【摘要】：以單通道正弦調(diào)頻(SFM)混合信號為研究對象,提出了基于粒子濾波的正弦調(diào)頻混合信號分離與參數(shù)提取方法.針對正弦調(diào)頻混合信號頻率無跳變的特征,提出了一種基于粒子濾波的相位差解混疊算法,并通過源信號相位差解決了本算法中粒子濾波高維狀態(tài)空間降維問題,提出了一種適合高維狀態(tài)空間的似然函數(shù)模型,比較固定長度粒子估計值和真實值誤差,進而準確衡量粒子權重.通過在重采樣后引入MCMC轉(zhuǎn)移,解決了靜止參數(shù)下粒子多樣性降低問題,有效提高粒子濾波迭代收斂速度.從而在先驗知識僅已知信號調(diào)制方式的情況下,完成對單通道正弦調(diào)頻混合信號的參數(shù)提取,并通過重構信號完成正弦調(diào)頻混合信號分離.最后通過仿真分析發(fā)現(xiàn),該方法能夠有效的實現(xiàn)正弦調(diào)頻混合信號的分離與參數(shù)估計.
[Abstract]:In this paper, a single-channel sinusoidal frequency modulation (SFM) mixed signal is used as a research object, and a method for separating and extracting a sinusoidal frequency-modulated mixed signal based on particle filtering is proposed. A phase difference de-aliasing algorithm based on particle filtering is proposed for the frequency-free characteristic of the sinusoidal frequency-modulated mixed signal, and the dimension reduction of the high-dimensional state space of the particle filter in the algorithm is solved by the phase difference of the source signal. A kind of likelihood function model suitable for high-dimensional state space is proposed, and the fixed-length particle estimation value and the real-value error are compared, and the particle weight is accurately measured. By introducing the MCMC transfer after the re-sampling, the problem of the reduction of the particle diversity under the static parameters is solved, and the convergence speed of the particle filtering iteration is effectively improved. So that the parameter extraction of the single-channel sinusoidal frequency-modulation mixed signal is completed in the case of prior knowledge only the signal modulation mode is known, and the sinusoidal frequency-modulation mixed signal is separated by the reconstruction signal. Finally, through the simulation analysis, it is found that the method can effectively realize the separation and parameter estimation of the sinusoidal frequency-modulated mixed signal.
【作者單位】： 南京理工大學電子工程與光電技術學院;
【基金】：國家自然科學基金(批準號:61301216,61171168,60702016) 省部委基金資助的課題~~
【分類號】：TN911.7

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