基于稀疏重构的跳频信号检测方法

针对复杂电磁环境下跳频信号的检测问题,提出了一种基于稀疏重构的跳频信号检测方法,首先采用近似l0范数算法对含有干扰的跳频信号进行稀疏重构,采用拟牛顿法求解无约束多维最优化问题,然后对得到的时频图的频率分量进行二值形态学滤波以去除干扰和噪声,最后通过统计匹配信号的个数完成信号的检测。同时为提高算法的自适应能力,在选取二值化阈值时采用最大类间方差法。理论分析和仿真实验表明该算法在较低信噪比下仍能克服干扰和噪声并较好地保存各跳,实现对跳频信号的检测。     

欠定条件下一种自适应信噪比的多跳频信号网台分选方法

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,采用了跳频源信号的时频单源点的时频比来估计混合矩阵,在计算时频比矩阵时采用快速全局 均值聚类,进而利用子空间投影法与信源相对功率偏差相结合的方法进行欠定条件下的网台分选,同时为了提高在低信噪比条件下分选的效果,在寻找跳频源信号时频单源点时,采用了自适应信噪比的时频支撑点阈值设定方法。理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性。     

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。     

基于酉ESPRIT的跳频信号DOA估计

为了利用跳频信号的空域信息辅助同步跳频信号的网台分选,提出了一种基于STFD酉ESPRIT的跳频信号DOA估计算法。首先用WVDSPWVD组合时频分析方法对接收数据进行时频变换,然后提取出跳频信号的有效跳(hop),并对其建立空时频矩阵(STFD),最后利用酉ESPRIT算法进行跳频信号DOA估计。该方法通过酉变换将ESPRIT算法的协方差矩阵从复数域转化到实数域,降低了计算量,而且酉ESPRIT算法利用了数据的共轭信息使数据长度等价增加了一倍,提高了估计精度。仿真结果表明文中算法在信噪比大于2dB时,DOA估计性能优于ESPRIT算法。     

基于T-SBL的多跳频信号参数估计

针对多跳频信号参数估计问题,利用跳频信号频率在时频域上的稀疏性,在块稀疏贝叶斯学习(b SBL)的基础上,提出了一种T-SBL稀疏学习算法,通过重构后信号的时频图完成跳频信号的跳周期、中心时刻、跳时刻等参数的估计.首先将接收信号进行重叠分割得到观测矩阵;然后根据跳频信号时频域的稀疏性建立信号的多测量(MMV)稀疏模型,在块稀疏贝叶斯学习算法的基础上将多测量模型转化为单测量(SMV)模型;最后通过重构后信号的清晰时频图进行参数的快速估计.为了进一步提高低信噪比下的估计性能,采用形态学滤波的方法对获得的时频图进行修正.理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性和良好的估计性能.