基于时频矩阵局部对比度的跳频信号参数估计

为了提高低信噪比下跳频信号参数估计性能,提出了一种基于时频矩阵局部对比度的跳频信号参数估计算法。根据跳频信号和噪声的时频分布不同特点,利用时频矩阵在不同尺度滑窗下的局部能量对比值均值,得到多尺度局部能量对比特征矩阵,通过此特征矩阵和自适应阈值分离得到仅保留了跳频信号时频信息的时频矩阵P。然后从P中提取时频跳变信息,精确估计跳频信号的跳频周期、起跳时间和跳变频率。仿真结果表明,与传统局部对比度（local contrast measure,LCM）法及形态学滤波法相比,本文算法具有更好的跳频信号提取效果和更高的参数估计精度,其有效性与实用性在DSP+FPGA的硬件系统上得到了测试验证。     

基于广义矩形时频分布的跳频信号参数估计

能够有效地对接收到的跳频信号进行参数估计是干扰跳频通信的重要前提。由于广义矩形时频分布能够在有效抑制交叉干扰项的同时具有好的时频聚集性,提出了一种基于广义矩形时频分布的跳频信号参数盲估计算法。该算法能够在低信噪比条件下估计出跳频信号的跳频周期、跳变时刻和跳频频率。仿真结果表明,与基于平滑伪Wigner-Ville时频分布（SPWVD）估计跳频信号参数的算法进行比较,该算法提高了跳频信号参数估计的准确度和可靠性。     

采用图像处理的跳频信号参数盲估计

针对短波复杂信道环境下的跳频信号参数估计问题,提出了一种基于图像处理的跳频信号参数盲估计算法。该算法在时频分析的基础上采用灰度共生矩阵提取信号的纹理特征,通过对纹理特征量的分割实现信号与背景噪声的分割,并运用形态学滤波去除二值化后产生的椒盐噪声;然后根据连通区域标记得到的各个信号在时频图中的位置信息来聚类,从而去除定频、突发等干扰信号,分选出跳频信号;最后根据分选出的跳频信号提取其跳频频线并进行修正,估计出跳频信号的跳周期、跳变时刻和跳频频率。仿真实验表明,该算法切实有效,能够在较低的信噪比条件下精确地估计出跳频信号的参数。     

基于柯西分布的跳频信号参数最大似然估计方法

该文针对传统的跳频信号参数估计方法在alpha稳定分布噪声下性能严重退化的问题,引入基于柯西分布的最大似然估计方法。将跳频信号分解到由信号包络参数和频率参数构成的2维平面,基于柯西分布建立最大似然函数,在抑制alpha稳定分布噪声的同时,直接对信号的频率参数进行估计。在构建的最大似然函数基础上,该方法依据跳频信号的短时平稳性,对信号进行加窗,有效获得信号的跳频频率及其跳变次序,进而实现对信号的跳变时刻和跳频周期等参数的估计。仿真结果表明,在alpha稳定分布噪声环境中,相比基于分数低阶统计量及基于Myriad滤波的时频分析方法,该文所提方法提高了跳频信号的参数估计精度,具有良好的稳健性。     

基于时频分析的跳频信号的参数盲估计方法

采用平滑伪Wigner—Ville分布（SPWVD）来估计跳频信号载波频率,提取频率脊线,对频率脊线进行一次小波变换来估计未知跳频信号的参数,该方法可以在不需要知道跳频信号任何先验参数的情况下,估计出信号的码元速率,载波频率改变时刻。对频率编码信号的WVD,PWVD和SPWVD结果作了比较,指出了SPWVD的优点,给出了基于时频分析跳频信号参数估计的具体算法步骤．计算机仿真表明该方法是行之有效的。     

脉冲噪声下跳频信号时频图修正

为了在α稳定分布噪声的环境下获得清晰的跳频信号时频图,提出一种基于分数低阶SPWVD(Smoothed Pseudo Wigner-Vile Distribution)与形态学滤波相结合的跳频信号时频图修正算法。首先,根据接收到的多跳频信号建立跳频信号的模型和α稳定分布噪声模型;然后,采用低阶SPWVD变换抑制时频图中脉冲噪声;最后,根据形态学滤波处理方法对残留噪声进一步抑制进而得到清晰时频图。理论分析和仿真结果表明,所提算法在广义信噪比为-5 dB时仍可以得到清晰可靠的跳频信号时频图,并且基于时频图的参数估计性能优良。     

局域波分析在跳频信号参数估计中的应用（李）

【】为了对截获的跳频信号进行有效分析并估计其参数,根据跳频信号频率随时间变化的特点,提出了一种基于局域波分析的跳频参数估计方法。本文利用基于噪声辅助的局域波分解方法先将跳频信号分解成多个单分量信号,再将每个分量求其希尔伯特谱,得出时频图及其边际谱图,进而准确估计出跳频周期和跳频频率等参数。理论分析和仿真结果表明,这种新的时频分析方法能够有效抑制噪声干扰,得到跳频信号的时频图效果很好,是一种有效的跳频信号参数估计方法。     

基于频率模型和时频分析的正弦信号频率高精度估计算法

利用时频分析方法估计信号瞬时频率,在低信噪比条件下估计性能较差,但在时频图中,信号频率的变化趋势具有一定的规律,基本上都是围绕着信号的真实频率。基于此,给出了一种结合时频分析和信号频率模型相结合的方法,以实现信号瞬时频率的高精度估计。利用时频分析具有的良好时频分布的特点,采用最大能量方法（ME）预先估计得到信号的预估计瞬时频率（EIF）;再利用瞬时频率连续性、平滑性的先验信息,建立了信号瞬时频率估计模型,并采用概率最大原理(MP)估计瞬时频率概率最大的统计变化,估计得到预估计瞬时频率的滤波起始点;最后利用卡尔曼滤波和平滑算法对预估计瞬时频率进行滤波和平滑,从而得到信号频率的精确估计。      

稳定分布噪声下基于Merid滤波的跳频信号参数估计

常规时频分析方法是处理跳频(FH)信号的有力工具,但在稳定分布噪声环境下无法有效地实现参数估计。该文提出基于Merid滤波的时频分析方法对跳频信号进行参数估计。Merid滤波器可以有效地抑制稳定分布噪声,该文先对观测信号进行Merid滤波,再采用短时傅里叶变换(STFT)进行参数估计。仿真结果表明,在稳定分布噪声环境中,该方法的跳频信号参数估计性能优于基于分数低阶和基于Myriad滤波的两种时频分析方法。     

a稳定分布噪声下基于Merid滤波的跳频信号参数估计

常规时频分析方法是处理跳频(FH)信号的有力工具,但在a稳定分布噪声环境下无法有效地实现参数估计。该文提出基于Merid滤波的时频分析方法对跳频信号进行参数估计。Merid滤波器可以有效地抑制a稳定分布噪声,该文先对观测信号进行Merid滤波,再采用短时傅里叶变换(STFT)进行参数估计。仿真结果表明,在a稳定分布噪声环境中,该方法的跳频信号参数估计性能优于基于分数低阶和基于Myriad滤波的两种时频分析方法。     

基于时频形态学滤波的能量积累检测

许多实际应用中,强噪声背景下信号能量的长时间积累是有效检测的关键。该文利用信号在时频平面上的能量聚集特性,提出基于时频域形态学滤波的能量积累检测方法。首先确定时频分布的最优核,计算观测序列的时频分布;然后用阈值处理和形态学滤波估计时频分布的高能量支撑区域;最后累加这些区域的时频能量作为统计量进行检测。仿真结果表明,这种方法在低信噪比下可以有效工作。     

基于多谱图叠加阈值的抑制WVD交叉项的新方法

本文提出了一种抑制Wigner-Ville分布(WVD)交叉项的新方法。 首先对多幅具有不同时-频分辨率的谱图进行叠加, 然后对叠加结果进行阈值处理,确定WVD自项在时频平面的支撑区域。 最后,用该区域的示性函数乘以WVD得到一个新的时频分布。 不同于传统的抑制交叉项的核函数方法, 该方法抑制交叉项的同时, 保持WVD了高时频聚集性。 实验结果表明, 该方法对由多个LFM信号构成的多分量信号和非线性调频信号都非常有效。     

一种同步组网跳频信号的盲分离方法

针对多路混合的同步组网跳频信号,提出了一种基于时频分析的盲分离方法。首先利用同步组网的各跳频信号中各信号跳时相同、跳周期相同等特点,利用平滑伪魏格纳分布（SPWVD）提取信号在时频分布上的特征值。在此基础上,采用基于短时傅里叶变换（STFT）时频比方法对同步组网跳频电台信号进行分离。仿真实验表明,这种方法能有效分离同步组网电台跳频信号,且在跳频间隔较小时,依然具有良好的分离效果。     

一种基于SPWVD-WVD的高质量时频分析方法及ISAR成像应用

交叉项干扰抑制与高时频聚集度是准确反应信号的时频分布特征的重要因素。传统的魏格纳-维尔分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)算法虽能获得较高的时频分辨特征,但分析多成分信号时存在严重的交叉项干扰问题,限制了其实用性;而平滑伪魏格纳-维尔分布(Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution,SPWVD)算法虽在一定程度上抑制交叉项干扰,但降低了时频聚集度。为了解决上述问题,提出了基于SPWVD-WVD的时频分析方法。该方法利用SPWVD与WVD之间的滤波互消效应,将SPWVD二值化结果与WVD结果进行矩阵运算,最终得到高质量的时频分析结果。实验结果表明,所提出的算法能够有效去除多分量信号的交叉项干扰,提高信号分析结果的时频聚集度,还原多分量信号的真实时频分布。最后将该算法成功应用于逆合成孔径雷达成像中。     

基于稀疏时频分布的跳频信号参数估计

基于常规时频分析方法的跳频信号参数估计中,采用核函数抑制时频分布交叉项会导致时频聚集性的下降,不利于信号参数提取。针对此问题,该文提出一种基于稀疏时频分布(STFD)的跳频信号处理方法。该方法首先根据Cohen类分布的原理和跳频信号模糊函数的特点,以模糊域矩形窗为核函数,构建了一种Cohen类的矩形核分布(RKD)。RKD可有效抑制交叉项,但其时频分辨率较低。为提高RKD的时频性能,在压缩感知框架下,利用跳频信号时频分布的稀疏特性,对RKD附加稀疏性约束,建立稀疏时频分布(STFD)的优化求解模型。STFD不仅能有效抑制交叉项,而且具有良好的时频聚集性。仿真分析表明,与传统时频分析方法相比,该文提出的基于STFD的跳频信号参数估计方法性能更优。     

A high-resolution quadratic time-frequency distribution formulticomponent signals analysis

The paper introduces a new kernel for the design of a high resolution time-frequency distribution (TFD). We show that this distribution can solve problems that the Wigner-Ville distribution (WVD) or the spectrogram cannot. In particular, the proposed distribution can resolve two close signals in the time-frequency domain that the two other distributions cannot. Moreover, we show that the proposed distribution is more accurate than the WVD and the spectrogram in the estimation of the instantaneous frequency of a stepped FM signal embedded in additive Gaussian noise. Synthetic and real data collected from real-world applications are shown to validate the proposed distribution     

基于时频子空间分解的宽带线性调频信号DOA估计

针对具有时变方向向量的宽带线性调频信号,该文建立了基于短时Wigner-Ville分布(WVD)的空间时频分布矩阵,通过对各个空间时频矩阵的特征分解获得对应的信号子空间和噪声子空间,给出了基于时频子空间投影实现多个时频点综合估计信号DOA的算法。利用空间时频分布的前后向平滑解决了具有相同时频特性信号的均匀线阵DOA估计问题。算法不需要聚汇和插值等复杂的矩阵变换,精度较高,计算简便.仿真实验显示该算法性能显著优越于基于矩阵插值的宽带调频信号DOA估计算法.     

A PARAMETER ESTIMATION FOR DETECTION AND IMAGING OF MOVING TARGETS WITH SAR BY WVD

Based on a joint time-frequency two dimensional processing, this paper proposes a method for the detection and imaging of moving targets SAR by using Wigner-Ville Distribution (WVD). It is a parameter estimation method to generate a high resolution image. The problem of WVD in dealing with multi-point targets and extended targets are also discussed. The computer simulation results illustrate its availability.     

基于瞬态极化时频分布及奇异值特征提取的雷达目标识别

本文介绍了瞬态极化时频分布的概念,并给出了瞬态极化Wigner-Ville分布及伪Wigner-Ville分布的定义,用以刻画雷达目标回波在时频域上的极化特性.然后,由回波的瞬态极化伪Wigner-Ville分布各分量的奇异值组成特征矢量,以BP神经网络作为分类器进行了目标识别实验.实验结果表明,与传统的对目标极化回波的两个分量分别作时频分析的处理方法相比,文中方法具有更好的目标识别性能.