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。      

基于数字信道化和空时频分析的多网台跳频信号DOA估计

提出了一种基于数字信道化和空时频分析的多跳频信号DOA(direction of arrival)估计方法,该方法能够在欠定条件下(传感器数目小于信号数目)实现多个信号的精确测向.首先利用多相滤波器组实现数字信道化接收机的设计,然后对各子信道的数据进行时频分析,得到全景时频图;再在时频域提取跳频信号的有效hop,针对每个hop建立一个空时频矩阵;最后运用空时频方法估计每hop的DOA.仿真结果验证了方法的有效性.     

基于空时频分析的多FH/DS信号DOA估计

提出了一种基于空时频分析的跳频/直扩(Frequency Hopping & Direct Sequence, FH/DS)信号的波达方向(DOA, Direction of Arrival)估计方法,该方法能够在欠定条件下(传感器数目小于信号数目)实现多个FH/DS信号的精确测向.首先对每个阵元的数据进行时频变换,得到全景时频图;再在时频域提取有效hop,并根据各阵元的时频值建立每点的空时频矩阵;最后分别运用基于线性空时频方法和二次空时频方法估计每hop信号的DOA.仿真结果验证了方法的有效性.     

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。     

基于空时频协方差矩阵重构的高效跳频信号DOA估计

为了充分利用跳频信号的空域信息来进行信号的DOA估计,在信号空时频分析的基础上,本文提出了一种基于协方差矩阵重构的高效跳频信号DOA估计方法。首先将接收信号的均匀线阵（uniform linear array, ULA）平均划分成2个子阵,分别对每个子阵接收到的信号进行时频分析,在时频域选择有效跳,构造每跳的空时频矩阵（spatial time-frequency distribution, STFD）,然后求得2个子阵的互协方差矩阵。将2个子阵的互协方差矩阵进行重构运算得到等效的信号子空间,最后构造空间谱多项式求根估计出信号的DOA。仿真结果表明该方法相比于以往改进类子空间算法能够有效提高估计精度和降低算法复杂度。      

基于欠定盲源分离的同步跳频信号网台分选

针对同步跳频(FH)网台分选问题,该文提出一种基于时频域单源点检测的欠定盲源分离(UBSS)分选算法.该算法首先对观测信号时频变换,利用自适应阈值去噪算法消除时频矩阵背景噪声,增加算法抗噪性能,然后根据信号绝对方位差算法进行单源点检测,有效保证单源点的充分稀疏性,并通过改进的模糊值聚类算法完成混合矩阵和2维波达方向估计,降低噪声和样本集分布差异对聚类结果的影响,提高估计精度.最后采用变步长的稀疏自适应子空间追踪(SASP)算法对源信号进行重构恢复.仿真实验表明,该算法在低信噪比(SNR)条件下,跳频信号波达方向估计和恢复精度较高,能够有效完成同步跳频信号的盲分离.     

多跳频信号波达方向与极化状态联合估计算法

为了有效辅助跳频(FH)网台分选和信号识别、跟踪,该文用正交偶极子对构造极化敏感阵列,基于空间极化时频分析,在欠定条件下实现了多跳频信号波达方向(Direction Of Arrival, DOA)与极化状态的高效联合估计。首先建立跳频信号的极化敏感阵列观察模型,然后根据参考阵元时频分析结果建立各跳信号的空间极化时频分布矩阵,再利用该矩阵中蕴含的信号极化-空域特征信息分别运用线性、二次型空间极化时频以及多项式求根共3种方法实现DOA与极化参数联合估计,最后蒙特卡罗仿真结果验证了该算法的有效性。     

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。     

基于盲源分离的多跳频信号网台分选算法

针对欠定条件下多跳频信号的网台分选问题,该文利用跳频信号在时频域上的稀疏性,提出了一种基于盲源分离的自适应信噪比网台分选算法。首先,用Gabor变换作为系统的时频变换建立欠定条件下跳频信号网台分选的模型;然后,采用了自适应信噪比的时频支撑点阈值设定方法寻找源信号的时频单源点,根据时频单源点的时频比矩阵估计出混合矩阵;最后,利用与信源相对功率偏差相结合的改进的子空间投影法进行网台分选。仿真实验验证了该算法在低信噪比条件下的有效性。      

基于时频子空间分解的宽带线性调频信号DOA估计

针对具有时变方向向量的宽带线性调频信号,该文建立了基于短时Wigner-Ville分布(WVD)的空间时频分布矩阵,通过对各个空间时频矩阵的特征分解获得对应的信号子空间和噪声子空间,给出了基于时频子空间投影实现多个时频点综合估计信号DOA的算法。利用空间时频分布的前后向平滑解决了具有相同时频特性信号的均匀线阵DOA估计问题。算法不需要聚汇和插值等复杂的矩阵变换,精度较高,计算简便.仿真实验显示该算法性能显著优越于基于矩阵插值的宽带调频信号DOA估计算法.     

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。     

基于稀疏贝叶斯学习的多跳频信号DOA估计方法

针对多跳频信号空域参数估计问题,该文在稀疏贝叶斯学习(SBL)的基础上,利用跳频信号的空域稀疏性实现了波达方向(DOA)的估计。首先构造空域离散网格,将实际DOA与网格点之间的偏移量建模进离散网格中,建立多跳频信号均匀线阵接收数据模型;然后通过SBL理论得到行稀疏信号矩阵的后验概率分布,用超参数控制偏移量和信号矩阵的行稀疏程度;最后利用期望最大化(EM)算法对超参数进行迭代,得到信号矩阵的最大后验估计以完成DOA的估计。理论分析与仿真实验表明该方法具有良好的估计性能并能适应较少快拍数的情况。     

面向DS/FH信号的循环平稳空时频测向算法

综合采用直接序列扩频(DSSS)和跳频扩频(FHSS)体制的直序/跳频(DS/FH)通信信号显著降低了单位时频面积上的功率,经典的时频-多信号分类(TF-MUSIC)算法对这一类信号进行入射角(DOA)估计时误差较大。为解决该问题,本文对TF-MUSIC算法进行改进,在时频二维平面上计算DS/FH信号的时频特征值,并设计相应的时频掩膜滤波核函数,再根据估计出来的循环平稳频率计算相应的循环平稳空间自相关矩阵,得到了循环平稳可变核函数TF-MUSIC(CVCFTF-MUSIC)算法。该算法可显著提高DOA估计的精确度,数值仿真验证了上述观点。     

一种跳频信号实时跟踪与参数估计方法

现有的跳频信号处理方法往往需要积累足够长的样本数据,缺乏实时快速运算的能力,无法处理高速跳频信号。在小样本条件下提出一种跳频信号实时跟踪和参数估计方法。根据跳频信号的频域稀疏性建立信号模型,引入稀疏贝叶斯学习(SBL)算法解决多观测向量(MMV)信号重构问题。在构建新的判决统计量基础上,推导一种保持恒虚警概率的跳变时刻检测方法,设计滑动策略实现跳频信号的实时跟踪。分别利用几何重心法和最小二乘法估计每跳(hop)的载波频率和来波方向(DOA)。实验证明,新方法在低信噪比(SNR)下具有更低的虚警概率,参数估计精确度得到明显提升。     

基于分段压缩和原子范数的跳频信号参数估计

针对压缩域跳频信号参数估计方法需借助测量矩阵寻找压缩采样数据的数字特征,造成运算复杂度高,且存在基不匹配的问题,提出一种压缩域数字特征和原子范数的跳频信号参数估计方法。建立块对角化的测量矩阵,实现信号分段压缩,分析压缩采样数据的数字特征,实现跳变时刻粗估计;分离出未发生频率跳变的信号段,利用原子范数最小化方法实现跳变频率的精确估计;最后依据精确估计的跳变频率,设计原子字典,并在压缩域实现跳变时刻的精确估计。基于该算法的跳变频率估计性能高于基于压缩感知的跳变频率估计,亦能精确估计跳频信号的跳变时刻。仿真结果显示,在信噪比高于-2 dB,压缩比高于0.5时,基于该算法的归一化跳变频率估计误差低于10-4,归一化跳变时刻估计误差低于10-2。     

Online Hop Timing Detection and Frequency Estimation of Multiple FH Signals

This paper addresses the problem of online hop timing detection and frequency estimation of multiple frequency‐hopping (FH) signals with antenna arrays. The problem is deemed as a dynamic one, as no information about the hop timing, pattern, or rate is known in advance, and the hop rate may change during the observation time. The technique of particle filtering is introduced to solve this dynamic problem, and real‐time frequency and direction of arrival estimates of the FH signals can be obtained directly, while the hop timing is detected online according to the temporal autoregressive moving average process. The problem of network sorting is also addressed in this paper. Numerical examples are carried out to show the performance of the proposed method.     

混合信号情况下信源数与DOA联合估计算法

针对非相关信源与相干信源共存情况,提出了一种基于矩阵重构的信源数与波达方向（direction of arrival,DOA）联合估计算法.该算法首先利用特征值的二阶统计量（second order statistic of eigenvalues,SORTE）法和子空间旋转不变技术（estimated signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT）实现非相关信源数与DOA估计;然后基于空间差分法消除非相关信号并构造新矩阵,利用构造矩阵进行前向空间平滑,实现对相干信源解相干;最后利用SORTE法检测相干信源数,结合求根多重信号分类（multiple signal classification,MUSIC）算法估计相干信源DOA.与传统的差分平滑方法相比,该算法在可估计信源数与低信噪比情况下DOA估计性能等方面优于传统算法.数值仿真实验结果验证了该算法的有效性.