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针对通信对抗中跳频信号参数估计问题,考虑存在强干扰的情况下,提出了一种基于时频重心的跳频信号跳周期估计和基于跳频部分接收的跳时估计方法。对于跳周期估计,在短时傅里叶变换(STFT)时频变换的基础上提取信号随时间变化的时频重心,再结合小波变换和谱分析估计出跳频周期;对于跳时估计,采用跳频带宽的部分接收避开强干扰,构造含有跳变信息的参考信号,通过参考信号采用最大似然(ML)方法得到跳时的精确估计。仿真实验表明,算法运算复杂度低,跳频定位精度高,在强定频干扰的情况下仍能有效估计出跳频周期和起跳时刻。 相似文献
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为了减小低信噪比下干扰和噪声对跳频信号检测的影响,提出一种基于时频分析的多跳频信号盲检测算法。针对跳频信号、定频信号、高斯白噪声具有的不同时频分布特点,该算法利用短时傅里叶变换得到的时频图构造时频对消比;理论分析得到各信号的时频对消比是不同的,因此将其作为检测统计量,实现高斯白噪声背景下跳频、定频信号的盲检测。仿真结果表明,本文算法具有抗噪声功率不确定性能;与改进型功率谱对消法相比,本文算法在低信噪比环境下,具有更高的跳频信号和定频信号检测概率。此方法也能实现存在定频信号、扫频信号和突发信号干扰的复杂电磁环境中跳频信号盲检测,当信干比为5 dB且跳频信号的检测概率达到100%时,本文算法比改进型功率谱对消法改善信噪比10 dB;在干噪比为0.05 dB时的虚警概率几乎为0。 相似文献
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跳频信号的网台分选是电子战领域的一个传统难题。由于实际作战环境非常复杂,有时同时存在多个定频信号、多个跳频电台信号,而且这些电台的跳变速度相近,工作的频率范围又可能有重合,就更增加了网台分选的难度;文章详细分析了跳频信号的特点,建立了一个模糊分选的数学模型,并结合周期值估计的方法,利用容易侦察得到的频率、驻留时间、电平等参数进行网台模糊分选。通过大量的工程实用表明,这种算法能够适用于复杂环境下跳频信号的分选。 相似文献
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针对通信对抗的实际应用,提出了一种精确估计跳频信号跳周期的新方法。首先对跳频信号进行短时傅里叶变换(STFT),根据STFT的结果得到其峰值序列,然后对峰值序列进行单比特采样,从最终的单比特采样序列可以获得跳频信号跳频周期的估计。此算法简单,易于实现且计算量小,在信噪比大于-1 dB时,仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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自相关检测是用于检测跳频信号的重要方法。针对跳频信号自相关的基本特征和基于功率采样的多跳自相关检测方法的缺点,提出了基于ρ判决的跳频信号多跳自相关检测方法,该方法不但能够避免基于功率采样的多跳自相关检测方法所带来的寄生干扰,而且判决门限的确定与信噪比无关并具有良好的性能。 相似文献
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针对跳频信号侦察中,在非合作条件下进行信号跳同步问题,提出利用跳信号分段频谱比较分析实现跳频信号跳变时刻同步的方法。该方法首先利用短时傅里叶变换和小波变换的方法有效估计跳频信号跳速率参数,在此基础上通过在一个跳周期内取三段信号进行频谱比较,并滑动调整时间参数的方法进行跳同步获取。实验证明该方法不仅可以有效实现跳频的跳同步,同时克服了跳速率估计精度不足的问题,且方法结构简单易于工程实现。 相似文献