基于时频分布迭代的跳频信号参数估计

提出了一种基于时频分布迭代的跳频信号参数估计新算法,利用时频平面最大值,通过计算跳频信号与最优原子时频分布的残差逐次迭代获取匹配于跳频信号分量的时频参数,进而实现跳频信号参数估计.理论分析和仿真结果表明,与基于匹配追踪和粒子群优化的跳频信号参数估计相比,基于时频分布迭代的参数估计算法在保证算法精度的情况下,有效地降低了算法的计算复杂度,为跳频信号盲接收的实时实现提供了一种新方法.     

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。     

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。     

基于自相关和时频分析的跳频参数估计

为解决低信噪比条件下跳频参数估计算法性能低的问题,提出了一种基于自相关和时频分析的跳频参数估计算法。首先,采用基于能量检测的分段自相关算法对接收端信号进行预处理;然后,进行时频变换,得到信号的时频矩阵,通过二值化和形态学滤波完成对信号的降噪提取;最后,通过聚类算法完成参数估计。仿真实验表明,该算法具有较高的估计精度和良好的抗噪声性能,在信噪比最低为-11 dB时估计误差数量级仍为10^-7,同时自相关运算对参数估计算法的抗噪声性能具有明显的提高作用。     

基于重排Gabor谱方法的跳频信号参数估计

对接收到的跳频信号进行时频分析是跳频信号参数估计的重要步骤。利用重排方法对信号的时频谱图进行重排,有效地抑制了交叉干扰项,提高了信号的时频聚集性并且改善了信号时频谱图的可读性。对跳频信号的Gabor谱进行重排,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等参数。仿真结果表明,与Gabor谱方法比较,采用重。排Gabor谱方法对跳频信号进行分析,提高了跳频信号的跳频周期和跳变时刻估计的准确性。     

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。     

基于遗传算法和时频分布的跳频信号盲分离

根据跳频信号的非平稳特性,采用一种基于时频分布的跳频信号盲分离算法,通过合理选择符合＂单个自项＂要求的时频点,将盲源分离问题转化成对一组时频分布矩阵联合对角化的数学优化问题,由于遗传算法具有良好的全局寻优能力,因此利用遗传算法对能够表征矩阵联合对交化效果的代价函数进行优化求解,寻找能将矩阵组联合对角化的权矩阵。仿真结果...     

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。     

结合图像处理与时频分析的直扩/跳频信号参数估计

为实现扩频带宽大于跳频间隔、干扰信号强度较大及存在信道噪声时直扩/跳频(DS/FH)信号参数精确估计,提出了一种结合图像处理算法与时频分析技术的DS/FH信号参数估计方法。该方法首先利用时频分析算法提取DS/FH信号的时频分布图,然后结合干扰分量在时频图中的图像特征,利用图像处理的开运算与闭运算剔除了图像中的孤立干扰点及"空洞"干扰点。特别地,为抑制复杂的毛刺干扰信号提出了一种迭代相关匹配算法。最后通过分析图像像素位置与时频参数的对应关系完成DS/FH信号的参数估计。仿真实验表明,该方法可以有效消除干扰信号的影响,准确快速提取混合扩频信号的时频参数。     

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。     

基于时域分割的DS/FH信号参数估计

针对时频分析方法在直扩/跳频(DS/FH)混合扩频信号参数估计中存在时频分辨率受限、交叉项干扰、实时性差等缺点,通过分析DS/FH信号的时频特性,提出了一种新的DS/FH信号参数估计方法。该方法从待测信号的时域分析出发,利用不同跳频点对应的周期数不相等的性质,完成了对DS/FH信号的时域分割,最后结合DS/FH信号性质完成了对待测信号跳频周期、驻留时间、跳频频率的估计。仿真结果表明,该方法针对DS/FH信号的参数估计精度高,运算速度较快,且没有干扰频率。     

基于时频分析的雷达信号到达角估计

现有的空间时频分布(STFD)的信号表示只适用于窄带、连续信号的分析，而雷达侦察系统要求对脉冲、线性调频等信号同时进行到达角(DOA)、频率和信号时域参数的估计。本文给出了现有空间时频分布对雷达信号DOA估计的条件，并提出了基于修正STFD矩阵的DOA估计算法。通过对各阵元输出作时频分析，估计信号的频率参数，然后据此构造方向向量和修正STFD矩阵，即可构造MUSIC空间谱。该算法不受基于现有STFD算法的条件限制。     

基于MP分解的宽带LFM信号参数估计

将MP分解应用于宽带阵列信号处理中,提出一种针对线性调频信号(LFM)参数估计新算法.根据LFM信号形式建立过完备原子库Gf,其中原子参数由起始频率和调频斜率决定,将阵列参考阵元接收数据在Gf上作MP分解,获得各个信号的起始频率和调频斜率参数,从而得到宽带信号的具体形式;在上一步频率参数估计的基础上,根据阵列结构建立过完备原子库Gθ,其中原子参数由到达角决定,将阵列全部阵元接收数据在Gθ上作MP分解,实现信号DOA估计.新算法估计性能优于传统空间时频分布(STFD)方法,尤其在低信噪比、多信源情况下仍然有较高的估计精度.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

基于小波变换的跳频信号参数盲估计

本文提出了一种基于小波变换的未知跳频信号参数盲估计方法.该方法利用小波变换在时频域上良好的局部化性质和检测突变点能力,在未知任何先验参数的情况下,能够准确估计出跳频信号的跳变时刻、跳频频率和跳频周期等参数.文中阐述了应用小波变换对跳频信号分析的基本原理,给出了估计跳频信号参数的具体算法步骤,在计算机仿真的基础上对结果进行了性能分析,得到了较为准确的估计结果.     

Carrier frequency estimation method of time-frequency overlapped signals based on cyclic correntropy spectrum

According to the performance degradation problem of the carrier frequency estimation method of time-frequency overlapped BPSK signals in Alpha-stable distribution noise,a novel carrier frequency estimation algorithm of the time-frequency overlapped BPSK signals based on the cyclic correntropy spectrum was proposed.The relationship between cyclic frequency and carrier frequency on the zero frequency section of the cyclic correntropy spectrum was deduced,which could be utilized for carrier frequency estimation.The proposed method can suppress the impulse noise and has better estimation performance than that of the contrastive methods.Simulation results are presented to demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed method.     

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。