渠瑩+楊俊
摘 要:線性調(diào)頻信號(hào)作為一種典型的非平穩(wěn)信號(hào),具有大時(shí)寬帶寬積的特殊優(yōu)勢,廣泛應(yīng)用于雷達(dá)、通信、地質(zhì)探測和聲吶信號(hào)處理等研究領(lǐng)域。因此,研究線性調(diào)頻信號(hào)具有十分重要的意義。分?jǐn)?shù)階傅里葉變換實(shí)質(zhì)上是一種線性變換,它不僅可以理解為chirp基分解,還沒有交叉干擾的問題。所以,分?jǐn)?shù)階傅里葉變換特別適合用來處理chirp類信號(hào)。文中基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換,研究了線性調(diào)頻信號(hào)的檢測和參數(shù)估計(jì)算法。首先利用Matlab對線性調(diào)頻信號(hào)進(jìn)行仿真,并分析了其時(shí)域波形特性;然后在不同信噪比的背景下,對單分量和多分量的線性調(diào)頻信號(hào)進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)。仿真結(jié)果表明:在噪聲環(huán)境中,分?jǐn)?shù)階傅里葉變換能夠檢測出線性調(diào)頻信號(hào)的相關(guān)參數(shù),設(shè)計(jì)的線性調(diào)頻信號(hào)參數(shù)檢測估計(jì)仿真軟件具有較好的交互性能。
關(guān)鍵詞:線性調(diào)頻信號(hào);分?jǐn)?shù)階傅里葉變換;信號(hào)檢測;參數(shù)估計(jì)
中圖分類號(hào):TP39;TN953 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2095-1302(2017)11-00-03
0 引 言
線性調(diào)頻(chirp)信號(hào)作為最常見的調(diào)頻信號(hào),具有大時(shí)寬帶寬積的優(yōu)勢,廣泛應(yīng)用于雷達(dá)信號(hào)處理、醫(yī)學(xué)成像處理、地質(zhì)探測、聲納信號(hào)處理等領(lǐng)域,因此,該信號(hào)的檢測與估計(jì)具有重要意義[1,2]。Wigner-Ville分布方法在對線性調(diào)頻信號(hào)進(jìn)行檢測時(shí),會(huì)有交叉項(xiàng)干擾[2,3];短時(shí)傅里葉變換對線性調(diào)頻信號(hào)檢測時(shí),雖然具有較快的速度,但估計(jì)精度有待進(jìn)一步提高[4];小波變換能夠較好地完成線性調(diào)頻信號(hào)的時(shí)頻分析,但實(shí)時(shí)性能較差[5]。
本文實(shí)現(xiàn)了基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的線性調(diào)頻信號(hào)檢測與估計(jì)。仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性和可靠性。
1 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的線性積分定義
定義在時(shí)間域的函數(shù) x(t),其p階分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(FRFT)[6,7]是一種線性積分運(yùn)算,表示如下:
公式(2)給出了FRFT的線性積分定義,但其不具備移不變性。因?yàn)楹撕瘮?shù)Kp(u,t)與時(shí)間t和階次p都有關(guān)系。這里我們分析特殊階次的FRFT:
(1)當(dāng)p=4n,即α=2nπ時(shí),函數(shù)x(t)的FRFT等于函數(shù)本身,即F4n為恒等算子I。
(2)當(dāng)p=4n±2,即α=(2n±1)π時(shí),函數(shù)x(t)的FRFT等于x(-t),即F4n±2為奇偶算子P。
(3)當(dāng)p=1,即α=π/2時(shí),函數(shù)x(t)的FRFT等于函數(shù)的FT,即F1退變?yōu)镕T算子F。
(4)當(dāng)p=-1,即α=-(π/2)時(shí),函數(shù)x(t)的FRFT等于函數(shù)的傅里葉逆變換F-1。
從情況(3)可知,X1(u)就是x(t)的普通傅里葉變換。同理,我們從上面可以得到函數(shù)x(t)的傅里葉逆變換,即X-1(u)。
2 基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的線性調(diào)頻信號(hào)檢測
在分?jǐn)?shù)階傅里葉域的線性調(diào)頻信號(hào)有一個(gè)優(yōu)點(diǎn),即線性調(diào)頻信號(hào)的能量聚集性會(huì)隨著階數(shù)的不同而改變。根據(jù)該特點(diǎn),就可對含有未知參數(shù)的線性調(diào)頻信號(hào)進(jìn)行檢測。把旋轉(zhuǎn)角α當(dāng)作檢測時(shí)所用的變量,然后再對觀測信號(hào)作分?jǐn)?shù)階傅里葉變換,把線性調(diào)頻信號(hào)的能量分布在二維平面(α,u)上,最后按照事先設(shè)置好的閾值對信號(hào)峰值點(diǎn)的位置進(jìn)行檢測,即可實(shí)現(xiàn)線性調(diào)頻信號(hào)的檢測和參數(shù)估計(jì)。
線性調(diào)頻信號(hào)的頻率會(huì)隨著時(shí)間的不斷變化而變化,且兩者間是線性關(guān)系。可以通過數(shù)學(xué)表達(dá)式給基本的線性調(diào)頻信號(hào)建立如下模型:
其中,A,φ0,f0和μ分別表示線性調(diào)頻信號(hào)的幅度,初始相位,起始頻率和調(diào)頻斜率,T表示線性調(diào)頻信號(hào)的持續(xù)時(shí)間。
在本模型中,線性調(diào)頻信號(hào)的持續(xù)時(shí)間和觀測時(shí)間都為[0,T]。這里假設(shè)線性調(diào)頻信號(hào)的終止頻率為fm,那么線性調(diào)頻信號(hào)的調(diào)頻斜率可以表示為μ=(fm-f0)/T。
將含有噪聲的單分量線性調(diào)頻信號(hào)表示為如下模型:
把旋轉(zhuǎn)角α當(dāng)作檢測的變量時(shí),分?jǐn)?shù)階傅里葉變換 (FRFT)可以在FFT的幫助下大大減小計(jì)算量。在處理多分量線性調(diào)頻信號(hào)時(shí),分?jǐn)?shù)階傅里葉變換和WVD變換相比,能夠避免后者復(fù)雜的變換過程,且分?jǐn)?shù)階傅里葉變換作為一種線性變換,還可以排除交叉項(xiàng)的干擾。此外,分?jǐn)?shù)階傅里葉變換在對線性調(diào)頻信號(hào)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)時(shí),可以保留線性調(diào)頻信號(hào)的相位信息。
3 算法仿真結(jié)果與分析
3.1 線性調(diào)頻信號(hào)參數(shù)估計(jì)
設(shè)置線性調(diào)頻信號(hào)的幅度為1,起始頻率為20 Hz,采樣頻率為800 Hz,終止頻率為100 Hz。線性調(diào)頻信號(hào)的持續(xù)時(shí)間為2 s,那么信號(hào)的觀測時(shí)間為[0 s, 2 s]。設(shè)置好這些參數(shù)后,單分量的線性調(diào)頻信號(hào)仿真波形如圖1所示。
還可以利用Matlab產(chǎn)生一個(gè)多分量的線性調(diào)頻信號(hào),信號(hào)1的幅度為1,起始頻率為20 Hz,采樣率為800 Hz,終止頻率為100 Hz;信號(hào)2的幅度為1,起始頻率為20 Hz,采樣率為800 Hz,終止頻率為200 Hz;信號(hào)3的幅度為1,起始頻率為20 Hz,采樣率為800 Hz,終止頻率為400 Hz。它們的觀測時(shí)間都設(shè)置為2 s。多分量線性調(diào)頻信號(hào)的綜合仿真波形如圖2所示,參數(shù)估計(jì)結(jié)果如圖3所示。從圖中可以清楚地知道線性調(diào)頻信號(hào)調(diào)頻斜率的真實(shí)值(設(shè)計(jì)線性調(diào)頻信號(hào)時(shí)所給出的調(diào)頻斜率)和測量值以及它們之間的誤差。
3.2 多分量信號(hào)的時(shí)頻估計(jì)
多分量的線性調(diào)頻信號(hào)為 X2(t),信號(hào)1的幅度為1,采樣率為800 Hz,起始頻率和終止頻率分別為20 Hz、100 Hz,線性調(diào)頻信號(hào)的觀測時(shí)間為2 s;信號(hào)2的幅度為1,采樣率為800 Hz,起始頻率和終止頻率分別為20 Hz、200 Hz,線性調(diào)頻信號(hào)的觀測時(shí)間為2 s;信號(hào)3的幅度為1,起始頻率為20 Hz,采樣率為800 Hz,終止頻率為400 Hz,線性調(diào)頻信號(hào)的觀測時(shí)間為2 s。不含有噪聲的多分量線性調(diào)頻信號(hào)的仿真波形如圖4所示,含有噪聲的多分量線性調(diào)頻信號(hào)的仿真波形如圖5所示。endprint
從仿真結(jié)果可以看出,疊加在一起的多分量線性調(diào)頻信號(hào)在不含噪聲和含有噪聲(6 dB)的情況下,信號(hào)變換雜亂無章,幅度不在[-1,1]區(qū)間。單從時(shí)域已經(jīng)看不出信號(hào)的變化規(guī)律,因此我們需要借助時(shí)頻分析來進(jìn)一步分析。
多分量線性調(diào)頻信號(hào)設(shè)置如下:
信號(hào)1的幅度為1,起始頻率1 kHz,采樣率為40 kHz,終止頻率為10 kHz,線性調(diào)頻信號(hào)的觀測時(shí)間為0.2 s;
信號(hào)2的幅度為1,起始頻率1 kHz,采樣率為40 kHz, 終止頻率為2 kHz,線性調(diào)頻信號(hào)的觀測時(shí)間為0.2 s;
信號(hào)3的幅度為1,起始頻率1 kHz,采樣率為40 kHz,終止頻率為20 kHz,線性調(diào)頻信號(hào)的觀測時(shí)間為0.2 s。
在不含噪聲和含有噪聲(3 dB)的情況下,線性調(diào)頻信號(hào)的時(shí)頻分析仿真結(jié)果如圖6與圖7所示。
從仿真結(jié)果可以看出,在沒有噪聲的環(huán)境中,多分量線性調(diào)頻信號(hào)的短時(shí)傅里葉變換在時(shí)頻平面上為三條具有不同斜率的直線,而且它沒有受到噪聲的污染,能量比較集中;在信噪比為3 dB的環(huán)境中,線性調(diào)頻信號(hào)在時(shí)頻平面上也為三條具有不同斜率的直線,能夠較為清晰地檢測到信號(hào)。
4 結(jié) 語
本文實(shí)現(xiàn)了基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的線性調(diào)頻信號(hào)檢測,仿真結(jié)果表明,即使在噪聲環(huán)境中,本文方法仍然可以對線性調(diào)頻信號(hào)進(jìn)行有效的檢測與估計(jì)。
參考文獻(xiàn)
[1]吳進(jìn),孔輝. 一種利用線性調(diào)頻信號(hào)的新型擴(kuò)頻調(diào)制技術(shù)[J].電訊技術(shù),2017,57(4):397-401.
[2]李秀坤,吳玉雙.多分量線性調(diào)頻信號(hào)的Wigner-Ville分布交叉項(xiàng)去除[J].電子學(xué)報(bào),2017,45(2):315-320.
[3]張學(xué)俊,梁晨,糜玉林.基于WVD的LFM信號(hào)檢測方法研究[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),2013,3(4):29-32.
[4]遲華山,王紅星,郭奇.短時(shí)傅里葉變換在線性調(diào)頻信號(hào)時(shí)頻濾波中的應(yīng)用[J].電訊技術(shù),2012,52(2):155-159.
[5]鄭生華,徐大專.基于小波脊線-Hough變換的LFM信號(hào)檢測[J].量子電子學(xué)報(bào), 2008,25(2):145-150.
[6]楊玉婷,張廷蓉,龔霞.余弦高斯光束通過含球差分?jǐn)?shù)傅里葉變換系統(tǒng)的傳輸[J].光學(xué)學(xué)報(bào), 017(2):77-83.
[7]李婧,沙學(xué)軍,梅林,等.基于加權(quán)分?jǐn)?shù)傅里葉變換域的2天線發(fā)射方法[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2017,49(5):10-15.
[8]李志明.一種基于Radon變換的文檔圖像傾斜校正改進(jìn)算法[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),2016,6(7):62-65.endprint