一种基于MSPWVD的PRBC-LFM复合信号伪码序列盲估计方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利(10)授权公告号(10)授权公告号CNCN102571671102571671B(45)授权公告日2014.10.15(21)申请号201210010331.4ReassignmentMethod.《IEEETRANSACTIONSONSIGNAL》.1995,第43卷(第5期),第1068-1089(22)申请日2012.01.13页.(73)专利权人重庆邮电大学吕继平等.MSPWVD_HOUGH变换的多目标地址400065重庆市南岸区黄桷垭崇文路2分辨和雷达回波参数估计.《火力与指挥控号制》.2009,第34卷(第7期),第152-157页.(72)发明人张天骐白娟张刚王玉娥熊刚等.基于平滑伪Wigner分布的伪码与余熙谭方青高春霞包锐线性调频复合侦察信号参数估计.《电子与信息(74)专利代理机构重庆市恒信知识产权代理有学报》.2008,第30卷(第9期),第2115-2119限公司50102页.代理人刘小红高敏苏峰等.基于修正的平滑伪WVD和Hough变换的二值积累的信号检测方法.《电子与信息(51)Int.Cl.学报》.2004,第26卷(第12期),第1915-1917H04L27/26(2006.01)页.(56)对比文件审查员匡仁炳FrancoisAuger.《ImprovingtheReadabilityofTime-FrequencyandTime-ScaleRepresentationsbythe权权利要求书1页利要求书1页说明书8页说明书8页附图9页附图9页(54)发明名称一种基于MSPWVD的PRBC-LFM复合信号伪码序列盲估计方法(57)摘要本发明请求保护一种基于MSPWVD的PRBC-LFM复合信号伪码序列盲估计方法，属于信号处理领域。本方法采用修正平滑伪Wigner分布(MSPWVD)对伪码调相与线性调频（PRBC-LFM）复合信号进行时频分析，有效减小信号交叉项干扰的同时增强时频聚集性，提高PRBC-LFM复合信号伪(PN)码序列估计的精度。首先从信号MSPWVD时频图得到其最小值切面，通过检测最小值切面图中的峰值位置，得到被估计伪码相位跳变点，最终获得信号PN码原序列或其反序列的估计。同时结合MSPWVD-Hough变换和子空间分解(SVD)方法，进一步减小交叉项和抑制噪声的影响。本方法可以在低信噪比下较准确地估计PN码序列，成功获取PRBC-LFM复合信号PN码参数的估计，从而提高该伪码调相复合信号的监测与管理、侦察与干扰、CN102571671BCN102576B以及相关新体制系统设计的能力，具有广泛的应用前景。CN102571671B权利要求书1/1页1.一种基于修正平滑Wigner-Ville分布MSPWVD的伪码调相与线性调频PRBC-LFM复合信号伪码序列盲估计的方法，其特征在于，包括以下步骤：对伪码调相与线性调频PRBC-LFM复合信号进行修正平滑伪Wigner变换MSPWVDx(t,ω)；获取PRBC-LFM复合信号x(t)＝p(t)s(t)中两信号在频率轴的卷积MSPWVD；求出MSPWVD值在每一时刻沿频率轴的最小值，得到最小值切面；通过检测最小值切面图中的峰值位置，得到被估计伪码相位跳变点，进而估计出PRBC-LFM复合信号PN码序列，其中，s(t)为一个伪码周期内的PRBC-LFM复合信号，p(t)为一个重复周期伪码波形信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于受噪声影响的PRBC-LFM复合信号，采用基于奇异值分解SVD的子空间分解法，分解为对应信号的子空间和对应噪声的子空间，从而减小噪声的影响。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，当PRBC-LFM复合信号中LFM信号调频斜率不为零时，确定最小值切面具体为，旋转PRBC-LFM复合信号的时频面，使信号的时频分布平行于时间轴，利用Hough变换求出时频分布的极值点，确定时频平面的旋转角度，将PRBC-LFM复合信号时频分布平行于时间轴，进而对PRBC-LFM复合信号进行奇异值分解SVD，求出经SVD处理后时频平面沿频率轴的最小值切面，获取最小值切面上的峰值位置，得到被估计伪码相位跳变点，最后获得PRBC-LFM复合信号PN码原序列或其反序列的估计。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于SVD的子空间分解法具体为：令表示含有噪声的PRBC-LFM信号，对其进行奇异值分解得到：Sx＝HUΛxV，对奇异值对角矩阵Λx中的特征向量保留最大特征值，其它特征值全部置为0，获得H最大奇异值对角矩阵Λx′，根据公式Sx′＝UΛx′V获得不含噪声的时频平面Sx′，其中，H为共轭转置，U、V均为奇异特征向量矩阵，为MSPWVD平面中直线的倾角。5.根据