發(fā)布時(shí)間：2017-03-20 20:00

  本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的寬帶LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：寬帶線性調(diào)頻(Linear Frequency Modulation,LFM)信號(hào)是通過非相位調(diào)制獲得的一種大時(shí)寬帶寬積信號(hào),其大時(shí)寬帶寬積和低截獲率的特性是其廣泛應(yīng)用在雷達(dá)對(duì)抗領(lǐng)域的重要原因,因此實(shí)現(xiàn)寬帶LFM信號(hào)的參數(shù)估計(jì),獲取重要的參數(shù)信息具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文針對(duì)估計(jì)寬帶LFM信號(hào)參數(shù)需要超高采樣率的問題,結(jié)合壓縮感知(Compressive Sensing,CS)理論對(duì)其參數(shù)進(jìn)行了估計(jì)研究,本文的主要工作內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:一、利用公式推導(dǎo)了寬帶LFM信號(hào)能夠具有大時(shí)寬帶寬積特性的原因,詳細(xì)的介紹了壓縮感知理論,為后文結(jié)合壓縮感知理論估計(jì)寬帶LFM信號(hào)參數(shù)做好鋪墊。二、詳細(xì)闡述了分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(fractional Fourier transform,FRFT)的基本原理,并利用FRFT對(duì)LFM信號(hào)的參數(shù)進(jìn)行了估計(jì);針對(duì)FRFT直接對(duì)寬帶LFM信號(hào)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)計(jì)算量大無法正確估計(jì)參數(shù)的問題,提出了一種基于FRFT和壓縮感知理論估計(jì)寬帶LFM信號(hào)參數(shù)的方法,降低了計(jì)算量并能精確估計(jì)信號(hào)參數(shù),而且這種方法不受強(qiáng)窄帶干擾和白噪聲的干擾。三、受限于當(dāng)前的A/D采樣技術(shù),為了對(duì)寬帶LFM信號(hào)進(jìn)行參數(shù)估計(jì),提出了一種基于壓縮感知理論的寬帶LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)方法。由于寬帶LFM信號(hào)擁有近似矩形的頻譜,采用小波變換可以對(duì)其進(jìn)行邊緣信息提取。寬帶LFM信號(hào)的邊緣信息相對(duì)于其帶寬來說是稀疏的,從而可以通過這一稀疏變換獲得信號(hào)的稀疏表示形式,然后通過壓縮采樣匹配追蹤(Compressive Sampling MP,Co Sa MP)算法可以對(duì)寬帶LFM信號(hào)的邊緣信息進(jìn)行重建從而獲得寬帶LFM信號(hào)起始頻率和終止頻率的估計(jì)。針對(duì)Co Sa MP算法在預(yù)選階段、裁剪階段、稀疏度這三方面的不足,利用模糊閾值法對(duì)算法的裁剪方案進(jìn)行優(yōu)化,提出了Co Sa MMP算法。仿真結(jié)果表明改進(jìn)算法既保證了精度又提高了運(yùn)算的速度。四、超分辨率的參數(shù)估計(jì)會(huì)大大增加超完備字典中原子的數(shù)目,這將會(huì)帶來巨大的計(jì)算量。針對(duì)這一問題,考慮到壓縮感知理論同時(shí)進(jìn)行壓縮和采樣的特點(diǎn),構(gòu)建了一個(gè)能同時(shí)完成壓縮采樣和down-chirp法的測量矩陣。首先,介紹了down-chirp法的基本算法,然后通過雙搜索的快速計(jì)算策略來對(duì)它進(jìn)行改進(jìn)�；谶@種快速算法,我們能更快更準(zhǔn)確的對(duì)原子的位置進(jìn)行匹配。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的快速算法能夠準(zhǔn)確的對(duì)寬帶LFM信號(hào)的起始頻率和調(diào)頻斜率進(jìn)行估計(jì),而且降低了字典中原子的數(shù)目,從而降低了計(jì)算量,減少了參數(shù)估計(jì)的時(shí)間。
【關(guān)鍵詞】：寬帶LFM信號(hào) 參數(shù)估計(jì) 壓縮感知 Co SaMP算法 Down-chirp法
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN957.51
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 課題研究的背景與意義10-11
• 1.2 研究動(dòng)態(tài)及發(fā)展現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 最大似然估計(jì)法12
• 1.2.2 短時(shí)傅里葉變換法12-13
• 1.2.3 小波變換13-14
• 1.2.4 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換法14
• 1.3 本文主要工作14-17
• 第2章 LFM信號(hào)模型和壓縮感知理論17-28
• 2.1 LFM信號(hào)的產(chǎn)生18-20
• 2.2 LFM信號(hào)的頻譜分析20-22
• 2.3 壓縮感知理論22-27
• 2.3.1 基本思想22-23
• 2.3.2 信號(hào)的稀疏表示23-24
• 2.3.3 測量矩陣24-25
• 2.3.4 信號(hào)重構(gòu)25-26
• 2.3.5 理論框架26-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第3章 基于FRFT和CS的寬帶LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)28-38
• 3.1 FRFT的定義28
• 3.2 基于FRFT估計(jì)LFM信號(hào)參數(shù)的模型28-29
• 3.3 基于FRFT的LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)29-32
• 3.4 基于FRFT和CS的寬帶LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)32-37
• 3.4.1 算法推導(dǎo)和步驟32-33
• 3.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)及分析33-37
• 3.5 本章小結(jié)37-38
• 第4章 基于小波變換和CS的寬帶LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)38-57
• 4.1 信號(hào)模型和欠采樣公式化38-39
• 4.1.1 LFM信號(hào)模型38-39
• 4.1.2 欠采樣公式化39
• 4.2 小波邊緣檢測理論39-43
• 4.2.1 小波邊緣檢測理論分析39-42
• 4.2.2 基于小波邊緣檢測理論的寬帶LFM信號(hào)頻譜邊緣檢測42-43
• 4.3 基于小波邊緣檢測和CS理論的寬帶LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)43-45
• 4.4 實(shí)驗(yàn)仿真及分析45-49
• 4.5 改進(jìn)的CoSaMMP算法49-56
• 4.5.1 算法重構(gòu)時(shí)間的比較51-52
• 4.5.2 算法抗噪性能的比較52-53
• 4.5.3 兩種算法對(duì)寬帶LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)精度的比較53-56
• 4.6 本章小結(jié)56-57
• 第5章 基于Down-chirp和CS的寬帶LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)57-68
• 5.1 基于Down-chirp和CS的寬帶LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)57-60
• 5.1.1 壓縮感知基本理論57-58
• 5.1.2 利用Down-chirp算法處理寬帶LFM信號(hào)58
• 5.1.3 稀疏表示和壓縮測量58-59
• 5.1.4 改進(jìn)的快速算法59-60
• 5.2 實(shí)驗(yàn)仿真及分析60-66
• 5.3 本章小結(jié)66-68
• 第6章 總結(jié)與展望68-70
• 6.1 論文總結(jié)68-69
• 6.2 論文展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 導(dǎo)師、作者簡介及作者取得的科研成果74-75
• 致謝75

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