專利名稱：基于小波包去噪和功率譜熵的線性調頻信號參數估計方法
技術領域：
本發明涉及的是一種雷達信號處理技術領域的信號估計方法。
背景技術：
對雷達信號脈內特征參數進行分析和參數估計是進行雷達對抗的前提。線性調頻信號(LFM)作為一種典型的非平穩信號在雷達、聲納等領域得到了廣泛的應用，它是通過非線性相位調制得到的具有大時寬帶寬積的脈沖壓縮信號，對其參數的精確估計一直是雷達信號處理領域的熱點問題，對雷達電子偵察系統中目標的探測和識別也具有重大意義。 線性調頻信號的關鍵特征參數是調頻斜率和起始頻率，本發明針對的是信號的調頻斜率的估計。國內外的專家學者對LFM信號的參數估計方法做了大量的研究，如基于極大似然 (ML)估計的方法、分數階傅里葉變換(FRFT)、Randon-Wigner變換、Randon-Ambiguity變換、基于小波重排的Randon變換、高階模糊函數法(HAF)等。其中，基于ML的方法估計精度很高，逼近CRLB界，但算法需要二維搜索，運算量大；利用時頻分析的方法Randon-Wigner 變換、、Randon-Ambiguity變換，運算量與基于ML的方法相比相對減小，存在交叉干擾問題；基于小波重排的Randon變換不會引入交叉項，另外還能提高時頻平面的聚集性，運算量稍有減少；FRFT變換方法通過搜索信號變換后的極大值點來對其參數進行估計，且各分量的分數階傅里葉譜存在相互遮蔽的問題；利用高斯模糊函數進行具有二階多項式相位信號的LFM信號參數估計，雖然運算量得到降低，但其估計精度和分辨率較差，只有在高信噪比條件下才有較好的估計效果。可見已有的方法都存在這估計精度與算法運算量之間的折衷，精度高則計算量大，計算量小則精度低。信息熵是信號不確定性地定量評價指標，功率譜熵刻畫了被分析信號的譜形結構情況，當信號的頻率組成比較簡單、譜線較少時，其對應的組分概率越大，計算得到的功率譜熵越小，表示信號的不確定性和復雜性越小；反之，若信號能量在整個譜形結構上分布的越均勻，則功率譜熵越大，信號的復雜性和不確定性越大。因此，功率譜熵可應用于LFM信號的參數估計。
發明內容
本發明的目的在于提供能夠克服現有方法運算量大、算法復雜、工程實現困難等不足的基于小波包去噪和功率譜熵的線性調頻信號參數估計方法。本發明的目的是這樣實現的本發明基于小波包去噪和功率譜熵的線性調頻信號參數估計方法，其特征是(1)線性調頻信號即LFM信號為
權利要求
1.基于小波包去噪和功率譜熵的線性調頻信號參數估計方法，其特征是(1)線性調頻信號即LFM信號為
2.根據權利要求1所述的基于小波包去噪和功率譜熵的線性調頻信號參數估計方法， 其特征是對離散熵特征數據進行插值運算時，采用三次樣條插值的方法。
全文摘要
本發明的目的在于提供基于小波包去噪和功率譜熵的線性調頻信號參數估計方法，包括以下步驟對信號進行多尺度小波包去噪，確定小波包函數和小波包分解層數；計算經小波包去噪后的信號的功率譜熵，并建立不同信噪比條件下，不同調頻斜率的線性調頻信號的熵特征數據庫；對得到的離散熵特征數據進行插值運算；用多項式函數對三次樣條函數插值后的曲線擬合，得到不同信噪比下線性調頻信號的調頻斜率與輸入熵特征的關系表達式；利用擬合好的表達式估計接收機接收到的LFM信號的調頻斜率。本發明提出的基于小波包去噪和功率譜熵的線性調頻信號參數估計方法計算量小，能夠在滿足參數估計精度要求的前提下，實時地對LFM的調頻斜率進行估計。
文檔編號G01S7/02GK102508206SQ201110336558
公開日2012年6月20日 申請日期2011年10月31日 優先權日2011年10月31日
發明者葉方, 李一兵, 李一晨, 李靖超, 楊蕊, 林云, 田雪宜, 葛娟 申請人:哈爾濱工程大學