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。     

基于高维特征选择的跳频电台细微特征识别

将高维特征用于跳频电台细微特征个体识别具有很大优势,为了增强对跳频电台的分类识别能力,需要增加特征类型和维数,提高特征集的表征能力,但同时会引入大量冗余特征,导致分类器计算时间过长,分类正确率降低。为了降低高维特征集维数,首先采用相关性快速过滤特征选择算法,删除高维特征集中的不相关冗余特征,得到最优特征集。然后利用经过参数优化的支持向量机(support vector machine, SVM)分类器进行训练分类。实验表明,所提算法能够对高维特征集进行合理的降维,提高了SVM的分类器的分类性能,在保证分类正确率的基础上,降低了运算量,提高了跳频电台细微特征识别的时效性。     

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。     

抗跟踪干扰的多序列跳频无线通信系统

常规慢速频移键控跳频（frequency-hopping/frequency-shift-keying,FH/FSK）受跟踪干扰威胁严重;差分跳频抗跟踪干扰能力强,但部分频带干扰下误码率高。为提高常规慢速跳频抗跟踪干扰性能,同时不损失抗部分频带干扰性能,提出的多序列跳频（multi-sequence frequency hopping,MSFH）无线通信方式中,数据信道和补偿信道频率分别按不同跳频序列跳变,使干扰方无法准确跟踪补偿信道,减少了跟踪干扰影响;而接收机射频前端采用窄带接收,与差分跳频的宽带接收相比可有效抑制部分频带干扰。在瑞利衰落信道下,分析了卷积编码MSFH抗干扰性能。数值和仿真表明,在最坏跟踪干扰下MSFH比常规跳频约有5~10 dB误码率性能增益,且抗部分频带干扰性能优于差分跳频。     

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。     

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...     

跳频电磁引信干扰感知技术方案研究

将跳频体制信号引入鱼雷电磁引信能有效拓展引信工作带宽、提高抗干扰能力, 但如何选取备选频点、避免跳频频率与干扰冲突, 是目前仍需解决的问题之一。本文分析研究了跳频鱼雷电磁引信工作原理及干扰特性, 基于认知无线电技术的频谱管理思想设计了一种干扰感知策略, 提出一种基于多分辨率频谱感知算法的干扰感知技术方案, 并采用双门限判决方法解决了跳频鱼雷电磁引信背景干扰与随机干扰的同步检测问题, 设计了备选频点选取算法。仿真结果表明, 提出的技术方案能够有效实现干扰感知, 采用高斯函数作为母小波函数可在信噪比(signal to noise ratio, SNR)为5 dB时, 使最高检测概率达0.995;在SNR为－15 dB时, 最高虚警概率低于0.25;当SNR高于－5 dB时, 应对应答干扰和扫频干扰的跳频干扰冲突概率均低于0.05%。     

跳频同步信号的干扰仿真研究

跳频信号的同步过程是跳频通信系统的关键.一旦同步信号被干扰,整个跳频系统将无法正常工作.在分析了跳频同步信号侦收的可行性及目前干扰跳频同步信号方法的局限性的基础上,提出了一种新的干扰方法--部分驻留时间干扰,并将干信驻留时间比作为影响跳频同步信号的又一重要指标.仿真结果表明该干扰方法可在较小干扰功率下有效干扰跳频同步信号.     

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。     

空间受限平台跳频通信系统的频率分配

针对空间受限平台多部跳频电台相互间严重的同址干扰,研究同址干扰约束下跳频通信系统的频率分配问题。从子网内、子网间和同步信号的特殊约束三个层次分析跳频通信系统频率分配的约束条件,依据各种同址干扰源产生的概率分别设置各约束的权系数并建立代价函数,基于模拟退火算法系统提出同址干扰约束下跳频通信系统的频率分配方法。仿真结果表明,该方法可以明显降低跳频同步信号被干扰的概率,提高系统的电磁兼容性能,有效解决空间受限平台跳频通信系统的频率分配问题。     

UBSS and blind parameters estimation algorithms for synchronous orthogonal FH signals

By using the sparsity of frequency hopping（FH） signals,an underdetermined blind source separation（UBSS） algorithm is presented. Firstly, the short time Fourier transform（STFT） is performed on the mixed signals. Then, the mixing matrix, hopping frequencies, hopping instants and the hooping rate can be estimated by the K-means clustering algorithm. With the estimated mixing matrix, the directions of arrival（DOA） of source signals can be obtained. Then, the FH signals are sorted and the FH pattern is obtained. Finally, the shortest path algorithm is adopted to recover the time domain signals. Simulation results show that the correlation coefficient between the estimated FH signal and the source signal is above 0.9 when the signal-to-noise ratio（SNR） is higher than 0 d B and hopping parameters of multiple FH signals in the synchronous orthogonal FH network can be accurately estimated and sorted under the underdetermined conditions.     

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。     

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。     

基于概率图的作战任务智能规划方法

针对人工调配作战资源及规划方案效率低下的问题,本文提出一种基于概率图的作战任务智能规划方法,通过统计分析判定任务间因果关系,采用GNN抽取任务中的关键事件构建概率图并计算任务规划方案成功的概率,进而基于时间序列方法预测战场态势变化,实现辅助指挥员智能决策。最后,本文在某联合登岛案例中开展了方法验证,结果表明,所提出的方法可成功实现任务规划并具有可解释性,可实现对战场态势变化的预测和快速响应,在战场上为军队提供强有力的支持。     

基于概率图的作战任务智能规划方法

针对人工调配作战资源及规划方案效率低下的问题,本文提出一种基于概率图的作战任务智能规划方法,通过统计分析判定任务间因果关系,采用GNN抽取任务中的关键事件构建概率图并计算任务规划方案成功的概率,进而基于时间序列方法预测战场态势变化,实现辅助指挥员智能决策。最后,本文在某联合登岛案例中开展了方法验证,结果表明,所提出的方法可成功实现任务规划并具有可解释性,可实现对战场态势变化的预测和快速响应,在战场上为军队提供强有力的支持。     

三维微波成像中基于对比源反演的扩展方法

采用基于非线性对比源反演算法的成像方法来重建放置在微波暗室内的三维电介质目标。在成像方法中采用正则化方法和频率跳变(frequency hopping, FH)方法等扩展手段。三维实测微波数据的实验设置是多频率、多收发分置的。三维实测微波数据的重建结果验证了基于对比源反演算法的扩展成像方法在三维微波成像中应用的可行性和精确性,是一种有应用前景的解决三维微波成像问题的处理方法。