技术领域
[0001] 本
发明属于无线
电信号参数估计技术领域，涉及到多普勒频率估计的方法，特别涉及到民航飞机散射信号中的多普勒频率估计方法。
背景技术
[0002] 地面信源信号经飞机散射到接收机，由于飞机相对地面信源和接收机有相对
位置移动，因此会产生
多普勒效应。在散射信号的分段处理过程中，现有方法假设分段长度内的多普勒频率是不变的，不适用于对多普勒频率具有高
精度要求的情况。本发明利用线性调频信号对短时间内的多普勒频率进行近似，并提出一种改进的分数阶傅里叶变换对其实现估计。分数阶傅里叶变换对线性调频信号具有最佳的
能量聚集特性，被广泛应用于该类信号的参数估计当中，主要包括模值平方最大法、分数阶相关法、分数阶傅里叶高阶矩方法等，但以上
算法均对数据进行直接处理，未考虑数据截断带来的
分辨率降低以及
频谱泄漏等问题。因此，本发明提出一种高斯加权分数阶傅里叶变换，并将之应用于飞机散射信号的多普勒频率估计当中。
发明内容
[0003] 本发明采用线性调频信号对飞机散射信号中的多普勒频率进行近似，针对数据截断的影响，提出了一种飞机散射
信号处理中高精度多普勒频率的估计方法。
[0004] 一种民航飞机散射信号多普勒频率估计方法，主要包括以下步骤：
[0005] A.将采集得到的数据分解成固定长度为T的M段数据；
[0006] B.对每段数据采用高斯加权分数阶傅里叶变换进行多普勒频率估计；
[0007] C.对多普勒频率进行后处理。
[0008] 所述步骤B具体包含以下步骤：
[0009] B1.采用高斯加权函数进行加权，形式为 设置参数c选择加权函数形状，由经验设置参数c的范围为2≤c≤4；
[0010] B2.粗遍历，设置分数阶傅里叶变换参数区间p∈[0,2]，遍历步长为0.01；
[0011] B3.粗估计，搜索B2结果的模平方最大值对应分数阶傅里叶域位置(p1,u1)，设定B4中精细遍历区间[p2,p3]，其中p2＝max(0,p1-0.1)，α3＝min(p1+0.1,2)；
[0012] B4.精细遍历，由B3中设定的遍历区间，设置遍历步长为0.001；
[0013] B5.参数估计，搜索B4结果的模平方最大值对应分数阶傅里叶域位置(p4,u4)，根据下式实现该分段时间内多普勒频率的中心频率和多普勒频率变化率的估计[0014]
[0015] 所述步骤C具体包含以下步骤：
[0016] C1.依据民航飞机的飞行速度等先验信息设置多普勒频率变化率的
阈值Th1；
[0017] C2.根据多普勒频率变化率对估计结果进行初步修正，具体包含以下三个步骤；
[0018] C21.搜索得到B5中小于C1阈值的第一个时间位置，开始遍历；
[0019] C22.如果 则
[0020] C23.如果 则
[0021] C3.对C2中结果依据多普勒频率估计进行再次修正，具体包含以下步骤：
[0022] C31.对多普勒频率估计进行一阶差分
[0023] C32.设定阈值Th3，Th4，搜索C31中差分结果中大于阈值Th3的峰值，如果1邻峰值异号且峰值间距离小于阈值Th4，进行C33中修正，否则保留。
[0024] C33.设定C32中两峰值位置为ti和ti+1，则求得多普勒频率均值为利用 与 对多普勒频率及其变化率进行修正，其中m＝ti+1,…,ti+1。
[0025] C4.根据
采样率以及C3中结果得到每个时间点的瞬时多普勒频率。
[0026] 本发明利用高斯加权分数阶傅里叶变换进行多普勒频率以及频率变化率的估计，最后根据民航飞机速度等先验知识对频率变化率及其对应的多普勒频率实现修正，并对修正后的结果进行中值滤波以得到更加精确的多普勒频率估计。该方法步骤少，估计准确，能够满足实际需求。
附图说明
[0027] 为了更清楚的说明本发明的
实施例或
现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0029] 图2A是本发明中飞机散射信号的
实部时域
波形图。
[0030] 图2B是本发明中飞机散射信号的
虚部时域波形图。
[0031] 图3是本发明飞机散射信号的时频分析图。
[0032] 图4A是本发明初步估计得到多普勒频率图。
[0033] 图4B是本发明初步估计得到多普勒频率变化率图。
[0034] 图5是本发明多普勒频率及变化率修正流程图。
[0035] 图6A是本发明修正后得到的多普勒频率图。
[0036] 图6B是本发明修正后得到的多普勒频率变化率图。
[0037] 图7是本发明多普勒频率及变化率二次修正流程图。
[0038] 图8A是本发明二次修正后得到的多普勒频率图。
[0039] 图8B是本发明二次修正后得到的多普勒频率变化率图。
[0040] 图9是本发明得到的多普勒频率估计图。
具体实施方式
[0041] 为使本发明实施例的目的、技术方案及其优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述，整体算法流程图如图1所示：
[0042] A.将采集得到的数据分解成固定长度为T的M段数据；
[0043] 采集得到的数据是IQ复信号，由感兴趣的多普勒频率及背景噪声组成，波形如图2A和图2B所示，其时频图如图3所示。
[0044] 可以看出，接收数据信噪较低，感兴趣信号完全被噪声所淹没，为更高精度地估计多普勒频率，利用线性调频信号对多普勒频率进行近似，并采用对线性调频信号具有最佳能量聚集性能的分数阶傅里叶变换进行处理。将接收数据分成固定长度为2049的多段数据，为克服分段处理过程中数据截断的影响，提出利用高斯加权分数阶傅里叶变换进行处理。
[0045] 所述步骤B具体包含以下步骤：
[0046] B1.采用高斯加权函数进行加权，形式为 设置参数c＝2；
[0047] B2.粗遍历，根据民航飞机速度范围、接收机位置等先验知识，设定分数阶傅里叶变换参数区间p∈[0.9,1.1]，遍历步长为0.01；
[0048] B3.粗估计，搜索B2结果的模平方最大值对应分数阶傅里叶域位置(p1,u1)，设定B4中精细遍历区间[p2,p3]，其中p2＝max(0,p1-0.1)，α3＝min(p1+0.1,2)；
[0049] B4.精细遍历，由B3中设定的遍历区间，设置遍历步长为0.001；
[0050] B5.参数估计，搜索B4结果的模平方最大值对应分数阶傅里叶域位置(p4,u4)，根据下式实现该分段时间内多普勒频率的中心频率和多普勒频率变化率的估计[0051]
[0052] 初步估计得到的结果如图4A和4B所示。
[0053] 所述步骤C具体包含以下步骤：
[0054] C1.依据民航飞机的飞行速度等先验信息设置多普勒频率变化率的阈值Th1＝5，即认为分段长度为2049时，该段时间内的多普勒频率变化率不大于5Hz/s；
[0055] C2.根据多普勒频率变换率对多普勒频率和频率变化率进行修正，具体包含以下三个步骤，如图5所示。
[0056] C21.搜索得到B5中小于C1阈值的第一个时间位置；
[0057] C22.如果 则
[0058] C23.设定Th2＝3即两段数据间的多普勒频率变化率之差的绝对值不超过3Hz/s，如果 则
[0059] 根据多普勒频率变化率的初步修正结果如图6A和图6B所示。
[0060] C3.对C2中结果依据多普勒频率估计进行再次修正，具体包含以下步骤，如图7所示：
[0061] C31.对多普勒频率估计进行一阶差分
[0062] C32.设定阈值Th3＝10即相邻数据段多普勒频率的中心频率之差不超过10Hz，如果大于阈值则该段数据估计值可能为野点，搜索C31中差分结果中大于阈值Th3的峰值，设定Th4＝5若相邻峰值异号且峰值间距离小于阈值Th4，进行C33中修正，否则保留。
[0063] C33.设定C32中两峰值位置为ti和ti+1，则求得多普勒频率均值为利用 与 对多普勒频率及其变化率进行修正，其中m＝ti+1,…,ti+1。
[0064] 根据多普勒频率修正得到的估计结果如图8A和图8B所示。
[0065] C4.根据采样率以及C3中结果得到每个时间点的瞬时多普勒频率，如图9所示。
