基于线性模型的伪码调相正弦调频复合信号伪码序列估计方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN103281266A*(12)发明专利申请(10)申请公布号(10)申请公布号CNCN103281266103281266A(43)申请公布日2013.09.04(21)申请号201310169308.4(22)申请日2013.05.06(71)申请人重庆邮电大学地址400065重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号(72)发明人张天骐白娟张刚邓灵李军伟潘毅杨超三(74)专利代理机构重庆市恒信知识产权代理有限公司50102代理人刘小红(51)Int.Cl.H04L25/02(2006.01)H04B1/707(2011.01)权权利要求书1页利要求书1页说明书7页说明书7页附图2页附图2页(54)发明名称基于线性模型的伪码调相正弦调频复合信号伪码序列估计方法(57)摘要本发明请求保护一种基于线性模型的伪码调相正弦调频复合信号伪码序列估计方法，属于信号处理领域。对正弦调频信号进行Jacobi-Anger展开，将非线性SFM信号模型转化为线性信号模型，根据Bessel函数的特殊对称性质，取线性信号的非负部分，然后复合伪码调相信号。采用平滑伪Wigner分布对该伪码调相复合信号进行时频分析，并结合SVD子空间分解方法，降低交叉项和噪声。求出经SVD去噪增强处理后的SPWVD等高图沿频率轴的最小值切面，通过对峰值位置及相位跳变信息检测，完成伪码调相复合信号PN码序列的准确盲估计。本方法可以在低信噪比下较准确地估计PN码，从而可以更加有效地提高管理和干扰伪码调相复合信号的能力。CN103281266ACN103286ACN103281266A权利要求书1/1页1.一种基于SFM信号线性模型的伪码调相正弦调频复合信号伪码序列估计方法，其特征在于，包括以下步骤：对SFM信号进行Jacobi-Anger展开，将非线性SFM信号模型转化为线性信号模型；将SFM信号的单边线性信号s′(t)复合伪码调相信号，建立基于SFM信号线性模型的伪码调相复合信号；采用平滑伪Wigner-Ville分布（SPWVD）对该伪码调相复合信号进行时频分析，寻找伪码相位跳变点处出现的尖锐负脉冲；采用基于奇异值分解HSVD计算Sx的奇异值Sx=UΛxV，保留对角矩阵Λx第一个最大奇异值，其它奇异值置零得到HΛx′，再恢复计算Sx=UΛx′V得到Sx′；求出Sx′沿频率轴的最小值切面图，在最小值切面图中搜索负尖峰对应的时刻，完成伪码调相复合信号PN码序列的估计。其中，Sx表示含有噪声的伪码复合信号时频分布，Sx′表示SVD去噪增强处理后的伪码复合信号时频分布，H表示共轭转置，U、V为左右奇异矩阵，Λx为奇异值对角矩阵。2.根据权利要求1所述的估计方法，其特征在于，所述将非线性SFM信号模型转化为线性信号模型具体为：将复正弦调频信号s(t)=Aexp{j[ω0t+mfsin(ωmt)]}，展开为以Bessel函数为系数的指数级数，取Bessel函数的非负阶数，得到SFM信号的单边线性信号其中K为第一类Bessel函数的最高阶数，A为常幅度，Jk(mf)为第k个载波分量幅度，mf为调制指数，j为虚单位，ω0为载波角频率，ωm为调制角频率，t为时间变量。3.根据权利要求1所述的估计方法，其特征在于，基于SFM线性模型的伪码调相复合信号是将其频率搬移到频率f=f0+kfm上，其中，f0为载波分量，k为第一类Bessel函数的阶数，fm为调制频率。4.根据权利要求1所述的估计方法，其特征在于，计算基于SFM线性模型的伪码调相复合信号的SPWVD变换得到信号的时频分布，对信号时频分布进行SVD分解后，保留奇异值对角矩阵的第一个最大奇异值，将其它奇异值置零，再由SVD恢复计算出经去噪增强后的时频分布，获取时频面沿频率轴的最小值切面，检测最小值切面的峰值，估计伪码调相复合信号的PN码序列。5.根据权利要求4所述的估计方法，其特征在于，检测最小值切面的峰值具体为，采用门限法，将门限设为切面图中最小值的一半，存在连续的SPWVD值小于门限值的三个时刻点，且满足中间点为局部极小值的位置为最小值切面的峰值。2CN103281266A说明书1/7页基于线性模型的伪码调相正弦调频复合信号伪码序列估计方法技术领域[0001]本发明涉及到信号处理技术领域，尤其是一种基于线性模型的伪码（PN码）调相正弦调频（SFM）复合信号伪码序列估计。背景技术[0002]针对伪码调相与正弦调频复合信号（PRBC-SFM）参数估计方法正处在研究阶段，由于正弦调频信号的瞬时频率是时间的非线性函数，而且其频谱包含无穷多个频率分量，即其频带宽度为很宽，再用伪码调相进行复合调制，使得这种复合信号的参数检测和估计变得更加复杂和困难。目前还没有文献对PRBC-SFM信号的PN码序列进行估计，而对于PR