基于重排时间尺度分布的跳频信号参数盲估计

提出了一种低截获概率跳频信号的截获方法,该方法基于信号小波尺度谱的重排时间尺度分布,在未知任何先验条件情况下,能够检测并提取非合作跳频信号的跳频频率、跳频周期和跳变时刻特征参数信息。文中比较了跳频信号的小波尺度谱与重排小波尺度谱分析效果,提出了基于重排小波尺度谱的跳频信号参数盲估计算法,通过计算机仿真得到了较为准确的估计结果,并对算法的性能进行了分析,验证了该方法的有效性。     

基于重排方法的跳频信号分析研究

跳频信号是一种非平稳信号,用时频分布来分析跳频信号是一种很有效的方法。然而,线性时频分析方法的时频分辨率受到测不准原理的限制很难同时得到兼顾,不利于跳频信号的分选和参数的估计。文章利用重排方法对时频变换后的时频谱图进行处理,通过仿真可以看出,重排后时频谱图具有良好的时频聚集性,频率分辨率损失(RL)最大可以改善6dB左右,提高了时频谱图的可读性。     

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。      

一种非合作的跳频信号跳同步方法

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。     

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。     

一种改进的跳频信号参数估计方法

针对在跳频信号跳变时刻和跳变频率估计方面实时性和估计精度无法同时兼顾的问题,提出了一种基于短时傅立叶变换(STFT)和多重信号分类(MUSIC)算法的跳频信号参数估计方法。在建立跳频信号数学模型的基础上,利用STFT选取较大时间窗对整个信号在时域进行粗搜索,生成时频谱图,提取时频脊线从而获得跳变时刻,然后选取较小时间窗在已知跳变时间段利用STFT进行跳变时刻的细估计,并利用MUSIC算法进行频率的精确估计。该方法利用STFT的二次估计,减少了MUSIC搜索范围,从而降低了时间开销。仿真表明该算法的跳变时刻频率估计精度高,实时性能满足参数测量需求。     

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.     

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。     

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.     

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。     

基于时频脊线的跳频参数盲估计

 为了估计未知跳频信号的参数,提出一种基于时频脊线的跳频参数盲估计方法,根据跳频信号频率的瞬变特性,通过对跳频信号时频脊线的小波变换,可以准确估计跳周期,进而估计其它跳频参数.理论分析和仿真结果表明,该方法可以在低信噪比下以较低的运算复杂度实现高精度的参数估计,整体性能优于现有的跳频参数盲估计方法.     

基于S变换的跳频信号特征参数盲估计

提出了一种基于S变换的未知跳频信号参数盲估计方法。该方法利用S变换良好的时频聚集性,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频频率、跳变时刻和跳频信号驻留时间等参数。文中阐述了S变换的基本原理,应用S变换对跳频信号进行了分析并与其他时频分析方法作了比较,最后给出了估计跳频信号参数的具体算法步骤,通过计算机仿真得到了较为准确的估计结果,验证了该算法的有效性。     

一种基于阵列信号处理的短波跳频信号检测方法

提出了一个适用于阵列天线的跳频信号检测模型。在该模型中,首先产生基于短时傅立叶变换的时频图,接着将跳频信号的各跳从时频图中分割出来,并用阵列信号处理中的到达方向(DOA)估计理论在频域中估计各跳的方向参数,最后通过空间聚类得到跳频信号的数目及各自的参数集。该模型具有计算量小、可检测变跳速跳频信号等优点。通过仿真实验验证了该模型的可行性和有效性。     

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。     

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。     

脉冲噪声环境中基于clipping方法的鲁棒LPFT及其重排算法

为了更好地处理脉冲噪声环境中的时变信号,本文提出了基于clipping方法的鲁棒局部多项式傅里叶变换(LPFT)及其重排算法。首先利用clipping方法对信号中掺杂的脉冲噪声进行抑制,得到较好的信号时频分布表示,然后将重排算法与该鲁棒LPFT相结合,以提高信号的时频聚集性。通过实验仿真可以看出,与基于中值滤波器的鲁棒LPFT相比,基于clipping方法的鲁棒LPFT同样能对被脉冲噪声干扰的信号给出较好的时频表示,而且其瞬时频率估计的最小均方误差(MSE)较低,计算量较小。并且,本文在基于clipping方法的鲁棒LPFT对掺杂脉冲噪声的信号进行处理的基础上,利用重排算法与其结合,有效增强了信号的时频聚集性。因此基于clipping方法的鲁棒LPFT及其重排算法是一种高效的处理脉冲噪声干扰信号及提高信号时频聚集性的方法。     

FH/PSK混合调制扩频信号参数估计

针对混合调制信号参数难以估计的问题,本文通过对FH/PSK混合调制扩频信号特征的分析,提出了一种FH/PSK混合调制扩频信号参数估计方法。利用时频脊线分析、跳频分量数估计、快速四阶循环累积量算法与小波变换相结合的方法,实现了跳频频率和码速率等参数的高精度估计。仿真表明,本文方法可在较低信噪比下得到该混合调制扩频信号多个参数的高精度估计,具有较高的工程应用价值。     

基于累计量和SPWVD谱对消的物联网OFDM和FH信号识别

Considering the Gaussian asymptotic features of OFDM signals, the identification method of it is proposed in this paper by using the cumulants of the wavelet transform coefficients in different layer in a low SNR circumstance. Furthermore, taking the coexistence of the OFDM and Frequency Hopping (FH) signals into account, a new way to separate FH and OFDM signals is proposed based on SPWVD spectrum cancellation, and it can be used to estimate the FH parameters. The simulation results show that the OFDM and single-carrier signals can be identified with a high correct rate of 95% even at -6 dB SNR; meanwhile, the separation of mixed OFDM and FH signals can be achieved with a low SNR of-6 dB, and FH parameters can be estimated accurately. It shows that the recognition performance is improved by about 5 dB compared with the traditional method.