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基于壓縮感知的線性調(diào)頻信號(hào)參數(shù)估計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2018-03-14 12:04

  本文選題:壓縮感知 切入點(diǎn):分?jǐn)?shù)階Fourier變換 出處:《電波科學(xué)學(xué)報(bào)》2015年03期  論文類型:期刊論文


【摘要】:提出一種基于壓縮感知(Compressed Sensing,CS)理論的線性調(diào)頻(Linear Frequency Modulation,LFM)信號(hào)參數(shù)估計(jì)算法.考慮到LFM信號(hào)在最佳分?jǐn)?shù)階Fourier變換(Fractional Fourier Transform,FrFT)域中是稀疏信號(hào),對(duì)變換階次進(jìn)行粗搜索與精搜索,利用CS恢復(fù)信號(hào)在各個(gè)階次FrFT矩陣中的系數(shù)向量,通過二維搜索,得到最佳變換階次,進(jìn)而得到信號(hào)的調(diào)頻斜率和起始頻率.在窄帶干擾條件下,將形態(tài)學(xué)成分分析應(yīng)用于算法中,提高了算法的抗干擾性能.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在隨機(jī)采樣點(diǎn)數(shù)遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣點(diǎn)數(shù)的情況下,該算法能夠準(zhǔn)確估計(jì)信號(hào)參數(shù),并且對(duì)高斯白噪聲和強(qiáng)窄帶干擾不敏感.
[Abstract]:A linear Frequency modulation LFM signal parameter estimation algorithm based on compressed sensing theory is proposed. Considering that the LFM signal is a sparse signal in the best fractional Fourier transform Fractional Fourier transform domain, rough search and fine search for the transform order are carried out. By using the coefficient vector of CS recovery signal in each order FrFT matrix, the optimal transform order is obtained by two-dimensional search, and then the frequency modulation slope and initial frequency of the signal are obtained. Under the condition of narrowband interference, the frequency modulation slope and the initial frequency of the signal are obtained. Morphological component analysis is applied to the algorithm to improve the anti-jamming performance of the algorithm. The experimental results show that the algorithm can accurately estimate the signal parameters when the number of random sampling points is much lower than that of Nyquist sampling points. And it is insensitive to Gao Si white noise and strong narrow band interference.
【作者單位】: 西安電子科技大學(xué)電子信息攻防對(duì)抗與仿真技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(No.K5051202026,JB140203) “125”國(guó)防預(yù)研項(xiàng)目(No.41101020301) 國(guó)家重大基礎(chǔ)研究(“973”項(xiàng)目)(No.613181)
【分類號(hào)】:TN911.23

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):1611125

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