基于RSPWVD高速跳频信号跳周期估计算法

针对跳频通信进行有效干扰的关键在于对跳频信号参数进行精确的估计,提出了一种基于重分配平滑伪魏格纳维尔分布(reassigned smoothed pseudo Wigner-Ville distribution,RSPWVD)的高速跳频信号跳周期估计算法。该算法利用了RSPWVD良好的时频聚集性和抑制交叉项的能力,能够有效地估计出跳频信号的跳周期参数(hop duration)。仿真实验结果表明了该算法的准确性与有效性。     

基于ITD的跳频信号跳速估计算法

非合作情况下,跳频信号参数准确快速的估计对于获取对方通信参数、产生跟踪式干扰等具有重要意义。提出了一种基于固有时间尺度分解的跳频信号跳速的快速估计算法,该算法迭代地分解跳频信号成一系列固有旋转分量,并求出由各层旋转分量信号包络瞬时幅度的最大值所构成的一个分析序列,对该序列进行傅里叶变换即可估计出跳频信号的跳速。该算法具有运算复杂度低、不受时频不确定性原理影响、时频定位精度高的优点。仿真结果显示,该算法能够有效地估计出跳频信号的跳速。     

基于原子范数的多跳频信号时频参数估计

针对现有多跳频信号参数估计方法构造的基字典与信号不匹配的问题,提出了基于原子范数的时频参数估计方法。首先定义无限原子集合并建立原子范数最小化模型,再利用其对偶问题完成对信号的估计,最后根据对偶多项式在单位圆上的绝对值完成信号频率的估计,通过统计频率分量的个数完成了信号跳变时刻的估计。仿真结果表明该算法在多跳频信号条件下能够得到比现有算法更高的估计精度和性能。     

跳频信号的相参与非相参积累时频差估计方法

跳频信号载频随时间变化发生跳变, 因此跳频信号具有丰富的频域信息，而且其在时域上为连续信号, 相比单跳信号也具有更丰富的时域信息。时频差估计精度与信号在时频域上的分布情况以及信号能量和噪声有关。时差估计主要与信号频域分布有关, 而频差估计主要与信号时域分布有关。跳频信号时频域信息丰富, 多跳相参积累后, 时频差参数估计能够充分利用信号的时频域信息, 克服单跳信号时频差估计精度不高的问题。针对跳频信号的时频差估计问题, 首先分析了单跳基带信号的互模糊函数, 再从时差与频差的维度推导了多跳基带信号互模糊函数的相位差异, 最后通过频差归一化与相位对齐补偿提出了多跳信号互模糊函数相参积累的时频差估计算法。同时, 在不满足相参积累的条件下, 分析了跳频信号的非相参时频差估计方法, 并理论分析了两种跳频信号时频差参数估计方法性能与信号各参数的关系。仿真结果表明跳频信号相参时频差估计算法性能最优, 非相参方法的估计性能其次, 单跳信号的估计性能最差, 验证了理论性能分析结果的正确性。     

脉冲噪声中基于数据可信度加权的跳频信号检测

时频分析是跳频(frequency-hopping, FH)信号检测的有力工具,但是脉冲噪声下性能严重退化,无法有效地提取跳频信号的周期、频率和跳变时刻等参数;基于分数低阶统计量和最大似然估计(maximum-likelihood,ML)的算法是改善脉冲噪声下FH信号时频分布的两类常用方法,但前者性能改善有限,后者通常对噪声的概率分布较为敏感,且计算复杂度高。对此,提出一种基于数据可信度加权(weighting based on the data credibility,WDC)的FH信号检测方法。该方法基于云模型(cloud model, CM)理论,建立了数据可信度的概念,以分析脉冲噪声下接收信号的不确定性,然后在此基础上实现信号加权,改善脉冲噪声下FH信号的时频分布特征。仿真实验证明,在稳定分布噪声中,该方法与基于分数低阶及Myriad滤波器的时频分析方法相比,能够较好地抑制脉冲噪声,获得FH信号的参数信息,具有良好的鲁棒特性。     

基于自适应网格的跳频信号参数估计

分析了现有跳频信号稀疏重构算法的基不匹配问题,导致离散字典的稀疏表示能力变差,严重影响稀疏重构算法的性能。针对这种情形,提出了基于自适应网格的变分贝叶斯稀疏重构算法。该方法通过对字典不断地加权聚类和缩放处理,实现字典的自我更新,使得参数网格更加精细化。仿真结果表明,该方法具有良好的抗噪性能和交叉项抑制能力,同时缓解了稀疏重构算法的基不匹配情形,时频聚焦性进一步提高,能够在较低信噪比条件下,获取较高时频分辨率的时频矩阵,可以更精确地完成后续跳时刻检测、跳周期及跳频率等参数估计。     

高效的多跳频信号2D-DOA估计算法

为了利用跳频信号的空域特征参数辅助多跳频信号的网台分选,在空时频分析的基础上,提出一种基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)对称压缩谱(MUSIC symmetrical compressed spectrum, MSCS)的多跳频信号二维波达方向(two dimensional direction of arrival, 2D-DOA)高效估计算法。首先根据跳频信号的时频域特征,构建每一跳的空时频矩阵(spatial time frequency distribution, STFD),获取时频域的协方差矩阵;然后将共轭子空间的思想引入到MUSIC算法中,通过对噪声子空间及其共轭的交集进行奇异值分解,实现噪声子空间的降维;最终通过半谱搜索实现2D-DOA的高效估计。同时为了提高低信噪比条件下算法的性能,在时频图处理过程中采用形态学滤波进行去噪,并在修正的时频图上完成了跳频信号每一跳的提取。通过理论论证和实验仿真表明,本文算法相比于MUSIC算法,在保证均方根误差相当和估计成功率有所提高的情况下,计算复杂度降低了一半。     

α稳定分布噪声中基于最优核时频分析的跳频信号参数估计

针对传统非线性时频分析方法在跳频(frequency hopping, FH)信号参数估计时,会出现严重的交叉项和参数估计精度降低等问题,引入径向高斯核(radially Gaussian kernel,RGK)时频分析方法,该方法根据FH信号的不同自适应选择最优核函数,从而有效抑制交叉项。RGK时频分析方法可在高斯噪声环境下估计FH信号的参数,但在脉冲性较强的α稳定分布噪声中,该方法性能退化甚至失效。对此,结合最大似然估计理论,提出了一种α稳定分布噪声环境下的加权最大似然广义柯西(weighted maximum likelihood generalized Cauchy,WMGC)滤波的新方法。采用基于WMGC滤波器的RGK时频分析方法(WMGC RGK方法,即WR方法),对该噪声中的跳频信号进行参数估计。仿真结果表明,与基于分数低阶及Myriad的时频分析方法相比,WR方法在α稳定分布噪声中具有良好的鲁棒性和优良的跳频信号参数估计性能。     

改进时频脊线的跳频参数盲估计算法

为解决基于时频脊线的跳频参数估计算法在信噪比低于-5 dB时估计误差较大且存在定频干扰时方法失效的问题,提出了该算法的改进算法。在短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)的基础上,利用迭代去噪法对原时频图进行去噪处理,根据跳频信号与定频干扰驻留时间的不同,采用k-means算法对其进行聚类,消除定频干扰并提取其时频脊线,利用Haar小波对提取到的时频脊线进行奇异点检测,并估计出跳频信号的跳频周期、起跳时间和跳频频率。仿真结果表明,所提算法在信噪比低于-5 dB且存在较强定频干扰的情况下,仍能对跳频参数进行正确估计,且优于原有算法。     

基于时频方差聚类的FH信号参数盲估计

为解决复杂电磁环境下跳频(frequency hopping, FH)参数的盲估计问题,提出了基于时频方差聚类的算法。考虑在低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)和定频干扰同时存在的情况下,通过短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)将信号变换到时频域,利用遗传算法对信号的时频区间进行提取,根据时频方差对其进行k-means聚类,消除噪声和定频干扰并提取时频脊线,然后运用Haar小波对该时频脊线进行奇异点检测,进而估计出FH信号的FH周期、跳速和FH频率等参数。仿真结果表明,所提算法在SNR低于-5 dB且存在定频干扰的情况下,能够实现对FH参数的精确估计,参数估计正确概率达到90%以上。     

跳频电台互调干扰估计的蒙特卡罗方法研究

在战场条件下,密集的用频装备之间所产生的互调干扰会造成信号严重失真,影响指挥通信控制系统（C3）的正常运转。针对电子战仿真环境中工作在VHF频段战场跳频电台之间的互调干扰问题,分析了互调干扰发生的时间、频率和功率条件,以及跳频电台随机位置和阴影效应的影响。研究了决定互调干扰概率的3个条件概率：两个及以上活跃信道的概率、活跃信道中信号频率满足互调干扰频率条件的概率和信号功率满足互调干扰功率条件的概率。在此基础上提出了基于蒙特卡罗方法的战场环境下跳频电台的互调干扰概率估计算法,并分别针对2路、3路信号的3阶互调干扰的仿真结果进行了仿真验证。仿真结果表明,提出的战场环境下跳频电台互调干扰概率估计方法,可以有效地对互调干扰概率进行估计,估计结果对于战场环境的电子战仿真以及战场的作战指挥具有一定的指导和借鉴意义。     

基于BSS的跳频通信抗部分频带噪声阻塞干扰方法

根据跳频信号与部分频带噪声阻塞干扰信号的近似统计独立性,提出一种基于盲源分离的跳频通信对抗部分频带噪声阻塞干扰方法。所提方法利用分离信号的二阶或高阶统计量构建目标函数引导分离矩阵迭代,实现跳频信号与部分频带噪声阻塞干扰信号的有效分离,从而提高跳频通信的抗干扰能力。仿真结果表明,所提方法可明显改善跳频通信在部分频带噪声阻塞干扰下的误码率性能,而且分离算法的处理时延很小,有望满足跳频通信的实际需求。     

载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法

针对载频-重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题，提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的载频-重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效，将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理，并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中，从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计，解决了由于载频-重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明，所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。     

时频二维低/无碰撞区跳频序列集构造

在通信系统中,跳频信号不仅会出现时延,还会存在频移。研究具有时频二维低/无碰撞区的跳频序列的构造。证明了Reed-Solomon(RS)码的时频二维周期汉明自相关函数的上界;提出了两种构造方法。第一种方法是基于RS码来构造时频二维周期低碰撞区跳频序列集。第二种方法利用矩阵来构造时频二维非周期无碰撞区跳频序列集。丰富了时频二维低/无碰撞区跳频序列的理论研究成果。