(重慶郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院,重慶 400065)
啁啾(Chirp)信號也稱為線性調(diào)頻信號,在信號處理領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,如在超聲波成像[1]、雷達(dá)[2]、水下探測[3]以及電力線載波通信[4]等領(lǐng)域。Chirp信號的檢測與估計在各個應(yīng)用領(lǐng)域中具有重要的意義和實用價值,近年來越來越受重視。最大似然估計[5]對含有噪聲的Chirp信號檢測具有較好的性能,但其復(fù)雜度較高,不適合工程實現(xiàn);基于短時傅里葉變換(Short Time Fourier Transform, STFT)[6]的估計方法,時頻域的分辨率與選擇的窗長密切相關(guān);分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(Fractional Fourier Transform, FRFT)隨著Ozaktas H M提出的采樣型算法[7]出現(xiàn),可利用快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform, FFT)實現(xiàn),其運算復(fù)雜度與FFT相當(dāng)且計算精度高,被廣泛應(yīng)用于Chirp信號的檢測與估計。通過FRFT進(jìn)行信號檢測其實質(zhì)是一個二維搜索的過程。文獻(xiàn)[8]提出通過FFT對Chirp信號的調(diào)頻率進(jìn)行粗估計,再通過FRFT進(jìn)行精估計,該方法降低了信號檢測的計算量,但其抗噪聲性能較差;文獻(xiàn)[9]提出通過STFT對Chirp信號參數(shù)進(jìn)行粗估計并聯(lián)合FRFT的方法,其計算量依舊很大。
基于上述問題,本文提出首先通過改變窗長相位差法來預(yù)估待測信號的調(diào)頻斜率,通過調(diào)頻斜率粗估計值將FRFT搜索階次限定在一個極小的區(qū)間內(nèi),然后再通過二分法在這個區(qū)間搜索待檢測信號的最佳階次FRFT,從而求得Chirp信號的初始頻率和調(diào)頻斜率,為Chirp信號參數(shù)估計提供了一種新的思路。
Chirp信號的時域表達(dá)式為
式中:α(t)為Chirp信號的包絡(luò),通常選取矩形脈沖; j為虛數(shù)單位;f0為Chirp的初始頻率,單位為Hz;t為時間軸,單位為s;k為Chirp信號的調(diào)頻斜率,單位為Hz/s;T為脈沖寬度,又稱掃頻時間,單位為s。
Chirp信號的瞬時頻率表達(dá)式為
由式(2)可知,在一個脈沖寬度內(nèi)其瞬時頻率與時間成線性關(guān)系。B=kt為Chirp信號的調(diào)頻帶寬。
圖1所示為包絡(luò)為1、帶寬為3.6 MHz、調(diào)頻斜率為1.08×1012Hz/s、采樣頻率為76.8 MHz和時寬為20 μs的Chirp信號時域表示圖。
圖1 Chirp信號時域表示圖
改變窗長相位差法[10]估計頻率的核心思想是,將長度為N的待測信號x1(n)先進(jìn)行FFT得到X1(n),通過X1(n)中的最大值得到實際峰值對應(yīng)的譜線號k1max,并計算出該點的相位φ1=arg(X1(k1max));再利用該段長度為前M=b·N(0
式中,n=0,1,…,M。
由φ2=arg(X2(k2max))計算出第2段數(shù)據(jù)中x2(k2max)的相位,則φ1與φ2的相位差Δφ為
由上式可知,歸一化的頻率估計值為
則最終得到的該段FFT峰值所對應(yīng)實際估計頻率為
式中,fs為信號采樣頻率。
通過改變窗長相位差得到待測信號不同時段的瞬時頻率,再利用最小二乘法[11]對不同時段的瞬時頻率進(jìn)行擬合,從而求得檢測信號的調(diào)頻斜率。圖2所示為采用最小二乘法進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合求得的調(diào)頻斜率及未經(jīng)最小二乘直接通過前后兩段數(shù)據(jù)瞬時頻率擬合求得的調(diào)頻斜率,再通過1 000次Monte Carlo后取平均得到的歸一化均方誤差(Normalized Mean Square Error,NMSE)與信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)的關(guān)系圖。
圖2 最小二乘擬合與直接擬合的NMSE與SNR的關(guān)系曲線圖
NMSE計算公式為
FRFT處理Chirp信號的原理是通過一組新的Chirp正交基函數(shù)對檢測信號進(jìn)行重構(gòu)。如果Chirp信號的調(diào)頻斜率與其中一個正交基相同,就會在分?jǐn)?shù)階傅里葉域出現(xiàn)沖激特性,從而可以對Chirp信號進(jìn)行參數(shù)估計和檢測[12]。
Chirp信號經(jīng)過p階的FRFT為
式中:Kp(u,t)為FRFT的核函數(shù);u為分?jǐn)?shù)階傅里葉域的坐標(biāo)軸;α=pπ/2為旋轉(zhuǎn)角度,p為FRFT的階次。當(dāng)Chirp信號旋轉(zhuǎn)到α=-arccotk時,Chirp信號在FRFT域里表現(xiàn)出Sinc函數(shù)形式的沖激,故可以利用FRFT對Chirp信號進(jìn)行參數(shù)估計:
(1) 通過設(shè)置旋轉(zhuǎn)角度α,連續(xù)地對待檢測的信號進(jìn)行FRFT,從而獲得在(α,u)平面上以信號能量為縱軸的二維分布。
(2) 在(α,u)平面上搜索峰值點,即當(dāng)k=-cotα?xí)r,Chirp信號的能量高度聚集在u=f0/cscα,此時為峰值點,此時在二維平面內(nèi)搜索:
Chirp信號在各階次的FRFT域三維波形和最佳階次下的FRFT域波形分別如圖3和4所示。
圖3 Chirp信號的FRFT三維圖
圖4 Chirp信號在最佳階次下的FRFT波形
通過改變窗長相位差法將待檢測的Chirp信號進(jìn)行粗估計可以得到調(diào)頻斜率k1,利用粗估計調(diào)頻斜率k1計算所對應(yīng)的FRFT階次p1:
因粗估計所得調(diào)頻斜率有一定的誤差,為了進(jìn)一步精確估計出Chirp信號的參數(shù),需要設(shè)置一個階次搜索區(qū)間以及搜索階次步長。區(qū)間設(shè)置越大且階次步長設(shè)置越小,則進(jìn)行FRFT的次數(shù)就越多,使得計算量增大,并且會使FRFT的結(jié)果受到頻譜偽峰的干擾;區(qū)間設(shè)置太小且搜索階次步長太大,會導(dǎo)致估計精度下降,甚至?xí)z測不到峰值而導(dǎo)致估計參數(shù)錯誤。故需要設(shè)置一個合理的區(qū)間及步長。
二分法也稱折半查找法,是對一組有序數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索的算法,其是在一個區(qū)間內(nèi)通過不斷取中間值使得區(qū)間范圍逐漸縮小,從而使得區(qū)間的中間值逐漸逼近實際值。二分法體現(xiàn)了無限逼近的極限思想,也可以說二分法是一種區(qū)間迭代的數(shù)值算法[13]。
用粗估計的調(diào)頻斜率設(shè)定一個調(diào)頻斜率區(qū)間范圍,將二分法運用到FRFT中,然后在對應(yīng)的FRFT階次范圍[pbegin,pend]內(nèi)用二分法搜索,每經(jīng)過一次搜索,階次范圍就縮小一半,若滿足(pend-pbegin) 步驟1:令pmid=(pbegin+pend)/2,分別計算出階次pbegin、pmid和pend所對應(yīng)的FRFT的最大值Fbegin、Fmid和Fend。 步驟2:比較Fbegin、Fmid和Fend的大小,若Fbegin最大,則令pend=pmid,F(xiàn)end=Fmid,pmid=(pbegin+pend)/2,重新計算Fmid;若Fend最大,則令pbegin=pmid,F(xiàn)begin=Fmid,同時令pmid=(pbegin+pend)/2,重新計算Fmid;若Fmid最大,為了減小誤差影響,則需要令pbegin=(pbegin+pmid)/2、pend=(pend+pmid)/2,重新計算Fbegin和Fend。 步驟3:若(pend-pbegin)>r,則重復(fù)執(zhí)行Step2。 對于一段待檢測的Chirp信號,其頻率是呈線性變換的。利用改變窗長相位差法和FRFT聯(lián)合檢測的方法設(shè)計步驟如下: (1)將待檢測長度為N的信號分成i=N/M段長度為M的數(shù)據(jù),分別利用改變窗長相位差法求出各段待檢測信號所對應(yīng)的瞬時頻率fi; (2)利用最小二乘法將得到的瞬時頻率進(jìn)行線性擬合,計算出該段Chirp信號的調(diào)頻斜率k′; (3)根據(jù)粗估計的調(diào)頻斜率k′,將FRFT搜索階次限定在一個極小的區(qū)間[pbegin,pend]; 設(shè)計算法流程圖如圖5所示。 圖5 本文算法流程圖 在本節(jié)中,我們主要通過NMSE來評估Chirp信號參數(shù)估計的性能,Chirp信號的仿真參數(shù)如表1所示。 表1 Chirp信號參數(shù) 圖6 調(diào)頻斜率粗估計的NMSE與SNR的關(guān)系 為了更好地對本文算法進(jìn)行性能分析,將使用本文提出的改變窗長相位差法和文獻(xiàn)[8]提出的將信號進(jìn)行FFT后進(jìn)行5點平滑再取模平方處理方法、文獻(xiàn)[9]使用的STFT算法、文獻(xiàn)[14]提出的Rife算法以及文獻(xiàn)[15]提出的修正的M-Rife算法對Chirp信號調(diào)頻斜率進(jìn)行粗估計后再進(jìn)行比較。圖6所示為SNR為[-20,5] dB、采用1 000次Monte Carlo仿真取平均得到的Chirp信號調(diào)頻斜率粗估計的NMSE仿真圖。由圖可知,F(xiàn)FT 5點平滑處理方法的性能最差,其抗噪聲性能只能達(dá)到-7 dB,且估計的準(zhǔn)確度受噪聲影響較大;Rife算法是通過FFT之后在最大值和次大值之間進(jìn)行插值,從而求得瞬時頻率,該算法比FFT 5點平滑處理方法具有更高的估計精度;M-Rife算法是修正的Rife算法,通過對Rife算法估計之后的頻率進(jìn)行頻譜搬移,再進(jìn)行一次Rife算法,以提高Rife算法估計頻率的準(zhǔn)確度,其估計精度要比Rife算法好,但其運算量要比Rife算法大;STFT算法的估計性能在SNR>-6 dB時比M-Rife算法要好。相較于上述4種算法,改變窗長相位差法的估計準(zhǔn)確度是最好的。改變窗長相位差法通過一次FFT和一次單點DFT運算,可以在SNR>-10 dB時較準(zhǔn)確地對Chirp信號參數(shù)進(jìn)行估計,且其在SNR=-8 dB時相較于M-Rife算法,其NMSE提升了9 dB,故利用改變窗長相位差法來對Chirp信號進(jìn)行粗估計是一種很好的選擇。 圖7和8分別是本文提出的通過改變窗長相位差法進(jìn)行粗估計再通過二分法FRFT進(jìn)行精確估計的算法、采用FFT 5點平滑處理方法進(jìn)行粗估計聯(lián)合FRFT進(jìn)行精估計的算法以及通過STFT聯(lián)合FRFT算法在SNR為[-20,5] dB、采用1 000次Monte Carlo仿真取平均得到的Chirp信號調(diào)頻斜率估計值和初始頻率估計值的NMSE仿真圖。其中改變窗長相位差的點數(shù)及STFT窗長設(shè)置為256,搜索階次步長為0.000 1。由圖可知,本文算法與通過STFT聯(lián)合FRFT算法的性能接近,在SNR>-9 dB時,估計Chirp信號調(diào)頻斜率以及初始頻率可以接近克拉美羅下界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB),并且本文算法的抗噪聲性能相比于采用FFT 5點平滑處理方法后再采用FRFT的算法提升了2 dB。 圖7 調(diào)頻斜率估計值的NMSE與SNR的關(guān)系 圖8 初始頻率估計值的NMSE與SNR的關(guān)系 為了進(jìn)一步評估本文通過改變窗長相位差法聯(lián)合二分法FRFT算法對Chirp信號參數(shù)進(jìn)行估計的計算復(fù)雜度和實用性,將本文算法和FFT聯(lián)合FRFT算法以及STFT聯(lián)合FRFT算法的時間復(fù)雜度進(jìn)行對比與分析。設(shè)待檢測信號的長度為N,則本文算法中在對信號調(diào)頻斜率進(jìn)行粗估計時,涉及到N/M次FFT和N/M次單點DFT運算,故改變窗長相位差法的復(fù)雜度為N/M(O(Mlog2M)+O(M))=O(Nlog2M)。因進(jìn)行一次FRFT復(fù)雜度為O(Nlog2N),當(dāng)階次搜索區(qū)間寬度為Δp,搜索精度為r時,通過二分法搜索的復(fù)雜度為O(log2(Δp/r)),故改變窗長相位差聯(lián)合二分法FRFT算法的復(fù)雜度為O((Nlog2N)log2(Δp/r)+Nlog2M)=O((Nlog2N)log2(Δp/r));文獻(xiàn)[8]通過FFT 5點平滑處理方法進(jìn)行粗估計包含一次N點FFT運算及5(N-1)次加法和N-1次除法,則其時間復(fù)雜度為O(Nlog2N+5(N-1)+(N-1))=O(Nlog2N),再通過FRFT以搜索精度r進(jìn)行局部等步長搜索的復(fù)雜度為O((Δp/r)Nlog2N),故FFT 5點平滑和FRFT聯(lián)合算法的時間復(fù)雜度為 O((Δp/r)Nlog2N+Nlog2N)=O((Δp/r)Nlog2N); 通過STFT和FRFT對Chirp信號進(jìn)行參數(shù)估計時涉及到N-M次M點的FFT以及Δp/r次FRFT,故其復(fù)雜度為O((N-M)Mlog2M+(Δp/r)Nlog2N),可化簡為O((Δp/r)Nlog2N)。由此可知,本文算法的計算復(fù)雜度要比上述兩種方法小很多,當(dāng)SNR=-7 dB、Δp=0.2、r=0.000 1時,本文算法只需要進(jìn)行l(wèi)og22 000≈11次FRFT就可以估計出Chirp信號的參數(shù)。而通過FFT 5點平滑處理方法進(jìn)行粗估計,再通過局部等步長窮舉搜索的話,需要進(jìn)行2 000次FRFT。同理,通過STFT聯(lián)合FRFT的方法也需要進(jìn)行2 000次FRFT。故可知本文通過改變窗長相位差法進(jìn)行粗估計和二分法FRFT對Chirp信號進(jìn)行精估計的算法極大地降低了計算復(fù)雜度。 本文針對FRFT對Chirp信號進(jìn)行盲檢測時存在運算量大的問題,提出了一種通過改變窗長相位差法聯(lián)合二分法FRFT對Chirp信號參數(shù)進(jìn)行估計的方法。在該方法中,先通過改變窗長相位差對待檢測的Chirp信號進(jìn)行粗估計,再通過二分法進(jìn)行搜索和FRFT對Chirp信號參數(shù)進(jìn)行精估計,可以在低SNR下對Chirp信號進(jìn)行參數(shù)估計,同時也降低了計算復(fù)雜度。綜合估計精度和時間復(fù)雜度來說,本文所提算法對Chirp信號參數(shù)估計具有很好的性能。4 算法設(shè)計流程
5 仿真與分析
6 結(jié)束語