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。     

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...     

基于空时频分析的多分量跳频信号DOA估计

提出了一种基于空时频分析的多跳频信号波达方向(direction of arrival, DOA)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)实现多个信号的测向。首先将信号的短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)与平滑伪魏格纳-威利分布(smoothed pseudo Wigner-Ville distribution, SPWVD)组合,利用STFT的无交叉项和SPWVD的时频聚焦性性能,得到了一种切实可行、时频图清晰稳健的分布;然后在时频域提取有效跳(hop),并建立该hop的空时频矩阵,最后分别运用线性空时频、二次空时频和root-MUSIC共三种方法估计每hop信号的DOA。仿真结果验证了方法的有效性。     

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。     

自适应核时频分布在抑制交叉项中的应用

分析了固定核函数时频分布在抑制交叉项方面的局限性以及基于信号特征的自适应时频分布对时频分辨率的改善。通过对基于信号特征的径向高斯核时频分布进行改进,提出了一种基于信号特征的自适应核时频分布的改进算法。该算法采用短时模糊函数和随时间变化的自适应核,能够在时频分布中区分出多分量信号的细节部分。仿真结果表明,该分布具有较高的时频分辨率,且无交叉项干扰。同时它还适合分析长时间信号和实现在线信号处理。     

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。     

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。     

跳频信号的跳速估计

针对电子对抗的实际应用,提出了一种精确估计跳频信号跳速的方法。利用短时傅里叶变换分析跳频信号,得到其时频表示,再利用小波变换提取该时频表示的边沿信息,进而利用谱分析实现了跳速的精确估计。该算法完全避免了频谱交叉项的影响,理论分析证明了其可行性。仿真试验表明,在不要求高采样率的情况下,信噪比大于-5.5 dB时该算法是有效的。     

基于自适应高斯核函数时频分布的水声信号处理研究

时频分析被广泛应用于水下目标宽带回波信号以及短时瞬态信号的处理。在水声信号的特征检测和分类方面,时频分析的时变谱提供了区分不同类别目标信号的特征信息。提出一种基于自适应核函数时频分布的水声信号处理方法。与固定核函数时频分布相比,自适应高斯核函数时频分布由于它的核函数随信号而自适应改变,因此对交叉项有很好的抑制效果。计算结果表明,对于多分量线性调频水声信号,采用高斯核函数自适应时频分析不仅对交叉项具有很好的抑制作用,而且对信号的自分量具有较好的聚集作用。     

基于时频分布的跳频信号盲分离方法

根据跳频信号的非平稳特性,提出一种基于时频分布的跳频信号盲分离方法。该方法利用不同源信号时频特征的差异,通过对混合信号的一组时频分布矩阵联合近似对角化来实现信号的盲分离。理论分析和仿真结果表明,这种方法在未知任何先验参数的情况下,能够有效分离多个跳频网台,而且具有较强的噪声抑制能力。     

基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计

跳频通信的应用大大提高了军事装备的抗干扰和抗截获能力,使得跳频对抗技术面临严峻的挑战。为解决传统形态学跳频信号参数估计方法中结构元素选择困难问题并提高估计精度,提出了一种基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计方法。首先,对跳频信号进行短时傅里叶变换获取谱图。然后,从其时间轴投影中获取结构元素尺寸的知识, 设计自适应形态学滤波器抑制谱图噪声, 提取跳频图案初步估计跳频参数。最后, 引入最小二乘估计方法, 对跳频周期和跳变时刻进行精估计。仿真结果表明,此方法能够同时估计出跳频频率、跳频周期和跳变时刻, 不需要其中某一种参数作为先验条件, 在复杂的通信环境也能够保持良好的估计性能。     

α稳定分布噪声下基于最优L-柯西加权的LFM信号参数估计

针对传统维格纳霍夫变换(Wigner-Ville Hough transform, WHT) 时频分析方法在稳定分布噪声环境下性能退化的问题,基于L-估计理论,提出了可有效抑制该噪声的最优L 柯西加权(L-Cauchy weighted, LCW)新方法。3En准则是一种常用的异常值剔除方法,其可从数理统计的角度对异常值进行有效抑制,对此,结合柯西分布提出了基于分散系数的异常值剔除准则,并依据数值仿真选取降噪效果最优的分散系数γ。在LCW方法有效抑制α稳定分布噪声的基础上,采用WHT对线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号进行参数估计。仿真结果表明,最优γ值的选取与该文提出的异常值剔除准则一致,且与基于分数低阶、加权Myriad滤波以及L-估计等多种方法相比,提出的基于LCW的WHT(LCW-WHT,LW)方法在强脉冲噪声下具有良好的鲁棒性和优良的LFM信号参数估计性能。     

α稳定分布噪声下基于稳健S变换的LFM信号参数估计

S变换由短时傅里叶变换发展而来,克服了短时傅里叶变换窗长固定、不能同时展现信号高频及低频的缺点,但在脉冲性较强的α稳定分布噪声下,该方法性能退化甚至失效。对此,基于广义柯西分布,构造了一类可有效应用于强脉冲噪声环境的损失函数,并详细分析了其影响函数的稳健性。在此基础上,根据最大似然估计理论和S变换,提出了一种稳健S变换方法。该方法以S变换作为初始值,采用最大似然估计方法在时频域迭代得到,在保留S变换窗长选取灵活等优点的同时,进一步提高了S变换的时频聚集性。仿真实验表明,在处理脉冲噪声环境下的线性调频信号时,与传统的基于Myriad滤波、Meridian滤波等多种非线性滤波的方法相比,提出的稳健S变换不仅能有效抑制脉冲噪声,且在脉冲性较强的α稳定分布噪声环境下,具有良好的鲁棒性和优良的线性调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。     

基于自适应抽取STFT的混合DS/FH扩频信号参数估计

针对混合DS/FH扩频信号的参数估计问题,提出了一种基于自适应抽取的STFT信号分析方法。该方法利用STFT的信道化实现,采用抽取处理实现自适应窗长时频分析,有效地解决了窗长变化带来的数据量问题,易于通信侦测接收机实现。仿真实验以BPSK_DS/FH信号为例,表明了该估计方法的有效性。     

基于分数阶傅立叶变换的自适应时频表示

提出采用高斯函数的分数阶傅立叶变换作为基函数的自适应信号扩展方法,并给出了相应的时频分布,该分布具有较高的时频分辨率,没有窗效应,无交叉项干扰。分数阶傅立叶变换使基函数的时频分布旋转了α角度,结合尺度,时移和频移,为基函数匹配信号提供了更大的灵活性。仿真结果表明,该方法可以更加准确地描述信号的时频特征。     

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。     

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。     

有色噪声环境下的跳频盲多用户检测算法

高阶累积量是抑制有色噪声的一个有效方法。通过分析跳频多址信号,提出了高斯有色噪声背景下的一种基于峭度的跳频盲多用户检测算法,它几乎不需要任何关于有色噪声的先验信息。仿真结果表明,该多用户检测算法收敛速度快,输出信干比较高。抗多址能力大大优于传统的子空间算法。