时频分析在跳频信号中的应用

时频分析是非平稳信号处理领域中广泛应用的重要技术之一,跳频信号作为一种典型的非平稳信号,时频分析方法是对其进行检测、参数估计的重要方法。文章从提高时频聚焦性、抑制交义项干扰及减少运算量3个方面对各种常用的时频分析工具进行综合比较,并把在地震信号处理方面得到成功应用的S变换,应用到跳频信号处理中,取得了较好的效果。仿真结果表明：短时哈莱特变换运算量最小;S变换具有灵活的时频聚集性;不同时频分布组合、谱图、SPWVD、重排类分布能获得清晰的时频图。     

一种组合时频分布在跳频信号参数估计中的应用

为了有效分析跳频信号并估计其参数,根据跳频信号的特点,提出了一种基于频率分解的组合时频分布．这种新的时频分布先将多分量跳频信号通过带通滤波变成多个单分量信号,再将每个分量的Wigner-Ville分布线性叠加．理论分析和仿真结果表明,这种新的组合时频分布能够有效抑制跳频信号的交叉项干扰．与现有的方法相比,具有更高的时频分辨率,更适合于跳频信号的时频分析和参数估计．     

一种跳频信号的时频分析和参数估计方法

为了获得跳频信号清晰的、高聚集度的时频谱图和高精度频率估计值,提出了一种改进的同步压缩变换的时频分析和参数估计方法.对短时傅里叶变换得到的信号时频谱提取最大值,得到二维时频平面,沿着频率方向进行频率聚类,通过迭代滤波方法得到跳频频率集,进而构造瞬时频率的二维时频平面,然后在同步压缩的基础上得到跳频信号清晰的时频谱.仿真...     

跳频信号的STFT时—频分析

利用短时傅立叶变换ＳＴＦＴ的时－频域分析特性,探讨了使用各种窗口函数的ＳＴＦＴ来分析跳频信号,计算并分析了利用不同窗口函数跟踪跳频信号时所产生的各类误差。     

基于重排时频分析跳频图案捕获的研究

为了实现对跳频图案快速准确地捕获,通过对Cohen类时频分布、核函数以及时频分布重排进行研究,提出了基于科恩-重排时频分析的跳频图案时频相关的捕获方法.时频相关的捕获方法能准确、有效地描绘跳频图案,具有很高的时间-频率分辨率.分析表明,时频相关的捕获方法能有效地抑制交叉项、扩散信号分量,计算时采用模块化处理,运算量小.仿真结果表明,时频相关法能够满足对跳频信号快速跟踪、测频的要求.     

一种改进的跳频信号时频分析方法

利用正交匹配追踪的稀疏表示算法进行跳频信号时频分析时,性能受到傅里叶基矩阵长度和稀疏度未知的限制。针对此问题,结合跳频信号特点对稀疏表示算法加以改进:将跳频信号分段,对每段信号进行傅里叶变换并进行门限检测,得到频率预估计值和信号稀疏度;利用频率预估计值构造频率细化子傅里叶基矩阵;基于正交匹配追踪算法得时频谱图。在运算量相同的情况下,改进方法比直接采用正交匹配追踪算法可获得更高精度的时频谱。     

基于近似L0范数算法的跳频信号时频分析

针对跳频信号的参数化时频分析方法加以改进。对跳频信号进行完备傅里叶基表示,建立其稀疏优化表示模型,将跳频信号的时频分析问题转化为稀疏优化问题,然后借助近似L0范数优化方法进行时频分析。针对时长0.01s的一段跳频信号进行计算机仿真,所得时频分布图显示,改进方法比短时傅里叶变换和WVD方法具有更高的时频分辨率和更强的抑制干扰能力。     

基于时频分析的跳频盲抗干扰技术研究

盲抗干扰技术是一种利用盲源分离技术应对不可预知干扰的方法.在分析跳频盲分离抗干扰的技术文献的基础上,研究了基于时频分析的跳频盲分离抗干扰技术的性能.仿真结果表明,基于时频分析的盲抗干扰技术具有较好的抗非平稳干扰信号性能.     

低信噪比下跳频信号的跳速估计

对跳频信号进行短时傅立叶变换,提取变换后的时频脊线,再利用小波变换提取该脊线的边沿信息,进而进行傅立叶变换,这是信噪比较高时已有的一种实现跳速精确估计的有效方法。针对实际中信噪比较低的情况,文章在此基础上提出了一种新的提取时频脊线的方法。实验表明采用新的提取脊线方法后,在较低信噪比下,跳速的估计也能保证较高的精度。最后,还对影响估计精度的各个因素进行了分析和仿真。     

基于小波变换的跳频信号分析仿真

信号分析识别是通令对抗的重要工作,能有效地检测和识别跳频信号,是对跳频信号实施跟踪式干扰的重要前提,在简述和比较了时变信号的分析方法的基础上,选择小波变换对跳频信号进行分析,详细地介绍了采用Morlet小提取跳频信号的基本特征,从而检测和知识出跳频信号的基本原理、方法和步骤,并给出了计算机仿真结果,验证了其可行性和有效性。     

基于独立分量分析的混叠跳频信号分离算法

为解决混叠跳频信号的分离问题,在深入研究独立分量分析（ICA：Independent Component Analysis）理论基础上,结合跳频通信的特点,提出了基于独立分量分析的混叠跳频信号分离算法,实现了对混叠跳频信号的盲分离。该算法将基于负熵最大化的FastlCA算法应用到混叠跳频信号分离中。通过仿真实验表明,该算法能成功地排除乘性噪声干扰,完成对混叠跳频信号的分离。虽然分离信号的幅度、相位等参数较源信号发生了变化,但并不影响后续工作。这一过程在未知任何先验参数的条件下完成,并取得了较好的分离效果,为跳频通信信号的分离工作提供了新思路。     

基于对称相关法的低信噪比信号时频分析

为了提高时频分析方法在低信噪比条件下的性能,分析了对称相关(SC)法在信号去噪中的优越性能,运用SC对预处理信号进行去噪处理,再进行时频分析.仿真结果表明,该方法可以显著提高低信噪比条件下的时频分析性能并具有更高的准确性;当信噪比低至-15 dB时,相对传统小波去噪方法,运用SC法估计初始频率和调频率的准确率仍能达到95%以上.     

采用高阶累计量的时频混叠信号调制识别研究

随着当今无线通信技术的发展,频谱资源的划分日益紧张,在同一信道里出现两个或两个以上时频混叠信号的现象越来越普遍。文章针对共信道时频混叠信号调制识别的问题,提出一种基于高阶累计量的算法。该算法分别对混叠信号中各个信号以其参数进行载波同步与定时同步后由高阶累积量计算混叠信号的累积量处理得到混叠信号的特征参数,而后由SVM（支撑向量机）分类器进行多分类识别。经仿真验证,该算法能够实现BPSK,QPSK,8PSK,8QAM,16QAM信号混合后的识别。在对比已有文献的基础上,严格证明了经过载波同步和定时同步后混叠信号处理等效为单信号的结论,简化了特征参数的选取,同时采用SVM优化了分类性能并简化了分类流程。     

冷却塔振动信号的重构及其时频分析

根据“和谐号”动力机车用冷却塔的振动信号特点,设计了振动测试平台;利用LabVIEW软件编程实现了上位机软件,可以实时显示振动信号;利用经验模态分解方法对振动信号进行重构滤波和时频分析,为判断冷却塔的故障提供依据;将该方法与Butterworth滤波器进行了比较,证明了该方法的优越性。实验结果表明：该方法能准确判断冷却塔的振动状况,提高了对冷却塔的质量监管,为动力机车的正常运行提供了保障。     

基于EEMD和Choi-Williams分布的侵彻加速度信号时频分析

提出了一种基于总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和Choi-Williams分布联合的时频分析算法,该算法采用EEMD算法将信号从频域上分离为若干个固有模态函数之和,再对各分量进行Choi-Williams分布,得到了信号的时频分布特征,有效地消除了信号内部各模态函数之间时频分布的交叉项,从而挖掘信号的本质及相关特征.通过对实测侵彻两层厚度不同的混凝土靶板的加速度信号,采用EEMD和Choi-Williams分布联合时频分析,得出弹体激发的振动模态和靶厚以及着靶速度有关.     

基于WVD改进算法的跳频信号参数估计

针对平滑伪维格纳分布（SPWVD：SmooLhedPseudoWigner—VilleDistribution）在跳频信号参数估计中存在的分辨率下降和运算量过大等问题,提出基于sTfTr（Short—TimeFourierTransform）与WVD（Wigner—VilleDistribution）的联合算法（STFT—WVD）,实现了跳频周期、跳变时刻和跳频频率等参数的盲估计。在参数估计的过程中,STFT—WVD算法有效地抑制了WVD的交叉干扰项,保持了WVD较高的时频分辨率,在运算量上和WVD相近,没有增加运算的复杂程度。仿真实验证明,STFT—WVD比SPWVD具有更好的整体性能,在信噪比优于-1dB时,能得到更为精准的估计值。     

检测混凝土构件质量的时频分析方法

提出了应用时频分析法解释在混凝土构件上获得的高频地震数据，以确定混凝土构件的质量的方法，对混凝土构件的实际检测数据进行了处理分析，结果表明，时频分析方法可以提高分辨率并具有较强的实用性。     

基于分形盒维数的跳频信号跳周期快速估计方法

针对通信对抗中跳频信号参数估计问题,提出一种基于短时分形盒维数的跳频信号跳周期快速估计方法.首先对信号采样序列分段,计算短时分形盒维数,结合小波变换检测盒维数曲线的奇异点,然后采用谱分析的方法提取奇异点的变化周期,进而估计出跳频周期.仿真实验表明,该算法运算复杂度低、跳频定位精度高,在-10dB就能有效估计出跳频周期,与基于STFT的时频分析方法相比,具有计算量更小的优点.     

基于时频混合矩的小波调制信号识别

小波调制信号是一种特殊的调制信号,该文基于小波调制信号独特的时频特征,利用自适应优化核时频分布方法,探讨基于时频混合矩的多载波调制信号的识别。仿真表明,该方法不仅能将小波调制与OFDM信号进行分类,同时还能对不同调制级的小波调制信号进行分类。