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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。 相似文献
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针对现有线性调频(LFM)信号参数估计方法估计精度与估计速度难以兼得,以及对信号畸变敏感的难题,提出了一种联合Rife插值改进的短时傅里叶变换(STFT)-迭代变权最小二乘线性拟合(IRLSF)参数估计的方法。使用Rife插值改进的STFT较好地保持了LFM信号瞬时频率曲线的线性特征,迭代变权处理有效地抑制了估计得到的瞬时频率中出现异常值对参数估计精度的影响。该方法无需进行复杂的计算和参数搜索,实时性好。仿真分析表明,相对于常规最小二乘线性拟合(CLSF)方法信噪比下限降低了4dB。湖试结果验证了该方法的有效性和实用性。 相似文献
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针对通信对抗的实际应用,提出了一种精确估计跳频信号跳周期的新方法。首先对跳频信号进行短时傅里叶变换(STFT),根据STFT的结果得到其峰值序列,然后对峰值序列进行单比特采样,从最终的单比特采样序列可以获得跳频信号跳频周期的估计。此算法简单,易于实现且计算量小,在信噪比大于-1 dB时,仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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为了解决存在定频干扰时跳频信号的参数盲估计问题,提出了一种基于时频能量值对消的定频干扰去除算法,并且利用最小二乘法实现跳频信号的参数盲估计。首先,利用K-means算法对能量对消差值聚类选取自适应阈值,同步去除噪声和定频干扰;其次,提取重构时频矩阵每一时刻频率轴的能量最大值,得到周期震荡的包络图;最后,利用最小二乘法对包络图每一极值时刻线性拟合,实现跳频信号参数的盲估计。仿真结果表明,与同类算法相比,该算法有效去除定频干扰,实现了更低信噪比条件下跳频参数的高精度估计,并使估计参数的相对精度维持在较高水平。 相似文献
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针对跳频信号参数估计中平滑类维格纳分布(WVD)运算量大和时频分辨率下降等问题,提出一种基于形态学滤波与组合时频分布的跳频参数盲估计方法。该方法首先利用短时傅里叶变换(STFT)和维格纳分布得到跳频信号的组合时频分布,然后通过形态学滤波得到清晰的时频图,进而估计出跳周期、跳变时刻和跳频频率等参数。理论分析和仿真结果表明,与直接利用平滑伪维格纳(SPWVD)进行跳频参数估计相比,该方法计算量更小,估计精确度更高。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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本文提出了一种在高斯白噪声环境下提取跳频信号的算法,将广义S变换(GST)和短时傅立叶变换(STFT)相结合,引入形态学图像处理技术,分别对其时频谱图进行平滑和锐化,结果进行乘积合并后,设计一种针对跳频信号的时频滤波算子进一步抑制噪声,提升跳频信号,得到高分辨率稳健的时频图案。仿真实验证明该算法得到的时频图案信噪比有明显提高,时频分辨率也有很大改善。 相似文献