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基于功率譜形態(tài)學(xué)運(yùn)算的LFM信號參數(shù)估計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2018-03-25 19:20

  本文選題:信號處理 切入點(diǎn):參數(shù)估計(jì) 出處:《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2014年01期


【摘要】:針對當(dāng)前線性調(diào)頻(linear frequency modulation,LFM)信號參數(shù)估計(jì)算法中存在的估計(jì)精度與計(jì)算量的矛盾問題,提出了一種基于功率譜形態(tài)學(xué)運(yùn)算的信號參數(shù)估計(jì)算法。該算法根據(jù)LFM信號參數(shù)與功率譜形狀特征的關(guān)系,實(shí)現(xiàn)了LFM信號參數(shù)估計(jì)。仿真試驗(yàn)表明,在信噪比為-5dB時(shí),LFM信號的調(diào)頻斜率和起始頻率估計(jì)精度分別比基于Radon模糊變換(Radon-ambiguity transform,RAT)和分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(fractional Fourier transform,FRFT)結(jié)合的離散譜校正算法提高了約2%和4.5%,帶寬和脈沖寬度估計(jì)的均方根誤差分別小于2.4MHz和0.025μs;當(dāng)采樣點(diǎn)不大于4 096時(shí),計(jì)算量比插值FRFT算法降低了約70%,證明了該算法具有高估計(jì)精度和低運(yùn)算量的優(yōu)點(diǎn)。
[Abstract]:In view of the contradiction between the estimation accuracy and the computational complexity in the current linear frequency modulation-LFM signal parameter estimation algorithm, A signal parameter estimation algorithm based on morphological operation of power spectrum is proposed. According to the relationship between the parameters of LFM signal and the shape characteristics of power spectrum, the parameter estimation of LFM signal is realized. The simulation results show that, When the SNR is -5 dB, the estimation accuracy of the slope and the initial frequency of the LFM signal is about 2% and 4.5% higher than the discrete spectrum correction algorithm based on the combination of Radon fuzzy transform Radon-ambiguity transform and fractional Fourier transform fractional Fourier transform-FRFT, respectively. The root mean square error of width estimation is less than 2.4MHz and 0.025 渭 s, respectively, and when the sampling point is less than 4 096, The computational complexity is about 70% lower than the interpolated FRFT algorithm. It is proved that the algorithm has the advantages of high estimation accuracy and low computational complexity.
【作者單位】: 天津理工大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院 通信器件教育部工程研究中心;天津理工大學(xué)薄膜電子與通信器件天津市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:天津市科技創(chuàng)新專項(xiàng)資金(10FDZDGX00400)資助課題
【分類號】:TN911.23

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號:1664498

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