基于压缩感知的线性调频信号参数估计
本文选题：压缩感知 切入点：分数阶Fourier变换 出处：《电波科学学报》2015年03期 论文类型：期刊论文
【摘要】：提出一种基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论的线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号参数估计算法.考虑到LFM信号在最佳分数阶Fourier变换(Fractional Fourier Transform,FrFT)域中是稀疏信号,对变换阶次进行粗搜索与精搜索,利用CS恢复信号在各个阶次FrFT矩阵中的系数向量,通过二维搜索,得到最佳变换阶次,进而得到信号的调频斜率和起始频率.在窄带干扰条件下,将形态学成分分析应用于算法中,提高了算法的抗干扰性能.实验结果表明,在随机采样点数远低于奈奎斯特采样点数的情况下,该算法能够准确估计信号参数,并且对高斯白噪声和强窄带干扰不敏感.
[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.
【作者单位】： 西安电子科技大学电子信息攻防对抗与仿真技术教育部重点实验室;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金(No.K5051202026,JB140203) “125”国防预研项目(No.41101020301) 国家重大基础研究(“973”项目)(No.613181)
【分类号】：TN911.23
【参考文献】
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，本文编号：1611125
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