基于自混频的多跳频信号跳周期估计

针对跳频信号参数估计方法大多难以适应多跳频信号同时存在,且没有考虑信道衰落及定频干扰等复杂电磁环境的影响,提出一种基于延时自混频的多跳频信号跳周期估计方法。该方法通过延时自混频方式构造辅助信号,提取辅助信号的直流分量,进而得到随延迟时间变化的能量曲线,最后通过拐点检测的相关方法得到各跳频信号的跳周期,同时分析了在定频干扰和多径衰落下算法的有效性。仿真实验表明,该方法运算复杂度低,跳周期估计精确度高,鲁棒性较强,可用于估计多跳频信号的跳周期,适合实际工程应用。     

基于相参积累的宽带跳频信号时差和速度差联合估计方法

运动多站无源定位场景下,宽带跳频通信信号载频跳变会产生变化的多普勒频移,从而导致无法直接估计多脉冲跳频观测信号的多普勒频差,而单跳信号的时频差估计精度又不能满足定位要求。针对该问题,本文提出了一种跳频信号多脉冲相参积累的时差和多普勒速度差联合估计算法。首先对宽带跳频观测信号建立时差-多普勒速度差模型,然后对脉冲对的频域共轭积补偿相位后累加求和,最后通过代价函数的二维峰值搜索求得跳频信号时差和多普勒速度差估计值。仿真结果表明,本文所提方法相比于单跳方法和多脉冲非相参积累方法,估计精度提升显著且在中高信噪比条件下能够贴近CRLB,验证了所提方法的正确性与精度优势。     

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。     

基于拟合的宽带跳频信号的高精度时延估计方法

结合目前跳频信号带宽越来越宽、跳频点越来越多的特点,文中提出了一种充分利用宽带跳频信号频域特征的直线拟合时延估计方法,并针对解模糊过程中存在的奇异点问题,提出了采用周期拟合的处理方法,实验和分析表明该改进算法能够实现皮秒量级的时延估计精度,且易于工程实现.     

跳频信号的归一化多普勒频差最大似然估计

针对双站定位涉及的跳频信号多普勒频差估计问题,提出了归一化的频差最大似然估计算法,利用两个定位站接收到的跳频脉冲串信号,构建一个关于基准跳频频率多普勒频差的似然函数,通过网格搜索得到使似然函数最大的多普勒频差估计,既解决了跳频信号在不同跳频频率上多普勒频差不一致的问题,又充分利用在不同频率的脉冲串信号提高了多普勒频差估计精度。通过仿真对算法的性能进行了评估,结果表明,与基于子空间的算法比较,在脉冲数达到240个时,所提算法执行效率提升30%以上。     

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。      

跳频信号的跳周期估计

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。     

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。     

基于柯西分布的跳频信号参数最大似然估计方法

该文针对传统的跳频信号参数估计方法在alpha稳定分布噪声下性能严重退化的问题,引入基于柯西分布的最大似然估计方法。将跳频信号分解到由信号包络参数和频率参数构成的2维平面,基于柯西分布建立最大似然函数,在抑制alpha稳定分布噪声的同时,直接对信号的频率参数进行估计。在构建的最大似然函数基础上,该方法依据跳频信号的短时平稳性,对信号进行加窗,有效获得信号的跳频频率及其跳变次序,进而实现对信号的跳变时刻和跳频周期等参数的估计。仿真结果表明,在alpha稳定分布噪声环境中,相比基于分数低阶统计量及基于Myriad滤波的时频分析方法,该文所提方法提高了跳频信号的参数估计精度,具有良好的稳健性。