基于压缩感知的宽带LFM信号参数估计

发布时间：2017-03-20 20:00

  本文关键词：基于压缩感知的宽带LFM信号参数估计，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：宽带线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号是通过非相位调制获得的一种大时宽带宽积信号,其大时宽带宽积和低截获率的特性是其广泛应用在雷达对抗领域的重要原因,因此实现宽带LFM信号的参数估计,获取重要的参数信息具有重要的实际应用价值。本文针对估计宽带LFM信号参数需要超高采样率的问题,结合压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论对其参数进行了估计研究,本文的主要工作内容包括以下几个方面:一、利用公式推导了宽带LFM信号能够具有大时宽带宽积特性的原因,详细的介绍了压缩感知理论,为后文结合压缩感知理论估计宽带LFM信号参数做好铺垫。二、详细阐述了分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)的基本原理,并利用FRFT对LFM信号的参数进行了估计;针对FRFT直接对宽带LFM信号进行参数估计计算量大无法正确估计参数的问题,提出了一种基于FRFT和压缩感知理论估计宽带LFM信号参数的方法,降低了计算量并能精确估计信号参数,而且这种方法不受强窄带干扰和白噪声的干扰。三、受限于当前的A/D采样技术,为了对宽带LFM信号进行参数估计,提出了一种基于压缩感知理论的宽带LFM信号参数估计方法。由于宽带LFM信号拥有近似矩形的频谱,采用小波变换可以对其进行边缘信息提取。宽带LFM信号的边缘信息相对于其带宽来说是稀疏的,从而可以通过这一稀疏变换获得信号的稀疏表示形式,然后通过压缩采样匹配追踪(Compressive Sampling MP,Co Sa MP)算法可以对宽带LFM信号的边缘信息进行重建从而获得宽带LFM信号起始频率和终止频率的估计。针对Co Sa MP算法在预选阶段、裁剪阶段、稀疏度这三方面的不足,利用模糊阈值法对算法的裁剪方案进行优化,提出了Co Sa MMP算法。仿真结果表明改进算法既保证了精度又提高了运算的速度。四、超分辨率的参数估计会大大增加超完备字典中原子的数目,这将会带来巨大的计算量。针对这一问题,考虑到压缩感知理论同时进行压缩和采样的特点,构建了一个能同时完成压缩采样和down-chirp法的测量矩阵。首先,介绍了down-chirp法的基本算法,然后通过双搜索的快速计算策略来对它进行改进。基于这种快速算法,我们能更快更准确的对原子的位置进行匹配。仿真结果表明,改进的快速算法能够准确的对宽带LFM信号的起始频率和调频斜率进行估计,而且降低了字典中原子的数目,从而降低了计算量,减少了参数估计的时间。
【关键词】：宽带LFM信号 参数估计 压缩感知 Co SaMP算法 Down-chirp法
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN957.51
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 课题研究的背景与意义10-11
• 1.2 研究动态及发展现状11-14
• 1.2.1 最大似然估计法12
• 1.2.2 短时傅里叶变换法12-13
• 1.2.3 小波变换13-14
• 1.2.4 分数阶傅里叶变换法14
• 1.3 本文主要工作14-17
• 第2章 LFM信号模型和压缩感知理论17-28
• 2.1 LFM信号的产生18-20
• 2.2 LFM信号的频谱分析20-22
• 2.3 压缩感知理论22-27
• 2.3.1 基本思想22-23
• 2.3.2 信号的稀疏表示23-24
• 2.3.3 测量矩阵24-25
• 2.3.4 信号重构25-26
• 2.3.5 理论框架26-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第3章 基于FRFT和CS的宽带LFM信号参数估计28-38
• 3.1 FRFT的定义28
• 3.2 基于FRFT估计LFM信号参数的模型28-29
• 3.3 基于FRFT的LFM信号参数估计29-32
• 3.4 基于FRFT和CS的宽带LFM信号参数估计32-37
• 3.4.1 算法推导和步骤32-33
• 3.4.2 仿真实验及分析33-37
• 3.5 本章小结37-38
• 第4章 基于小波变换和CS的宽带LFM信号参数估计38-57
• 4.1 信号模型和欠采样公式化38-39
• 4.1.1 LFM信号模型38-39
• 4.1.2 欠采样公式化39
• 4.2 小波边缘检测理论39-43
• 4.2.1 小波边缘检测理论分析39-42
• 4.2.2 基于小波边缘检测理论的宽带LFM信号频谱边缘检测42-43
• 4.3 基于小波边缘检测和CS理论的宽带LFM信号参数估计43-45
• 4.4 实验仿真及分析45-49
• 4.5 改进的CoSaMMP算法49-56
• 4.5.1 算法重构时间的比较51-52
• 4.5.2 算法抗噪性能的比较52-53
• 4.5.3 两种算法对宽带LFM信号参数估计精度的比较53-56
• 4.6 本章小结56-57
• 第5章 基于Down-chirp和CS的宽带LFM信号参数估计57-68
• 5.1 基于Down-chirp和CS的宽带LFM信号参数估计57-60
• 5.1.1 压缩感知基本理论57-58
• 5.1.2 利用Down-chirp算法处理宽带LFM信号58
• 5.1.3 稀疏表示和压缩测量58-59
• 5.1.4 改进的快速算法59-60
• 5.2 实验仿真及分析60-66
• 5.3 本章小结66-68
• 第6章 总结与展望68-70
• 6.1 论文总结68-69
• 6.2 论文展望69-70
• 参考文献70-74
• 导师、作者简介及作者取得的科研成果74-75
• 致谢75

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