[发明专利]一种双曲调频信号周期斜率和起始频率估计方法有效
申请号: | 201310652510.2 | 申请日: | 2013-12-05 |
公开(公告)号: | CN103675758A | 公开(公告)日: | 2014-03-26 |
发明(设计)人: | 方世良;姚帅;王晓燕;韩宁;王莉 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | G01S7/00 | 分类号: | G01S7/00;G01H17/00 |
代理公司: | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人: | 杨晓玲 |
地址: | 210096 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种双曲调频信号周期斜率和起始频率估计方法,该方法包括以下步骤:第一步:获取数据序列;第二步:参数初始化;第三步:计算第i个短时窗内数据的功率谱;第四步:采用最大线谱法估计第i个短时窗内数据的瞬时频率fi;第五步:估计第i个短时窗内数据的过零点间隔gi=1/fi;第六步:判断是否处理完所有短时窗的数据:如未处理完,返回第三步,否则转入第七步;第七步:对过零点间隔估计序列{gi,i=1,2,…,I}进行滑动中值滤波得第八步:计算第k次迭代权重第九步:判断是否满足迭代停止条件:如不满足,返回第八步,否则转入第十步;第十步:计算出周期斜率和起始频率。该方法无需复杂的计算和参数搜索,稳健性强,可以实现参数的快速、高精度估计。 | ||
搜索关键词: | 一种 曲调 信号 周期 斜率 起始 频率 估计 方法 | ||
【主权项】:
1.一种双曲调频信号周期斜率和起始频率估计方法,其特征在于,该估计方法包括以下步骤:第一步,获取待处理的数据序列x(n),n=0,1,…,N-1:从传感器接收N个采样点的实时采集数据作为待处理的数据序列x(n),n=0,1,…,N-1,或从存储器中提取从检测到信号时刻起始的N个采样点的数据作为待处理的数据序列x(n),n=0,1,…,N-1,所述的N为检测到的双曲调频信号脉宽长度所对应的采样点个数;第二步,参数初始化:设置短时窗长M、短时窗移动步进L、最大迭代次数门限K和精度控制指标ε,计算出总的短时窗个数
表示向下取整运算,初始化短时窗序号i=1,所述短时窗长M取值为2的整数次幂且满足M<N/4,L取值为
K取值为大于等于2的正整数,ε取值为小于等于0.1的正数;第三步,对第i个短时窗内的数据序列xi(m)做离散傅里叶变换并计算其功率谱Yi(l2):第i个短时窗内的数据序列为xi(m)=x(ni),m=0,1,…M-1,ni=(i-1)L,(i-1)L+1,…,(i-1)L+M-1,用下列式1对xi(m)做离散傅里叶变换:X i ( l 1 ) = Σ m = 0 M - 1 x i ( m ) e - j 2 π M ml , l 1 = 0,1 · · · , M ]]>式1其中Xi(l1)表示离散傅里叶变换的结果,j表示虚数单位,即
l1为Xi(l1)的离散频率序号,则第i个短时窗内的数据序列xi(m)的功率谱Yi(l2)为:Y i ( l 2 ) = 1 M | X i ( l 1 ) | 2 , ]]>l1=l2且l2=0,1,2…M/2-1 式2其中l2为Yi(l2)的离散频率序号;第四步,采用最大线谱法,按照下式估计出第i个短时窗内数据序列的瞬时频率估计值fi:fi=(Li-1)Δf 式3其中Li为所有功率谱Yi(l2),l2=0,1,2…M/2-1中的最大值对应的离散频率序号,Δf为短时窗长度为M的离散傅里叶变换的频率分辨率,Δf=fs/M,fs为采样频率;第五步,对所述第四步得到的瞬时频率估计值fi取倒数,作为第i个短时窗内数据序列的过零点间隔估计值gi:gi=1/fi 式4;第六步,判断是否处理完所有短时窗的数据序列:如果i≤I-1,则令i=i+1,并返回到第三步,否则令迭代次数k=0,并进入第七步;第七步,对过零点间隔估计值的序列{gi,i=1,2,…,I}进行滑动中值滤波得到{ g i m , i = 1,2 · · · , I } , ]]>
的表达式为:g i m = g 1 i = 1 median ( g i - 1 , g i , g i + 1 ) 2 < i < I g I i = I ]]>式5其中median(gi-1,gi,gi+1)是取gi-1,gi和gi+1的中值;第八步,计算第k次迭代中第i个短时窗内数据序列的瞬时频率估计值所对应的加权权重
的计算过程如下:d i k = | g i m - a k - 1 - b k - 1 i | , k ≥ 1 ]]>式6λ i k = ( d i k - d min k ) / d mean k , k ≥ 1 ]]>式7w i k = 1 k = 0 1 λ i k + δ 1 k ≥ 1 ]]>式8式6中,ak-1和bk-1的表达式为:a k - 1 = Σ i = 1 I i 2 w i k - 1 Σ p = 1 I w p k - 1 g p m - Σ i = 1 I iw i k - 1 Σ p = 1 I pw p k - 1 g p m Σ i = 1 I i 2 w i k - 1 Σ p = 1 I w p k - 1 - Σ i = 1 I w i k - 1 Σ p = 1 I w p k - 1 , k ≥ 1 ]]>式9b k - 1 = Σ i = 1 I w i k - 1 Σ p = 1 I p w p k - 1 g p m - Σ i = 1 I iw i k - 1 Σ p = 1 I w p k - 1 g p m Σ i = 1 I i 2 w i k - 1 Σ p = 1 I w p k - 1 - Σ i = 1 I w i k - 1 Σ p = 1 I w p k - 1 , k ≥ 1 ]]>式10其中p=1,2…,I;式7中,
是过零点间隔序列
的最小值,
是过零点间隔序列{ d i k , i = 1,2 , · · · , I } ]]>的平均值;式8中,δ1为权重修正因子,δ1为任一大于0的数;第九步,判断是否满足迭代加权最小二乘线性拟合停止条件:用
计算得到第k次迭代的加权残差平方和
如果k≤K-1且
则令k=k+1,并回到第八步,否则进入第十步;第十步,分别通过
和
计算得到信号周期斜率k0的估计值
和起始频率参数fl的估计值![]()
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