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。     

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。     

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.     

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。      

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。     

形态学滤波与组合时频分布跳频信号参数估计

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。     

基于最小二乘法的跳频信号参数估计

作为目前较为成熟的抗干扰手段,跳频通信技术得到了巨大的发展。因此对于如何估计跳频信号的参数,人们提出了许多方法。短时傅立叶变换作为时频分析法的一种,由于其具有计算量小、算法简单的优点得到了广泛的运用,但是存在估计精度不高的缺点,文章提出最小二乘拟合算法,在用短时傅里叶变换(STFT)算法对跳频信号参数进行估计进之后,再利用数据的统计特性,用最小二乘法做线性拟合,计算出某一跳频时刻的平均跳变周期,从而提高STFT调频估计的精度。经仿真结果验证了该算法的有效性。     

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。     

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。     

多跳频信号的2D-DOA估计

为了利用跳频信号的二维波达方向（2D-DOA）辅助同步跳频信号的网台分选和信号识别、跟踪,提出一种基于酉ESPRIT算法的多跳频信号2D-DOA估计方法。首先利用形态学滤波的方法对跳频信号的时频图进行修正,并在修正的时频图上完成有效跳的提取;然后基于平面天线阵列结构,建立有效跳的阵列快拍数据模型;在此基础上,采用酉ESPRIT算法进行跳频信号的2D-DOA联合估计。该方法将接收数据从复数域转化到实数域处理,降低了运算复杂度;同时构造实矩阵时,复用了接收数据,提高了估计精度。仿真结果表明,该算法具有良好的估计性能。      

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。     

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。     

信号侦察中的跳频信号识别方法

为了解决跳频设备已经大量装备而对跳频信号的侦察识别仍然困难的问题,作者提出了两种跳频信号识别方法,包括最大相关处理法和时间相关统计法.在对跳带内的信号进行数字信道化处理后,再经过最大相关处理,时-频图上的跳频信号的分布情况将会变得非常清晰;时间相关统计法是充分利用跳频信号在时间上的断续性和每跳间的连续性来识别跳频信号.经过实验验证,上述两种识别方法的使用,在跳频信号的侦察识别上效果非常明显.