一种混合网台跳频参数盲估计算法

针对低信噪比（SNR）和复杂电磁环境条件下跳频参数估计精度低及算法复杂度高的问题,提出了一种短时傅里叶变换（STFT）和平滑伪魏格纳分布（SPWVD）的组合时频分析方法.该算法首先利用STFT将天线接收信号变换到时频域,并对时频信号进行自适应降噪处理;通过自适应聚类算法进行频率的精估计;提取时频信息并剔除各类干扰,再通过网台分选后得到各类网台跳时粗估计;最后采用SPWVD及修正后的截断门限进行跳变时刻的精估计.仿真结果表明,该算法在混合网台和低SNR条件下,跳频参数估计精度较高,算法复杂度较低,有效解决了实际跳频通信系统存在频率转换时间条件下的参数估计问题.     

直扩通信中基于小波变换的跳频干扰抑制方法

跳频信号是一类时频分布不连续的信号。针对直扩通信中的跳频干扰,使用Morlet小波变换,准确估计出跳频干扰的跳变时刻和频率,并通过频域自适应陷波算法对干扰进行抑制。不仅克服了STFT和WVD在对跳频干扰参数估计时的不足,而且不需要任何先验知识,实现了基于小波变换的跳频干扰参数盲估计。计算机仿真表明,该算法可以在较大干信比范围内有效抑制跳频干扰。     

基于时频分析与形态学滤波的跳频参数估计

针对跳频信号侦察中的参数估计问题,在对跳频信号进行平滑伪Wigner-Ville分布（SPWVD）处理的基础上,提出了一种基于数学形态学滤波的跳频参数估计方法.该方法首先对跳频信号的SPWVD时频图进行阈值分割,转化为二值图;通过形态学滤波和细化提取时频脊线,从而估计跳频信号参数.仿真结果表明：与直接利用SPWVD变换后峰值提取脊线的方法相比,该方法具有更高的估计精度.     

一种联合跳频信号参数估计方法

提出一种新的跳频信号参数联合估计算法,即对跳频信号作较短窗长STFT,然后提取其时频脊线得到跳频周期、跳变时刻的精确估计和跳频频率的粗估计,最后对跳频频率的粗估计值所在频域区间进行Zoom-FFT细化分析,得到跳频频率的准确估计。仿真结果表明,与基于SPWVD和基于小波变换的参数估计方法相比,该方法具有更好的抗噪性能和更小的计算量。     

跳频信号的时频分析新方法

根据跳频信号的特点,提出了一种基于信号分解的时频分析方法。该方法先将多分量跳频信号通过带通滤波变成多个单分量信号,再将每个分量的WVD线性叠加得到新的时频分布。理论分析和仿真结果表明,这种新的时频分析方法能够有效抑制跳频信号的交叉项干扰,与现有的方法相比,具有更高的时频分辨率,更适合于跳频信号的时频分析和参数估计。     

基于多窗傅里叶变换的弱Chirp信号检测

关于噪声背景下的Chirp信号检测,已有很多方法：短时傅里叶变换（STFT）、魏格纳-维乐分布（WVD）、Gabor变换等。但在低信噪比条件下,这些方法的检测性能往往难以达到预期的目的。介绍了一种新的时-频分析方法,它联合运用了多种窗长的傅里叶变换分析和局部最大值搜索的方法,运算量小且能有效提高对Chirp信号的检测性能。仿真结果表明,在加性高斯白噪声背景下,该方法对弱Chirp信号的检测能力要优于STFT、WVD和Gabor变换,当信噪比为-9 dB时,依然能检测到信号并确定信号的位置及频率范围。     

时频分析在跳频信号中的应用

时频分析是非平稳信号处理领域中广泛应用的重要技术之一,跳频信号作为一种典型的非平稳信号,时频分析方法是对其进行检测、参数估计的重要方法。文章从提高时频聚焦性、抑制交义项干扰及减少运算量3个方面对各种常用的时频分析工具进行综合比较,并把在地震信号处理方面得到成功应用的S变换,应用到跳频信号处理中,取得了较好的效果。仿真结果表明：短时哈莱特变换运算量最小;S变换具有灵活的时频聚集性;不同时频分布组合、谱图、SPWVD、重排类分布能获得清晰的时频图。     

一种基于图像分割和模板匹配的短波跳频信号盲检测算法

提出了一种基于图像分割和模板匹配的短波跳频信号盲检测算法。该算法将实际跳频信号的STFT（Short Time Fourier Transform）时频谱图当做一幅图像,利用图像分割手段分离背景噪声,并通过模板匹配来实现跳频信号的检测。实验结果表明该算法能够有效克服实际短波信道中复杂的背景噪声,计算复杂度低,易于工程实现。     

基于粒子滤波的跳频信号频率跟踪方法

针对跳频信号的参数估计问题,提出一种基于粒子滤波的跳频信号频率实时跟踪方法.首先建立以跳频瞬时频率为系统状态的状态空间模型,然后通过基本粒子滤波算法序贯重要性重采样（sequential importance resampling,SIR）实现了对跳频信号频率的后验概率密度估计,进而得到频率的实时估计;为进一步提高粒子滤波的跟踪性能,提出一种基于ESPRIT辅助的粒子滤波（auxiliary esprit particle filtering,AESPRIT-PF）算法.仿真实验分析了在不同信噪比和不同粒子数目下算法的跟踪性能,结果表明该算法具有稳健的跳频频率实时跟踪能力,是一种有效的跳频信号参数估计方法.     

基于分形盒维数的跳频信号跳周期快速估计方法

针对通信对抗中跳频信号参数估计问题,提出一种基于短时分形盒维数的跳频信号跳周期快速估计方法.首先对信号采样序列分段,计算短时分形盒维数,结合小波变换检测盒维数曲线的奇异点,然后采用谱分析的方法提取奇异点的变化周期,进而估计出跳频周期.仿真实验表明,该算法运算复杂度低、跳频定位精度高,在-10dB就能有效估计出跳频周期,与基于STFT的时频分析方法相比,具有计算量更小的优点.     

多跳频信号的盲分离与参数盲估计

针对接收到的多个未知任何先验参数的跳频信号，提出一种先分离各个信号再对其分别进行时频分析来估计跳频参数的方法.首先采用特征矩阵联合近似最优化(JADE)算法分离跳频信号，再利用多窗口重叠的平滑伪Wigner Ville分布(SPWVD)来估计出跳频信号的跳周期(hop duration)、定时偏差(time offset)和跳频频率(跳频图案)等参数.通过将多个时频分析的窗口重叠来克服时频分析中交叉项的影响.仿真结果表明，该估计算法显
著提高了估计的准确度和可靠性.     

一种组合时频分布在跳频信号参数估计中的应用

为了有效分析跳频信号并估计其参数,根据跳频信号的特点,提出了一种基于频率分解的组合时频分布．这种新的时频分布先将多分量跳频信号通过带通滤波变成多个单分量信号,再将每个分量的Wigner-Ville分布线性叠加．理论分析和仿真结果表明,这种新的组合时频分布能够有效抑制跳频信号的交叉项干扰．与现有的方法相比,具有更高的时频分辨率,更适合于跳频信号的时频分析和参数估计．     

低信噪比下多相码信号检测与参数估计方法

针对低信噪比下多相码信号的检测与参数估计问题,提出了基于扩展 Wigner-Hough 变换(WHT)的多相码信号检测与参数估计方法。该方法依据多相码信号在 Wigner-Ville 分布(WVD)中表现为多条平行脊线的特点,通过改进 WHT的核函数,累积了多相码信号 WVD的多条脊线能量,在完成信号检测的同时,估计出多相码信号的调制参数。理论分析和仿真实验结果均表明,该方法能够在较低信噪比下完成多相码信号的检测和参数估计,且不受编码类型的影响。     

基于非均匀时延的频率估计改进算法

为了减少算法运算量,将多级维纳滤波器引入非均匀时延频率估计中,对原有算法进行改进.改进算法通过简单的乘加运算得到噪声子空间,无需对观测数据协方差矩阵进行特征根分解,因此也更加易于硬件实现;结合一维MUSIC高分辨算法完成对信号频率的参数估计.仿真结果表明：在信噪比大于0dB时,改进算法与原有算法性能相当.     

动平衡信号的时频分析方法研究

针对动平衡信号面向去重平衡机应用时存在的非线性、非平稳性以及实时性,本文在分析硬支撑动平衡理论的基础上,以联合时频分析方法对标准工件进行加重获得的动平衡信号为研究对象,分别用短时傅立叶变换(STFT)、Wigner-Ville分布(WVD)、小波变换和Hilbert-Huang变换(HHT)对动平衡信号进行时频分析。仿真结果表明,STFT是基于窗函数变换的分析方法,对信号局部分析能力不足且分析精度不高;WVD虽然具有好的时频聚集性,但对多分量信号存在交叉干扰项;小波变换局部分析能力强且分析精度高,但涉及小波基的选择,对非平稳信号不具有实时性;HHT可根据信号的局部时变特征对其进行自适应分解,最终给出信号的时频谱和幅值谱,能够准确描述动平衡信号的特征,具有很高的时频分辨率和时频聚集性。     

一种SP&WVD组合时频分布改进算法

谱图(spectrogram,SP)和维纳-威利分布(Wigner-Ville distribution,WVD)组合时频分布是针对多分量信号的一种新型时频分布算法,为减少谱图交叉项带来的误差,从多角度分析了谱图分布及WVD的交叉项产生原理,提出了一种改进的组合时频分析方法。该方法首先对具有不同窗长和不同窗函数的多个谱图进行叠加综合;然后通过对时频分布综合结果进行阈值化处理获得自项支撑区域,最终实现了对WVD交叉项的抑制。仿真结果表明,该方法保持了WVD良好的时频聚集性,并有效抑制了交叉项。