熊竹林 刘策伦安建平

(北京理工大学信息与电子学院 北京 100081)

一种低复杂度线性调频信号参数估计算法

熊竹林 刘策伦*安建平

(北京理工大学信息与电子学院 北京 100081)

为降低线性调频(LFM)信号参数估计的复杂度，该文提出一种二次估计算法。首先通过短时相干积分与非相干累加对频率斜升和起始频率进行预估计；然后以预估计结果为中心，利用多路并行部分匹配滤波快速傅里叶变换(PMF-FFT)和二次插值对参数进行精确估计；最后综合预估计和精确估计结果得到参数的最终估计值。仿真结果表明，该算法信噪比门限较低，估计精度接近克拉美罗下界，其计算复杂度和资源消耗均远低于频率斜升试探算法和插值联合估计算法。

信号处理；线性调频；二次估计；低复杂度；克拉美罗下界

1 引言

线性调频（LFM）信号作为一种重要的时变信号，被广泛用于雷达、声呐、地质勘探等领域。频率斜升和起始频率作为LFM信号的关键参数，其估计问题一直是信号处理的重要内容。

针对该问题已经开展了很多深入研究，早期的很多算法都是基于最大似然(ML)准则[1,2]，估计精度高，但运算量很大，且可能收敛到局部极值点。基于时频域正交基底变换[3-5]和马尔科夫链蒙特卡洛方法[6]的非平稳信号参数估计算法具有良好的估计性能，但这些算法同样具有计算复杂度高的缺点。离散多项式相位域变换法[7]通过延迟共轭相乘降低LFM信号的动态阶数，具有较低的计算复杂度，但在低信噪比的环境下，非线性的信号处理方式会引入较大的信噪比损失。……