基于稀疏贝叶斯重构的多跳频信号参数估计

针对宽带条件下多跳频信号的参数估计问题,利用多跳频信号在空间频率域上的稀疏性,提出了基于稀疏贝叶斯重构的空间频率估计方法.通过重构信号获得信号瞬时频率估计,在此基础上完成了波达方向信息估计.为了提高低信噪比条件下参数的估计性能,采用形态学滤波的方法对得到的时频图进行修正,在修正的时频图上完成了信号频率集和跳周期的精准估计.仿真实验表明:该算法在信噪比低于0dB的情况下仍能够取得良好的估计性能.     

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.     

基于信号重构的伪随机跳频引信信号处理技术

针对多普勒失配引起的伪随机跳频引信定距精度差及工程实现难度大的问题,提出了一种基于信号重构的伪随机跳频引信信号处理方法.首先利用发射信号重构一组用于匹配滤波的本地参考信号,然后将这组信号分别与目标回波信号进行相干积累,当其中任一通道相关值超过预设门限时,即可判为定距成功.仿真实验结果表明,该算法能够对目标区域进行精确探测,有效地解决了伪随机跳频引信多普勒失配引起的定距精度差、虚警概率高等问题.     

一种基于阵列信号处理的跳频信号盲检测方法

提出一种适用于多天线系统的跳频信号盲检测方法.先用该方法求出多路信号之间的互相关函数的功率谱密度之和,得到随时间改变的功率谱密度矩阵,然后通过对该矩阵的处理产生跳频信号的时频图,将跳频信号的各跳从时频图中分割出来并得到其各个hop的参数集.现场测试表明：该方法切实有效,大大提高了信噪比,改善了整体性能.     

快速跳频多址信号的检测

对码分多址(CDMA)信号的检测常会遇到使用相同载波频率的系统用户的干扰(信道内干扰),或是遇到使用相近频率的用户的干扰(信道间干扰),提出了采用两阶段检测器,这个检测器并不复杂,但能消除大部分的信道内干扰和部分的信道间干扰。     

快速跳频多址信号的检测

对码分多址（ＣＤＭＡ）信号的检测常会遇到使用相同载波频率的系统用户的干扰（信道内干扰），或是遇到使用相近频率的用户的干扰（信道间干扰）。提出了采用两阶段检测器，这个检测器并不复杂，但能消除大部分的信道内干扰和部分的信道间干扰。     

一种近似稀疏信号的压缩传感重建方法

研究近似稀疏信号压缩传感数据的快速准确重建,提出一种基于分析模型的近似l0平滑函数重建方法ASL0.采用分析模型避免了合成模型的累计误差;引入近似l0范数使优化求解过程得以简化,保证了算法的快速实现.对一维分段平滑的合成信号进行了重建仿真,结果表明,采用ASL0重建信号质量好,算法复杂度低,适用于近似稀疏信号压缩感知数据的重建.     

基于功率谱对消的跳频信号检测算法

为有效解决跳频信号的检测问题,根据跳频信号功率谱随时间变化的差异性,提出一种基于功率谱对消的跳频信号检测算法.该算法可在无需已知先验知识的条件下,对较低信噪比的跳频信号进行盲检测.通过仿真分析表明,该算法在信噪比为10 dB的条件下,可获得功率对消比为-34 dB的检测效果;在较大接收信噪比、较多分段数和切比雪夫函数窗条件下,该算法具有较高的检测性能.此外,在跳频信号和定频信号发生频率碰撞时,该算法仍能实现对跳频信号的检测,更加适合于现代战场的复杂电磁环境.     

基于稀疏贝叶斯的多跳频信号二维波达方向估计

分析了现有跳频信号二维波达方向(DOA)估计算法的优缺点,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的跳频信号二维DOA估计算法.该算法利用L型阵列特点,将方位角、俯仰角和跳频率三维信息转换为一维空间频率信息,降低了冗余字典长度和稀疏求解难度.其次,经过奇异值分解降维处理,减少了矩阵运算维数,降低了算法复杂度,通过稀疏贝叶斯算法和快速傅里叶变换估计出空间频率和跳频率,利用Capon空间频率配对算法将空间频率和跳频率正确配对,计算出空间角.最后,由空间角几何关系解算出方位角和俯仰角.模拟结果表明,在低信噪比或低快拍数条件下,该算法DOA估计精度较高,且不易受空间频率间隔和跳频信号源相干性的影响.     

基于干扰子空间估计的跳频多址信号检测

通过对跳频多址信号的时频图案分析,建立了基于信号子空间的系统模型和跳频多址信号的解相关检测算法.该算法采用子空间跟踪的思想,将干扰子空间从检测信号空间上予以消除,克服了传统检测器需要知道系统中所有用户跳频图案的约束和串行干扰消除中的干扰扩散问题.与传统检测器相比,该算法具有更好的系统误码性能、较低的计算复杂度和很好的系统稳健性.MonteCarlo仿真结果表明,在同一个误码率条件下,基于子空间的盲多用户检测器比传统检测器的信噪比提高了2～4dB.     

基于熵测度优化的跳频信号参数估计

详细讨论了采用三阶Flandrin体积归一化熵测度随时频分布核参数的变化规律,给出了典型时频表示进行参数优化的方法,提出了一种基于熵测度的信号相关平滑伪魏格纳分布,对其在跳频信号参数估计中的应用进行了比较和性能分析.仿真结果表明了该量化测度在时频核函数性能评价时的可行性和有效性,基于熵测度优化的跳频信号参数估计有较好的抗噪声能力,可以取得比其他方法更精确的效果.     

基于组合时频分布的跳频信号分析

针对常用的非线性时频分析方法不能较好地抑制交叉项干扰的问题,文中提出一种新的跳频信号时频分析方法。将组合时频分布TF方法用于跳频信号分析,提出了跳频信号持续时间、跳变时刻和跳频频率盲提取的改进算法,通过计算机仿真验证了该方法的有效性。     

一种样点缺失条件下的跳频信号参数估计方法

在样点随机缺失条件下研究跳频信号参数估计问题具有现实意义。 针对样点缺失条件下线性时 频分析方法失效的问题, 提出了一种基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP) 和卡尔曼滤波 (Kalmanfilter,KF) 的跳频信号参数实时估计方法。 该方法对信号加滑动窗, 将窗内样点随机缺失建模为 一个信号稀疏表示问题, 傅里叶正交基作为过完备字典, 利用 OMP 直接估计窗内信号频率而不需要恢复信 号。 KF 针对估计得到的信号频率进行平滑, 当频率跳变时, KF 的频率预测值将严重偏离历史值和频率估 计值, 偏离程度作为跳变时刻估计的依据。 仿真结果和对比实验表明, 在样点没有缺失时, 该方法具有更优 的跳频信号参数估计性能, 在滑动窗长足够并满足信号稀疏度要求时, 即使在样点缺失的条件下, 依然可以 获得有效的跳频信号参数估计结果。     

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。     

跳频通信的半盲提取抗干扰方法

针对跳频通信系统抗干扰问题,利用跳频信号和干扰信号的统计独立性,提出一种跳频信号的半盲提取抗干扰方法。该方法采用参考独立分量分析算法(independent component analysis with reference,ICA-R),利用协作通信双方已知的跳频图案的先验信息,约束算法收敛方向,提取出跳频信号。仿真结果表明,所提方法能够有效提取出跳频信号,提高通信系统的抗干扰能力。该算法合并了信号分离和提取过程,避免FastICA抗干扰方法所需的信号识别和提取的后续处理,降低了系统的复杂度。     

基于混合优化的平滑l0压缩感知重构算法

研究压缩感知的重构算法,分析了平滑l0（smoothed l0,SL0）的理论基础．SLO算法通过利用平滑的高斯函数去逼近l0范数,将重构中的l0范数最小化问题转化为求解光滑函数最小值的最优化问题．针对算法中最速下降法存在“锯齿现象”和收敛速度慢等缺点,引入数值最优化理论中的混合优化算法,提出了一种基于混合优化的SL0重构算法（HOSL0）．该算法结合了最速下降法和修正牛顿法的优点,提高了算法的重构精度和速度．仿真实验表明,HOSL0算法与同类算法相比性能有明显提高,同时在重构速度上比BP算法快了2个数量级．     

一种跳频信号跳周期联合估计算法

针对通信对抗中的实际应用,给出了一种联合算法估计跳频信号跳周期,与传统跳周期估计方法不同,该方法通过对信号进行谱图重排变换,然后提取时频脊线并对其进行小波变换,精确定位跳变时刻,最后得到跳周期的准确估计。仿真结果表明,该方法具有较好的抗噪性能,在信噪比大于-1db时能得到准确的参数估计。