
Figure BDA00018185868400001118
从而整个脉冲串对载频fc的估计值为
Figure BDA00018185868400001119
步骤6、对第m个脉冲信号
Figure BDA00018185868400001120
进行解调制，得到基带矩形信号
Figure BDA00018185868400001121
对
Figure BDA00018185868400001122
进行离散小波变换得到
Figure BDA00018185868400001123
其中n为平移因子，a为伸缩尺度；ψ(k)是母小波函数。此处采用的是Haar小波函数，定义为
Figure BDA0001818586840000121
其中，伸缩尺度a需满足
Figure BDA0001818586840000122
保证
Figure BDA0001818586840000123
的结果为双尖峰型。
设
Figure BDA0001818586840000124
的两个极值点分别位于nstart与nend，那么，该脉冲起点的精估计值prisedgem为nstart+a/2，结束点的精估计值pdownedgem为nend+a/2。
步骤7、根据步骤6得到的脉冲起止点精估计值，可得到脉冲宽度的精估计值为
Figure BDA0001818586840000125
步骤8、将第m个脉冲周期的接收信号
Figure BDA0001818586840000126
的频谱移至基带，变为基带信号
Figure BDA0001818586840000127
并对基带信号
Figure BDA0001818586840000128
做Nf点的快速傅里叶变换，取带宽B内的有效频谱Xm,k，其中，k为谱线序号，满足-Nb/2≤k≤Nb/2，Nb＝NfB/fs。
步骤9、重构本地参考信号为
Figure BDA0001818586840000129
其中，
Figure BDA00018185868400001210
是矩形窗信号。用重构的参考信号对基带信号的有效频谱Xm,k进行准匹配滤波得到
Figure BDA00018185868400001211
其中
Figure BDA00018185868400001212
是参考信号
Figure BDA00018185868400001213
的快速傅里叶变换输出。
步骤10、假设到达时间(TOA)的搜索点序列为τ＝τ1+Δτ[0 1 … nτ]，其中τ1是搜索范围的起点，nτ是搜索的点数，Δτ是搜索步进。令到达时间与到达频率的搜索点序号分别为n′和i′，时间维搜索点上第n′个点的时间用τn′＝τ1+n′Δτ表示，频率维搜索点上第i′个点的频率用fi′表示，则坐标为(τn′,fi′)的点上的模糊函数Ψ(τn′,fi′)可以通过计算得到：
Figure BDA0001818586840000131
其中，
Figure BDA0001818586840000132
是对
Figure BDA0001818586840000133
进行CZT变换后第n′点上的结果，az＝exp(-j2πτ1Δf)，ωz＝exp(j2πΔτΔf)，Δf＝fs/Nf为频谱分辨率；
Figure BDA0001818586840000134
是对
Figure BDA0001818586840000135
进行如下运算
Figure BDA0001818586840000136
后得到的三元函数，三个自变量分别为m,k,fi′。
步骤11、搜索模糊函数Ψ(τn′,fi′)的最大幅值点，其最大值点对应的时间维与频率维坐标就是到达时间与到达频率的联合估计结果。
采用上述方法进行仿真，其仿真参数以及仿真结果如下：
仿真参数目标发射信号的脉冲重复频率PRF＝150Hz，脉宽PW＝88μs，每一个脉冲是带宽B＝2.5MHz的线性调频信号，脉冲串的总长度为0.1秒，共15个脉冲，载频fc＝3.23GHz，采样率fs＝5MHz，TOA和FOA的真值分别为6180191.24ns与3.230000037113708GHz。
仿真结果如图4和图5所示，其中，图4a至图4c为信噪比9dB时无源接收信号的归一化模糊函数的图像，从图4a、图4b、图4c可以看出，在时间维和频率维上，该模糊函数都有一个幅值比其他旁瓣大得多且宽度很窄的主瓣，主瓣峰值对应的时延和频率即为到达时间与到达频率的联合估计结果，说明本发明的联合估计方法的估计精度高。
图5a和图5b则为当信噪比从5dB增加到15dB时，用本发明的无源TOA/FOA估计算法进行100次蒙特卡罗仿真，得到的到达时间的均方根误差以及到达频率的均方根误差，其中，得到的TOA的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)：
Figure BDA0001818586840000141
FOA的
Figure BDA0001818586840000142
其中
Figure BDA0001818586840000143
与
Figure BDA0001818586840000144
分别是第i次仿真的估计结果，
Figure BDA0001818586840000145
与
Figure BDA0001818586840000146
分别为TOA与FOA的真值，MT＝100为仿真次数。从图5中可以看出，当信噪比低于8dB时，该算法的TOA估计精度大大降低，而FOA估计的精度在信噪比在该信噪比范围内的精度相对稳定，需注意FOA中包含了载频估计误差，因此RMSE％曲线稍有抖动，此误差可根据双站接收的FOA估计相减得到到达频率差而抵消。因此该发射源参数下无源联合估计TOA与FOA的信噪比门限为8dB。
本发明的关键在于，本发明是针对LFM相干脉冲串提出的到达时间与到达频率的单站联合估计方法，其只需一个观测站就能同时得到到达时间与到达频率两个估计值，并且估计精度高。也就是说，本发明估计到达时间和到达频率所采用的系统复杂度低，且估计精度高。对于定位，可以单站多次估计到达时间与到达频率，或用两个观测站的估值相减得到TDOA与FDOA，还不用像互模糊函数法进行接收信号的原始传输，大大减少传输成本。
以上所述，仅是本发明实施例而已，并非对本发明的技术范围作任何限制，故凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (4)

1.一种基于LFM相干脉冲串的到达时间和到达频率的联合估计方法，其特征在于：所述方法用于由一个接收机和一个LFM发射源构成的系统中，其包括以下步骤：
步骤1、接收机接收到LFM发射源发出的2M+1个脉冲，经过本振为fLF的混频器下变频后的数字接收信号为
Figure FDA0002625461450000011
通过滑动递推的方式计算
Figure FDA0002625461450000012
的相关函数y(i)：
Figure FDA0002625461450000013
其中，i为采样序号，0≤i≤N-1，N＝fs(2M+1)Tr为接收信号的采样点数，Ts＝1/fs为采样间隔，fs是采样频率，Tr是脉冲重复间隔，NI是相关积累点数；
将相关函数y(i)与设定的门限值VT进行比较，得到经过门限比较后的输出信号B(i)，
Figure FDA0002625461450000014
步骤2、用长度为mB的窗口滑动扫描信号B(i)中的样本，进行脉冲起止点的粗估计，得到脉冲的起点为startm，结束点为endm，其中，m＝-M,...,0,...,M是脉冲序号；
步骤3、根据步骤2得到的脉冲起止点，确定脉冲重复间隔的估计值为
Figure FDA0002625461450000015
脉冲宽度的粗估计值为
Figure FDA0002625461450000021
根据估计的脉冲重复间隔切分脉冲，得到第m个脉冲周期的接收信号为
Figure FDA0002625461450000022
步骤4、取第m个脉冲周期上的有效脉冲部分
Figure FDA0002625461450000023
令延迟r＝0.5Nip，其中，Nip＝endm-startm是第m个脉冲的长度，计算
Figure FDA0002625461450000024
的相关函数
Figure FDA0002625461450000025
然后求取R(n,r)频谱的峰值点为
Figure FDA0002625461450000026
那么，第m个脉冲信号的线性调频系数估计为
Figure FDA0002625461450000027
整个脉冲串的线性调频系数估计值为单个脉冲估计结果的均值：
Figure FDA0002625461450000028
步骤5、利用估计的线性调频系数
Figure FDA0002625461450000029
对第m个脉冲周期上的有效脉冲部分
Figure FDA00026254614500000210
进行解线性调频，得到信号
Figure FDA00026254614500000211
并求取信号yxd(n)频谱的峰值点
Figure FDA00026254614500000212
利用第m个脉冲信号的载频fc与fLF之差fI＝fc-fLF的估计结果
Figure FDA00026254614500000213
得到整个脉冲串对fI的估计值为
Figure FDA00026254614500000214
从而整个脉冲串对载频fc的估计值为
Figure FDA00026254614500000215
其中，fLF表示接收机本振频率；
步骤6、对第m个脉冲周期上的有效脉冲部分
Figure FDA00026254614500000216
进行解调制，得到基带矩形信号
Figure FDA00026254614500000217
对
Figure FDA00026254614500000218
进行离散小波变换得到
Figure FDA00026254614500000219
其中n为平移因子，a为伸缩尺度；ψ(k)是母小波函数；
设
Figure FDA00026254614500000312
的两个极值点分别位于nstart与nend，那么，该脉冲起点的精估计值prisedgem为nstart+a/2，结束点的精估计值pdownedgem为nend+a/2；
步骤7、根据步骤6得到的脉冲起止点精估计值，得到脉冲宽度的精估计值为
Figure FDA0002625461450000031
步骤8、将第m个脉冲周期的接收信号
Figure FDA0002625461450000032
的频谱移至基带，变为基带信号
Figure FDA0002625461450000033
并对基带信号
Figure FDA0002625461450000034
做Nf点的快速傅里叶变换，取带宽B内的有效频谱Xm,k，其中，k为谱线序号，满足-Nb/2≤k≤Nb/2，Nb＝NfB/fs；
步骤9、重构本地参考信号为
Figure FDA0002625461450000035
其中，
Figure FDA0002625461450000036
是矩形窗信号；用重构的参考信号对基带信号的有效频谱Xm,k进行准匹配滤波得到
Figure FDA0002625461450000037
其中，
Figure FDA0002625461450000038
是参考信号
Figure FDA0002625461450000039
的快速傅里叶变换输出；
步骤10、设到达时间的搜索点序列为τ＝τ1+Δτ[0 1…nτ]，其中τ1是搜索范围的起点，nτ是搜索的点数，Δτ是搜索步进；令到达时间与到达频率的搜索点序号分别为n′和i′，时间维搜索点上第n′个点的时间用τn′＝τ1+n′Δτ表示，频率维搜索点上第i′个点的频率用fi′表示，则坐标为(τn′,fi′)的点上的模糊函数Ψ(τn′,fi′)通过计算得到：
Figure FDA00026254614500000310
其中，
Figure FDA00026254614500000311
是对
Figure FDA0002625461450000041
进行CZT变换后第n′点上的结果，az＝exp(-j2πτ1Δf)，ωz＝exp(j2πΔτΔf)，Δf＝fs/Nf为频谱分辨率；
Figure FDA0002625461450000042
是对
Figure FDA0002625461450000043
进行如下运算
Figure FDA0002625461450000044
后得到的三元函数，三个自变量分别为m,k,fi′；
步骤11、搜索模糊函数Ψ(τn′,fi′)的最大幅值点，该最大幅值点对应的时间维与频率维坐标就是到达时间与到达频率的联合估计结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于LFM相干脉冲串的到达时间和到达频率的联合估计方法，其特征在于：所述步骤2中，脉冲起止点的粗估计具体通过如下判定：
从B(i)的第一个样本开始，连续扫描mB个数据到窗口中，当窗口中有nB个为“1”时，认为当前窗中有脉冲，这mB个点中第一次连续出现kB个“1”时，kB个“1”的第一个“1”为脉冲的起点；
当检测到一个脉冲的起点，继续向后滑动窗口寻找该脉冲的结束点，当窗口数据中出现nB个以上的“0”，则认为该脉冲已经结束，这mB个点中第一次连续出现kB个“0”时，kB个“0”的第一个“0”为脉冲的结束点，然后将窗口继续滑动进行下一个脉冲的检测。
3.根据权利要求1所述的一种基于LFM相干脉冲串的到达时间和到达频率的联合估计方法，其特征在于：所述步骤4中，R(n,r)频谱的峰值点的求取方法如下：
步骤4.1、对R(n,r)进行快速傅里叶变换得到离散谱，设离散谱幅度最大值为|Z(k0)|，k0是幅度峰值对应的离散频率点序号，与最大值相邻的两根谱线的幅度值分别记为|Z(k0-1)|和|Z(k0+1)|，利用这两根谱线对频域插值求得
Figure FDA0002625461450000051
其中，
Figure FDA0002625461450000052
步骤4.2、由
Figure FDA0002625461450000053
左右各移
Figure FDA0002625461450000054
的频谱间隔得到两个频点
Figure FDA0002625461450000055
与
Figure FDA0002625461450000056
步骤4.3、计算频点f0 (1)和f1 (1)对应的幅度分别为
Figure FDA0002625461450000057
和
Figure FDA0002625461450000058
步骤4.4、由
Figure FDA0002625461450000059
和
Figure FDA00026254614500000510
求得新的插值结果
Figure FDA00026254614500000511
步骤4.5、循环步骤4.2到步骤4.4进行迭代，直至收敛，即
Figure FDA00026254614500000512
得到R(n,r)频谱的峰值点
Figure FDA00026254614500000513
所述步骤4.1到步骤4.4中各变量的上标表示迭代序号。
4.根据权利要求1所述的一种基于LFM相干脉冲串的到达时间和到达频率的联合估计方法，其特征在于：所述步骤6中，对
Figure FDA00026254614500000514
进行离散小波变换采用的是Haar小波函数，定义为
Figure FDA00026254614500000515
其中，伸缩尺度a需满足
Figure FDA00026254614500000516
保证
Figure FDA00026254614500000517
的结果为双尖峰型。
CN201811154127.3A 2018-09-30 2018-09-30 一种基于lfm相干脉冲串的到达时间和到达频率的联合估计方法 Active CN109164438B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811154127.3A CN109164438B (zh) 2018-09-30 2018-09-30 一种基于lfm相干脉冲串的到达时间和到达频率的联合估计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811154127.3A CN109164438B (zh) 2018-09-30 2018-09-30 一种基于lfm相干脉冲串的到达时间和到达频率的联合估计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109164438A CN109164438A (zh) 2019-01-08
CN109164438B true CN109164438B (zh) 2020-11-17

Family

ID=64877310

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811154127.3A Active CN109164438B (zh) 2018-09-30 2018-09-30 一种基于lfm相干脉冲串的到达时间和到达频率的联合估计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109164438B (zh)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110740107B (zh) * 2019-10-23 2022-05-27 南京信息职业技术学院 一种基于极值特征的复杂pri调制类型识别算法
CN110988834B (zh) * 2019-11-22 2021-10-01 航天恒星科技有限公司 一种基于自适应阈值双门限的脉冲到达时间测量方法
CN112114296B (zh) * 2020-09-18 2024-04-16 王玉冰 用于无人机协同tdoa/fdoa复合定位的参数估计方法及系统
CN111929662B (zh) * 2020-10-12 2020-12-15 光梓信息科技（上海）有限公司 感测装置
CN112344888B (zh) * 2020-10-23 2021-10-22 华南理工大学 一种基于lfm信号互相关相位特性的超声波测厚方法
CN112578337A (zh) * 2020-12-09 2021-03-30 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种脉冲串信号的频差估计方法
CN115436924B (zh) * 2022-08-26 2023-04-28 杭州电子科技大学 优化本振nyfr架构下的多分量lfm信号快速参数估计方法及系统
CN115882972A (zh) * 2022-11-25 2023-03-31 中国电子科技集团公司第二十九研究所 通信信号时频差提取方法、设备及介质
CN116449304B (zh) * 2023-04-19 2023-09-08 扬州宇安电子科技有限公司 一种基于频率测量的sar发射脉冲到达时间测量方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104166141B (zh) * 2014-08-11 2017-05-24 中国电子科技集团公司第三十八研究所 基于子带合成的多输入多输出合成孔径雷达系统设计方法
US9635515B1 (en) * 2015-06-22 2017-04-25 Marvell International Ltd. Apparatus and methods for generating an accurate estimate of a time of receipt of a packet
CN105162746B (zh) * 2015-09-24 2019-07-19 航天恒星科技有限公司 基于cmmb的时延和频偏估计方法及系统
CN108111452B (zh) * 2016-11-24 2020-08-18 北京遥感设备研究所 一种宽带线性调频脉冲信号到达时间估计方法
CN107329115B (zh) * 2017-06-30 2019-10-25 西安电子科技大学 基于gcrbf网络的lfm信号参数估计方法
CN107526064A (zh) * 2017-07-10 2017-12-29 上海电机学院 基于二维特征的自适应lfm信号参数估计方法
CN107607934B (zh) * 2017-08-31 2019-12-10 清华大学 一种时差、频差、频差变化率联合估计方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109164438A (zh) 2019-01-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109164438B (zh) 一种基于lfm相干脉冲串的到达时间和到达频率的联合估计方法
KR101908196B1 (ko) Fmcw 레이더에서의 주파수 변조 방식
Xing et al. New parameter estimation and detection algorithm for high speed small target
CN110907910B (zh) 一种分布式相参雷达动目标回波相参合成方法
US6370207B1 (en) Method for mitigating multipath effects in radio systems
CN103278807B (zh) 双通道欠采样线扫频脉冲信号的时延估计方法
CN110275158A (zh) 基于贝叶斯压缩感知的宽带雷达回波信号参数估计方法
KR100966060B1 (ko) 불규칙적인 ｐｒｔ 디콘볼루션 방법과 시스템, 및 그 이용
CN104007421A (zh) 基于全变差和压缩感知的罗兰c被动雷达toa估计方法
US6646602B2 (en) Technique for robust characterization of weak RF emitters and accurate time difference of arrival estimation for passive ranging of RF emitters
CN115616518A (zh) 宽带雷达微弱目标运动参数估计与高分辨距离像重构方法
CN109061599B (zh) 一种基于循环平稳和对称先验知识的stap方法
Hyder et al. Range-Doppler imaging via sparse representation
CN102508265A (zh) 基于信号分离估计理论的卫星导航信号多径干扰抑制方法
CN109001671B (zh) 一种跳频信号的目标检测和参数估计方法及装置
Chen et al. Passive localization for emitter with unknown LFM signal based on signal parameter estimation
CN110082748B (zh) 一种无源雷达目标检测方法及装置
WO2014184760A1 (en) Coherent radar
Hussain et al. Performance analysis of auto-regressive UWB synthesis algorithm for coherent sparse multi-band radars
KR101449869B1 (ko) 레이더 신호의 주파수 추정 장치 및 그 방법
Foreman Application of the CLEAN detector to low signal to noise ratio targets
Bai et al. Improving range resolution by triangular decomposition for small UAV radar altimeters
Anitori et al. 4 Compressed CFAR Techniques
Liu et al. Coherent estimation of range difference and range rate difference for unknown frequency hopping signals
Jaromi et al. Structure and Software Elements of Enavi Radar for Large Drones

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20220714

Address after: 510220 room 503, No. 29-4, Yiyuan South Road, Haizhu District, Guangzhou, Guangdong Province

Patentee after: Guangzhou Tianyan perception Technology Co.,Ltd.

Address before: Siming District of Xiamen city in Fujian Province, 361000 South Siming Road No. 422

Patentee before: XIAMEN University