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《基于稀疏表示的RAMP算法估計(jì)超寬帶LFM信號(hào)參數(shù)-論文.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、2015年第3期電子對(duì)抗總第162期2015，No．3ELECTRONICWARFARESeriesNo．162基于稀疏表示的RAMP算法估計(jì)超寬帶LFM信號(hào)參數(shù)阮懷林何宇吳振興余朋駿(電子工程學(xué)院，合肥230037)摘要針對(duì)奈奎斯特采樣頻率過高，硬件實(shí)現(xiàn)困難的問題，提出了基于壓縮感知理論的超寬帶線性調(diào)頻信號(hào)的初始頻率和調(diào)制斜率的估計(jì)方法。文章根據(jù)LFM信號(hào)的稀疏特征建立原子庫(kù)，分別運(yùn)用凸優(yōu)化和RAMP算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)初始頻率和調(diào)制斜率的估計(jì)。在仿真實(shí)驗(yàn)中對(duì)凸優(yōu)化和RAMP兩種重構(gòu)算法的恢復(fù)效果進(jìn)行比較，結(jié)果表明，凸優(yōu)化算法重構(gòu)準(zhǔn)確度更高，但耗時(shí)較長(zhǎng)；RAMP算法的
2、信號(hào)重構(gòu)準(zhǔn)確度沒有凸優(yōu)化算法高，但耗時(shí)短，效率高。關(guān)鍵詞超寬帶線性調(diào)頻信號(hào)壓縮感知稀疏字典凸優(yōu)化RAMPTheEstimationoftheUltra-WidebandLFMSignalsbyUsingtheRAMPAlgorithmBasedontheSparseRepresentationRuanHuailinHeYuWuZhenxingYuPengjun(ElectronicEngineeringInstitute，Hefei230037，China)Abstract：Insomeapplications，samplingwithNyquistfrequencymayb
3、ehardtoimplementduetohardwarelimitation．Basedoncompressivesampling(CS)theory，amethodwhichesti—matestheinitialfrequencyandmodulationrateoftheultra-widebandLFMsignalispresentedinthispaper．BasedonthesparsecharacteristicoftheLFMsignal，theatomiclibraryisestab—lishedinthispaper．Thesignalisreconst
4、ructedusingtheconvexoptimizationandRAMP(Reg-ularizedAdaptiveMatchingPursuit)torealizetheestimationoftheinitialfrequencyandmodu—lationrate．Inthesimulationexperiment，theresultsoftwokindsofreconstructionalgorithmarecompared．Thereconstructionalgorithmoftheconvexoptimizationcangetamorecorrectres
5、ultthanthereconstructionalgorithmofRAMP．Butittakesmuchmoretimetousetheconvexopti—mization．ThereconstructionalgorithmofRAMPworksmoreeficiently．Keywords：ultra—widebandLFMsignal；compressivesamplingtheory；sparsedictionary；con—vexoptimization；RAMP號(hào)頻率連續(xù)線性變化的信號(hào)。它廣泛應(yīng)用于通O引言信、雷達(dá)、聲納等眾多研究領(lǐng)域。在雷達(dá)偵察系統(tǒng)中，作為
6、大時(shí)寬帶寬積的擴(kuò)頻信號(hào)，線性調(diào)頻信號(hào)線性調(diào)頻信號(hào)(LFM)是在脈沖持續(xù)期間內(nèi)信可以在獲得大的時(shí)間分辨率的同時(shí)獲得大的距離收稿日期：2014年8月22日總第162期阮懷林，等：基于稀疏表示的RAMP算法估計(jì)超寬帶LFM信呈叁!分辨率。估計(jì)線性調(diào)頻信號(hào)的中心頻率和調(diào)頻斜()=∑Aiexp{j2~r[fiot+kit／2]}率已經(jīng)成為雷達(dá)偵察信號(hào)的重要內(nèi)容之一。然而，隨著各種信號(hào)處理系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)能力(1)的不斷增強(qiáng)，線性調(diào)頻信號(hào)頻率估計(jì)所需要后期信號(hào)包含z個(gè)LFM信號(hào)，其中，{A}表示處理的數(shù)據(jù)量也以驚人的速度增加。傳統(tǒng)的奈奎1個(gè)信號(hào)分量的幅度，{j為1個(gè)信號(hào)的初始斯特采樣定理要求
7、信號(hào)的采樣頻率不得低于信號(hào)頻率，{k}。為1個(gè)信號(hào)的調(diào)頻斜率，對(duì)信號(hào)進(jìn)最大頻率的兩倍，這無(wú)疑給系統(tǒng)的處理能力提出行離散化得到：了更高要求，也給相應(yīng)的硬件設(shè)備的設(shè)計(jì)帶來(lái)了(n)=∑Aiexp{j2盯[n+了12]}極大的挑戰(zhàn)。實(shí)際上，采樣中獲得的大部分?jǐn)?shù)據(jù)都是不重要的，在信號(hào)和圖像的處理過程中，保留n=1，2，?，N(2)某些重要數(shù)據(jù)，舍棄大量剩余數(shù)據(jù)，這樣重構(gòu)后的其中，為觀測(cè)時(shí)長(zhǎng)，為采樣頻率，：NxT,=N／信號(hào)或圖像并不會(huì)引起視覺上的差異。2006年。對(duì)初始頻率和調(diào)頻斜率歸一化，令=／f,，由Dono
