| 基于T-SBL的多跳频信号参数估计 |
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| 引用本文： | 郭英,于欣永,张坤峰,李雷.基于T-SBL的多跳频信号参数估计[J].华中科技大学学报(自然科学版),2018(2):95-99. |
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| 作者姓名： | 郭英 于欣永 张坤峰 李雷 |
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| 作者单位： | 空军工程大学信息与导航学院;通信网信息传输与分发技术重点实验室; |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 跳频信号 块稀疏贝叶斯 时频图 重叠分割 形态学滤波 |
Parameter estimation of multi-frequency hopping signals based on T-SBL |
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