相位编码信号调制方式简单,编码灵活,具有抗干扰能力强,截获概率低等特性,广泛应用于雷达对抗和民用通信中。估计相位编码信号的载频和码元速率有助于获取信号相关调制信息,是通信信号参数估计的研究热点。传统循环平稳分析法虽然可实现盲估计,但所需数据量大,难以实时处理。针对上述问题,本文从相位编码信号循环自相关向量的稀疏性出发,研究基于压缩感知的相位编码信号参数估计,主要工作如下:1.传统相位编码信号参数估计需大量数据样本点,本文详细分析了该信号在循环自相关域的稀疏性,根据压缩感知理论对其循环自相关向量压缩采样,建立基于压缩感知的相位编码信号重构和参数估计模型。并仿真模拟了循环自相关向量压缩重构过程。2.结合相位编码信号循环自相关向量的稀疏性,对称性以及实虚部支撑集统一性等内在结构特征,对信号进行压缩采样,提出了一种基于结构压缩感知的码元速率估计新方法。经典稀疏贝叶斯模型无法直接重构相位编码信号循环自相关复向量,本文将复数模型变换为实数值进行处理。由分析可知,实数模型观测向量后半部分可近似为零向量,以此简化其数值计算,建立实虚部分离的压缩采样模型,并采用多测量值稀疏贝叶斯算法,对具有相同支撑集的循环自相关向量实虚部同时重构。实验结果表明,该方法能大幅降低测量数量,提高算法实时性。3.提出了一种脉冲噪声环境下的自适应硬阈值迭代方法。压缩传感过程中不仅存在高斯噪声,还可能受到短时大脉冲干扰。文中建立Alpha稳定分布噪声模型,分析了该类噪声对观测向量和循环自相关向量的影响。在Alpha稳定分布噪声环境下,循环自相关向量谱线被全部淹没,但由于观测向量实质上为时延积向量的一部分,时域稀疏的脉冲噪声并没有破坏其内部周期结构,可采用硬阈值对观测向量进行预处理。研究表明,阈值的取值对算法抑噪性能影响较大,在没有足够先验信息的条件下,该参数难以选取。因此本文在信号重构每次迭代时,采用自适应算法选择阈值,并能稳健地恢复循环自相关向量,从而估计出信号参数。4.Alpha稳定分布噪声在时域近似稀疏,传统L2范数约束模型失效。对此,本文详细分析了现有稀疏范数的性质,并以Lp范数,洛伦兹范数和相关熵范数为例对压缩感知模型中的损失项进行约束。针对这些范数各自的特点,引入相应凸松弛和平滑重构算法。实验结果表明,所提稀疏范数能有效抑制脉冲噪声,并得到相位编码信号参数的稳健估计。