一种针对非线性调频信号的解耦方法和系统与流程

本发明属于信号处理，具体涉及一种针对非线性调频信号的解耦方法和系统。

背景技术：

1、在现代通信系统中，非线性调频信号因其独特的信号特性，被广泛应用于多种领域，如雷达通信、电子侦察等，这些信号的非线性特性使得它们在抗干扰和保密性方面具有明显优势，然而，传统的信号处理技术往往基于线性假设，难以适应非线性调频信号复杂的变化规律，尤其是在高噪声背景或者信号幅度变化剧烈的环境中，难以高效、准确地处理这类非线性信号，导致解耦效率不高、准确度低下，且对信号噪声和干扰的抵抗能力有限，这限制了非线性调频信号在实际应用中的性能，降低了其在复杂环境下的有效性，因此，现有技术缺乏一种系统化、高效的处理流程，使得在实际应用中难以充分发挥非线性调频信号的潜力。

技术实现思路

1、(一)要解决的技术问题

2、本发明要解决的技术问题是：现有技术缺乏一种系统化、高效的处理流程，使得在实际应用中难以充分发挥非线性调频信号的潜力。

3、(二)技术方案

4、为了解决上述技术问题，本发明提供一种针对非线性调频信号的解耦方法，所述方法包括：

5、步骤1：捕获非线性调频信号进行预处理；

6、步骤2：分解预处理后的非线性调频信号；

7、步骤3：对分解后的非线性调频信号进行非线性特性分析；

8、步骤4：构建解耦算法对非线性调频信号进行解耦处理；

9、步骤5：对解耦后的非线性调频信号进行评估。

10、其中，所述步骤1中，捕获非线性调频信号为：捕获信号频率特性数据、信号幅度数据、时间序列数据和环境噪声数据，收集设备特性数据、历史数据和参考数据以及信号相位信息。

11、其中，所述步骤1中，进行预处理为：使用低通、高通、带通滤波器去除不需要的频率成分，应用小波去噪减少环境噪声和设备噪声对信号的影响，对信号进行归一化处理，识别并处理异常值和错误数据。

12、其中，所述步骤2中，分解预处理后的非线性调频信号为：基于预处理数据构建分解公式：

13、

14、其中，d(t)是分解后的非线性调频信号在当前时间t的表示，p(τ)表示在积分变量τ上的信号值，p(t)是预处理后的非线性调频信号在当前时间t的表示，g(t,τ)是一个分解函数，表示对信号p(τ)在变量τ的整个范围内进行g(t,τ)分解的累积效果，d表示微分，bk代表第k项的强度或权重，eiθk(t)是一个复数指数函数，i是虚数单位，θk(t)是第k项的相位函数，它描述了信号在时间t的相位变化，λ是调节系数，h[p(t)]是对信号[p(t)]进行的操作；

15、使用分解公式对处理后的非线性调频信号进行分解。

16、其中，所述步骤3中，对分解后的非线性调频信号进行非线性特性分析为：构建非线性特性分析公式对分解后的非线性调频信号进行分析：

17、

18、其中，n(t)非线性特性分析的结果，表示在当前时间t的非线性特性，d(t)是分解后的非线性调频信号在时间t的表示，f[d(t)]是对分解后的信号d(t)进行的非线性函数操作，是对信号d(t)的二阶导数，s是积分变量，代表过去的时间点，r(t,s)是一个响应函数，d(s)是指在过去的时间点s分解后的非线性调频信号，表示对所有时间s的信号d(s)进行r(t,s)分析的累积效果，α，β，γ是权重系数，μ是调节系数；

19、使用非线性特性分析公式对分解后的非线性调频信号进行分析。

20、其中，所述步骤4中，所述构建解耦算法对非线性调频信号进行解耦处理为：基于分析的非线性特性构建解耦算法公式：

21、

22、其中，j(t)是解耦后的信号在当前时间t的表示，n(t)非线性特性分析的结果，m是解耦函数φm的总数，m是一个索引变量，表示不同的解耦函数φm，εm是第m个解耦成分的权重系数，φm[n(t)]是第m个解耦函数，k(t,s)是核函数，s是积分变量，代表过去的时间点，n(s)是在s的非线性特性分析结果，θ，η是权重系数，z[n(t)]是附加的非线性操作，l代表在解耦算法中考虑的额外非线性操作的数量，n表示特定非线性操作的索引，ψn[n(t)]是额外的非线性操作，ωn是与额外非线性操作ψn相关的系数；

23、将非线性特性分析结果输入解耦公式进行解耦处理。

24、其中，所述步骤5中，所述对解耦后的非线性调频信号进行评估为：对解耦后的信号进行统计分析和模式识别，提取重要信息包括目标特征或信号行为，根据解耦后的结果计算snr，即信噪比，

25、

26、其中，snr(db)是信噪比，j(t)表示解耦后的非线性调频信号，d(t)表示分解后的原始非线性调频信号，t表示当前时间，t是观测时间长度，dt表示微小的时间间隔；

27、预先设定信噪比snr的判断阈值为20db；

28、若snr≥20db，则说明解耦后的非线性调频信号是可用的，对非线性调频信号进行深入分析和处理，持续监控非线性调频信号的性能，根据非线性调频信号的用途，将非线性调频信号应用于通信解码、目标检测、健康监测的特定任务；

29、若snr<20db，则说明解耦后的非线性调频信号是不可用的，使用噪声减少和信号增强技术提高非线性调频信号的质量，使用滤波和信号重构继续对非线性调频信号进行处理，将当前无法使用的非线性调频信号存档并进行长期分析。

30、此外，本发明还提供一种针对非线性调频信号的解耦系统，所述解耦系统用于执行所述的解耦方法，所述解耦系统包括：信号捕获模块，信号分解模块，非线性特性分析模块，解耦处理模块以及信号评估模块；

31、所述信号捕获模块用于捕获原始的非线性调频信号并进行预处理；

32、所述信号分解模块用于使用非线性调频信号分解公式对预处理后的数据进行分解；

33、所述非线性特性分析模块用于使用非线性特性分析公式对分解后的信号进行非线性特性分析；

34、所述解耦处理模块用于基于非线性特性分析的结果使用解耦公式对非线性调频进行进一步处理；

35、所述信号评估模块用于对解耦后的非线性调频信号进行评估并将信号进行存档。

36、此外，本发明还提供一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现所述解耦方法的步骤。

37、此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时，实现所述解耦方法的步骤。

38、(三)有益效果

39、与现有技术相比较，本发明的有益效果为：

40、本发明通过构建高效且准确的解耦算法，不仅考虑了非线性调频信号的独特性质，还实现了对非线性特性的深度分析和高效处理，可以有效地从复杂的信号中提取出有用信息，显著提高了非线性调频信号处理的准确性和效率，使非线性调频信号在各种应用场景下的性能大幅提升，不仅解决了现有技术中的关键问题，还为非线性调频信号的处理提供了一种全新的、更为高效和准确的方法。