基于蚁群算法的LFM信号参数估计

关晓谦，刘东平，李东涛

(中国洛阳电子装备试验中心，河南济源454650)

1 引 言

线性调频(Linear Frequency Modulation，LFM)信号是在脉冲持续期间内信号频率连续线性变化的信号，是一类非常重要的非平稳信号，被广泛应用于雷达、声纳和通信等信息系统［1－2］。调频斜率和起始频率作为线性调频信号的2个重要参数，其估计问题一直是LFM信号处理领域的研究热点和难点。目前，已经出现了很多比较成熟的算法，比如Radon－Wigner变换、分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform，FRFT)和最大似然估计(ML)等方法［3－7］。其中基于 FRFT 的LFM信号参数估计方法最受关注。但是，该方法每检测一个信号都要对信号分别求所有旋转角α∈［0，π］的 FRFT，再进行二维搜索、滤波以及FRFT逆变换，计算量大。而且对信号反复进行FRFT、滤波和FRFT逆变换也会给弱信号带来误差。

文献［8］提出利用LFM信号能量一定时，在相同的时宽范围内，其频谱幅度平方与调频斜率呈反比的特性，通过在固定区间上改变解线调参考信号的调频斜率，逐步进行搜索估计信号参数的算法。该算法在一定程度上解决了分数阶Fourier变换法的大运算量问题，但决定该算法估计精度的搜索步长这一参数，却受算法运算量的制约，步长太大估计误差变大，步长太小则运算量急剧上升，算法无法平衡估计精度和运算量之间的矛盾。针对此问题，本文提出了基于蚁群算法优化的参数估计算法。

2 LFM信号参数估计原理

当时宽带宽积远远大于1时，LFM信号的幅谱近似为无菲涅尔起伏的矩形谱，其频谱宽度近似等于信号带宽B［9］。……