基于似然函数的双曲调频信号参数估计快速算法
Fast Algorithm for Parameter Estimation of Hyperbolic Frequency Modulation Signals Based on Likelihood Function作者机构:华南理工大学电子与信息学院广州510640 自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室广州510300
出 版 物:《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)
年 卷 期:2021年第43卷第5期
页 面:1228-1234页
核心收录:
学科分类:0711[理学-系统科学] 0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术(可授工学、理学学位)] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器]
基 金:广东省自然资源厅广东省海洋经济发展专项基金(粤自然资合009号) 国家自然科学基金(61302056,61401158) 华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金(2017MS047)
摘 要:相较于线性调频(LFM)信号,双曲调频(HFM)信号因具有良好的脉冲压缩性能和多普勒不变性,被广泛用于雷达侦查、水声探测等多普勒影响严重的场景中,其中HFM信号的参数估计问题尤为重要。有鉴于此,该文提出一种基于似然函数的HFM信号参数估计快速算法。文中首先推导出HFM信号的Cramer-Rao下界作为参数估计的性能评估标准;然后基于高斯随机噪声,构建了HFM信号的似然函数,并结合数据向量化的特点提出一种改进的适应度函数,最后利用全局最优引导人工蜂群(GABC)算法对该适应度函数进行极值寻优,从而实现HFM信号的参数估计;通过蒙特卡洛仿真证明了该方法在信噪比为3 dB以上时,HFM信号的参数估计结果的均方误差更逼近Cramer-Rao下界,且运算量约是原来的1/3,在保证估计精度的同时提高算法收敛速度。