利用卡森准则的正弦调频信号参数估计方法

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1、第24卷第4期电子测量与仪器学报场24Ⅳ0.42010年4月joURNALoFELEcTRoNICA诬ASURENTANDINSTRUMENT·353·DOI:10.3724/SP.J.1187.2010.00353利用卡森准则的正弦调频信号参数估计方法木熊辉吕远曾德国唐斌(电子科技大学电子工程学院,成都611731)摘要:针对现有的正弦调频(SFM)信号参数估计算法运算量大、受调频系数范围限制等缺点,提出了一种利用卡森准则的SFM信号参数估计算法。首先分析信号及其瞬时频率的频谱特征,推导了信号载频和调制频率的估计表达式;然后通过带宽测量,依据卡森准则提取了信号的调

2、制指数。该算法不受调制指数取值的制约,且运算量仅为相同条件下WVD分布的1%。仿真表明,当SNR/>6dB时,参数均方根误差小于一lOdB。关键词:正弦调频信号;卡森准则;参数估计;瞬时频率中图分类号:TN971.1文献标识码:A国家标准学科分类代码:510.4020SFMsignalparameterestimationalgorithmbasedonCarsonruleXiongHuiLvYuanZengDeguoTangBin(CollegeofElectronicEngineering,UESTofChina,Chengdu611731,China)Abst

3、ract:AnewapproachforSinusoidalFM(SFM)signalbasedonCarsonRuleispresented.ThisapproachcanlowerthecomputationalcomplexityandeliminatetheefectofFMcoeficient.First,byanalyzingthespectrumtraitsofSFMsignalanditsinstantaneousfequenc~theestimationforcarrier~equencyandmodulatedfrequencyaregiven.

4、Moreover,theFMcoeficientisexpressedbymodulatedfrequencyandbandwidthbasedonCarsonRule.Thisalgo-rithmissuitableforweaklymodulatedsignalsaswellashighlymodulatedsignals.andthecomputationisjust1%oftheoneofWVDunderthesameconditions.ThesimulationresultsshowedwhenSNR≥6dB.theRMSE<-10dB.Keywords

5、:sinusoidalFM;Carsonrule;parameterestimation;instantaneousfrequency1引言化短时傅里叶变换的窗函数,从而估计非线性调频信号的瞬时频率,但该方法运算量较大。熊刚,赵复正弦调频信号是一种典型的非线性调频信号,惠昌等提出了利用谱相关方法对伪码正弦调频信号能反映目标的旋转和振动等微观多普勒信息[11,具进行调制识别和参数估计L5剖,该算法运算量庞大,有抑制泄漏和近区干扰等特性,因此广泛应用在声只适用于窄带正弦调频信号。文献[7.9】给出了基于纳、雷达和通信等领域。目前,非线性调频信号的参自适应窗长WVD时频分

6、析的伪码正弦调频信号的数估计有一系列的方法,其中大多数都是基于时频参数估计,但算法复杂,且当频偏较小时,性能不分布。Barbarossa利用时频分布和模式识别实现对非佳。Peleg等利用离散多项式相位变换实现正弦调频线性调频信号的分析和处理【2],但算法计算量大,不信号的波形重构[1们,但没有推导参数估计算法。文适合侦察接收机的实时处理。Barkat等利用献[11]通过离散多项式变换实现正弦调频信号的参PWVD(多项式Wigner-Ville分布)方法对多项式相位数估计,但深度调制情况下算法性能较差。综上所述,信号进行检测【3J,但该方法存在对噪声比较敏感及对非线性

7、调频信号的参数估计算法大多针对多项式交叉项干扰问题。尉宇采用分数阶傅里叶变换来优相位信号,对正弦调频信号的参数估计算法研究较本文于2009年1O月收到。基金项目:国防预研基金(编号:41101030401)资助项目。电子测量与仪器学报第24卷少。现有算法不完善,或受参数限制(如文献[5】、文其中户为最大频偏。式(3)即为卡森(Carson)公献[9]和文献【l1])或只能估计部分参数(如文献[10])。式】,用于计算调频信号的带宽。本文给出了SFM的信号模型和卡森准则,分析3算法原理了弱调制(WM)和深度调制fHM)信号的频谱特征;利用信号频谱对称特性,给出了信

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