基于SVD的通信信号背景下脉冲波形和初相估计

发布时间：2018-04-11 01:04

  本文选题：奇异值分解 + 脉冲波形　； 参考：《系统工程与电子技术》2017年11期

【摘要】：雷达侦察接收机往往侦察到的是通信和雷达脉冲的混合信号,如何从通信信号背景中有效提取出雷达脉冲波形,是现代雷达信号处理领域中的重要内容。针对这一问题,提出了一种基于奇异值分解的通信与雷达混合信号中脉冲波形估计算法。该算法通过对信号观测矩阵的奇异值分析和协方差矩阵的特征值分析,证明了观测矩阵的奇异值分解具有稳定性,并且奇异值分解能够最佳近似观测信号的线性特征,给出了一种利用左右奇异向量估计脉冲波形及其相对初相的方法。本文的算法适用于任意脉冲波形,并且能够在较低信噪比环境下估计脉冲信号波形和相对相位,仿真结果证明了算法的有效性。
[Abstract]:The radar reconnaissance receiver often detects the mixed signal of communication and radar pulse. How to extract the radar pulse waveform effectively from the communication signal background is an important content in the field of modern radar signal processing.In order to solve this problem, a pulse waveform estimation algorithm for communication and radar mixed signals based on singular value decomposition (SVD) is proposed.By analyzing the singular value of the signal observation matrix and the eigenvalue of the covariance matrix, it is proved that the singular value decomposition of the observation matrix is stable, and the singular value decomposition can best approximate the linear characteristic of the observed signal.A method for estimating pulse waveform and its relative initial phase using left and right singular vectors is presented.The algorithm proposed in this paper is suitable for arbitrary pulse waveform and can estimate the pulse waveform and relative phase in a low SNR environment. The simulation results show that the algorithm is effective.
【作者单位】： 军械工程学院电子与光学工程系;
【基金】：国家自然科学基金(61601496)资助课题
【分类号】：TN957.51

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本文编号：1733719