压缩域宽带跳频信号跳变时刻估计算法

为了在非协作情况下,对跳频信号的频率跳变时刻进行精确快速估计,提出一种基于压缩采样值的跳频信号跳变时刻快速估计算法。该算法首先通过压缩感知技术以远低于奈奎斯特采样定理要求的速率对跳频信号进行整周期滑动采样,然后根据不同时刻相邻两跳信号窗函数的特点,重构信号在傅里叶正交基上的2个权值最大的稀疏系数,并由此对前后两跳持续时间进行判断,从而对跳频信号的跳变时刻进行参数估计。仿真结果显示,该算法能有效地估计跳频信号的跳频转换时刻,且实时性优于现有时频估计类算法。     

一种基于STFT的跳频参数估计新方法

针对STFT在进行跳频信号参数估计时,时间分辨率和频率分辨率存在固有矛盾这一问题,通过分析窗函数对跳频信号STFT变换后时频谱图的影响,提出了一种基于STFT的跳频参数估计方法。该方法直接利用窗函数参数提取跳频参数,避免了时频谱图对参数估计精度的影响。通过不断改变窗函数起始时刻及窗函数宽度,寻找时频聚集性最好的时频谱图,确定目标窗函数参数。仿真结果表明,该方法实现了跳频参数的有效估计。     

基于多通道数据融合的跳频信号频率跳变时刻估计算法

针对低信噪比条件下宽带高速跳频信号的参数估计问题,提出一种多通道数据融合跳频信号频率跳变时刻估计算法。该算法利用无盲区数字信道化预处理实现宽带跳频信号的全概率、全盲接收,通过数据融合得到一路包含全部频率跳变信息的参考信号,并利用该参考信号进行最大似然估计得到频率跳变时刻精确估计值。给出了所提出跳变时刻估计算法的Cramer-Rao下界并进行实验仿真。理论推导和仿真结果表明:针对一定的输入信噪比,适当选择信道化数和估计时间可实现较高的估计精度。在0dB信噪比条件下,采用16通道数字信道化处理,估计方差小于10-3。      

基于最小二乘法的跳频信号参数估计

作为目前较为成熟的抗干扰手段,跳频通信技术得到了巨大的发展。因此对于如何估计跳频信号的参数,人们提出了许多方法。短时傅立叶变换作为时频分析法的一种,由于其具有计算量小、算法简单的优点得到了广泛的运用,但是存在估计精度不高的缺点,文章提出最小二乘拟合算法,在用短时傅里叶变换(STFT)算法对跳频信号参数进行估计进之后,再利用数据的统计特性,用最小二乘法做线性拟合,计算出某一跳频时刻的平均跳变周期,从而提高STFT调频估计的精度。经仿真结果验证了该算法的有效性。     

采用局部特征尺度分解的跳频信号参数盲估计算法

针对现有跳频信号参数盲估计算法存在时间分辨率和频率分辨率矛盾这一问题,提出了一种基于局部特征尺度分解的跳频信号参数估计新算法。该算法将跳频信号迭代地分解成若干个内禀尺度分量并进行降噪处理,然后对其最大瞬时幅度进行小波变换和傅里叶变换即可估计出跳频信号的跳变时刻和跳频周期,最后根据得到的跳变时刻和跳频周期可以进一步估计出跳频频率集。该算法不受时频不确定性原理的影响,能够在未知先验知识的条件下估计出跳频信号的跳周期、跳变时刻和跳频频率集。最后通过仿真验证了算法的有效性。      

基于分段压缩和原子范数的跳频信号参数估计

针对压缩域跳频信号参数估计方法需借助测量矩阵寻找压缩采样数据的数字特征,造成运算复杂度高,且存在基不匹配的问题,提出一种压缩域数字特征和原子范数的跳频信号参数估计方法。建立块对角化的测量矩阵,实现信号分段压缩,分析压缩采样数据的数字特征,实现跳变时刻粗估计;分离出未发生频率跳变的信号段,利用原子范数最小化方法实现跳变频率的精确估计;最后依据精确估计的跳变频率,设计原子字典,并在压缩域实现跳变时刻的精确估计。基于该算法的跳变频率估计性能高于基于压缩感知的跳变频率估计,亦能精确估计跳频信号的跳变时刻。仿真结果显示,在信噪比高于-2 dB,压缩比高于0.5时,基于该算法的归一化跳变频率估计误差低于10-4,归一化跳变时刻估计误差低于10-2。     

一种基于时频分析的跳频信号参数盲估计方法

本文提出了一种采用平滑伪WVD(SPWVD)时频分析来估计未知跳频信号参数的方法，该方法可以在不需要知道信号任何先验参数的情况下，估计出跳频信号的跳周期(hop duration)，跳变时刻(hop timing)和跳频频率(跳频图案)等参数。文中对跳频信号的WVD、PWVD和SPWVD结果作了比较，指出了SPWVD的优点，给出了基于SPWVD估计跳频信号参数的具体算法步骤，并进行了性能分析。     

一种新的跳频信号参数盲估计算法

本文针对通信对抗中的跳频信号参数盲估计问题,提出了一种基于原子分解算法的跳频信号参数盲估计方法.根据跳频信号内部结构的特点,以加窗正弦函数为基函数构造了一种与跳频信号匹配的3-参数时频原子字典,将跳频信号分解为有限个3-参数时频原子的组合,最终根据这些时频原子的参数值来估计跳频信号的参数.仿真实验表明,该方法能够在未知任何先验知识的情况下,对跳频信号的跳周期、跳变时刻和跳频频率进行有效估计.     

强干扰下跳频信号的参数估计

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。     

ESPRIT算法在CHESS电台频率检测中的应用研究

差分跳频(DPH)是一种新的高速短波通信体制,它利用相邻跳变频率的变化而不是载频本身来携带信息.跳变频率检测是实现DFH的关键技术之一.文章中研究了高斯噪声下基于ESPRIT算法的DFH信号频率检测.同时通过仿真与MUSIC算法和FFT算法进行了比较,仿真结果表明该方法的检测性能明显优于FFT算法,与MUSIC算法的检测性能基本相同,计算量却小于MUSIC算法.     

空间任意阵的多宽带信源定位算法性能研究

针对宽带信号非平稳特性,以及常用宽带DOA估计算法要求信源个数是已知的情况,提出一种新的基于空间任意阵的非平稳信号DOA估计算法。首先,通过短时傅里叶变换将信号转为频域表示,然后构造阵列频域数据模型,最后利用短时功率谱矩阵的联合对角化特性实现宽带信号的波达方向估计。本文对提出的算法进行了理论分析,并在常见阵型（如线阵、十字阵）上进行了仿真和性能分析,仿真结果表明该算法可高分辨率地估计出DOA,并且估计误差小。相对于已有的MUSIC谱估计方法,该算法无需进行信源个数估计,更具实用性。      

基于小波变换的MSK信号码速率盲估计

针对最小频移键控调制信号的码速率估计问题,提出一种基于Haar小波变换的MSK信号码速率盲估计方法。首先对接收信号作傅里叶变换得到信号频谱,对频谱频点分析粗估计信号的码速率,接着通过粗估计的码速率选取短时傅里叶变换窗函数长度和3个小波尺度,利用短时傅里叶变换得到信号瞬时频率变化,再利用小波的边缘检测特性对信号瞬时频率序列相位跳变点检测,最后对检测结果作频谱分析,估计频率得到MSK信号的码速率。仿真结果表明,高于信噪比门限时本算法可以对MSK信号码速率有效估计。     

一种基于小波脊时频分析的差分跳频信号检测方法

针对差分跳频信号频带宽、跳速快、检测难的问题,在分析比较短时傅里叶变换(STFT)的基础之上,提出一种通过提取小波脊进行时频分析和参数估计的信号检测方法。该方法的检测效果明显优于短时傅里叶变换,当信噪比大于-7 dB时,在不要求高采样率的情况下,对于差分跳频信号的参数估计是有效的。     

基于STFD&SCMUSIC的多跳频信号DOA估计与网台分选

为了在欠定条件下利用跳频信号的空域特征参数进行网台分选,该文提出一种基于STFD&SCMUSIC的跳频信号DOA估计算法。首先在时频域提取跳频信号的有效跳(hop),并建立该hop的空时频矩阵(STFD);然后在MUSIC算法基础上,利用噪声子空间降维思想构造SCMUSIC空间谱;最终通过半谱搜索实现DOA快速估计,进而利用DOA信息完成信号的分选;同时为了提高低信噪比算法的性能,采用形态学滤波的方法对时频图进行修正,在修正的时频图上完成跳频信号有效hop的提取。理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性和良好的估计性能。      

Direction of arrival estimation of sources with intersecting signature in time–frequency domain using a combination of IF estimation and MUSIC algorithm

Time–frequency (TF) approaches are frequently employed for source localization at low signal to noise ratio. However, TF approaches fail to achieve the desired performance for sparsely sampled signals or signals corrupted by heavy noise in an under-determined scenario when sources are not TF separable. In this study, we propose a new TF method for direction of arrival (DOA) estimation of sources with closely spaced and overlapping TF signature. The proposed method uses a combination of a high-resolution time–frequency distribution and instantaneous frequency estimation method for extraction of sources with intersecting and closely spaced time–frequency signatures. Once sources are extracted, their DOAs are estimated using a well known multiple signal classification (MUSIC) algorithm. Experimental results demonstrate that the proposed source localization method achieves better performance as compared to the conventional time–frequency MUSIC algorithm.

     

一种GTD模型参数估计的新方法

本文将能够精确描述高频电磁散射的几何绕射(GTD)模型取代传统的多重信号分类(MUSIC)算法所采用的指数和模型,并对MUSIC算法做了相应改进.提出利用特征分析方法的信号与噪声子空间正交特性,使改进后的MUSIC算法既能够精确估计目标散射中心位置,又能估计散射中心类型,取得了较好的效果.本文针对各种空间平滑预处理方法对噪声子空间与信号正交特性的影响进行了仿真,指出空间平滑预处理方法会影响噪声子空间及信号子空间结构,进而影响散射中心类型的估计,所以应对散射中心类型的最终结果进行修正.     

基于迭代自适应方法的跳频信号缺失数据恢复

在复杂电磁环境下，通信信号侦察系统在侦收跳频通信信号时经常存在数据缺失的严重现象，因此实现缺失数据恢复具有重要的军事应用意义。针对常规数据恢复算法随着缺失比例升高性能急剧降低的问题，提出了一种基于迭代自适应方法（Iterative Adaptive Approach,IAA）的跳频信号缺失数据恢复算法。根据跳频信号短时间内可作为平稳信号处理的特征，算法选择加权最小二乘准则，利用系统获取的有效数据采用迭代自适应方法进行信号谱估计，然后基于最小二乘准则进行缺失数据恢复处理。通过仿真分析比较，在同等信噪比、缺失率条件下，所提算法比常规缺失数据恢复算法MAPES（Misssing-data Amplitude and Phase Estimation）具有更优的缺失数据恢复性能。