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针对在跳频信号跳变时刻和跳变频率估计方面实时性和估计精度无法同时兼顾的问题,提出了一种基于短时傅立叶变换(STFT)和多重信号分类(MUSIC)算法的跳频信号参数估计方法。在建立跳频信号数学模型的基础上,利用STFT选取较大时间窗对整个信号在时域进行粗搜索,生成时频谱图,提取时频脊线从而获得跳变时刻,然后选取较小时间窗在已知跳变时间段利用STFT进行跳变时刻的细估计,并利用MUSIC算法进行频率的精确估计。该方法利用STFT的二次估计,减少了MUSIC搜索范围,从而降低了时间开销。仿真表明该算法的跳变时刻频率估计精度高,实时性能满足参数测量需求。 相似文献
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本文提出了一种简单而实用的利用短时DFT(ST-DFT)分析实现全数字2DPSK接收机的解调算法。该算法对由多谱勒效应引起的时变频率漂移具有鲁棒性。由于该算法是通过检测在载频处的瞬时能量谱的跳变来实现2DPSK信号的解调,所以该算法不需要进行专门的载波相位恢复、符号定时,且具有较好的抗噪性能,实现起来简单。 相似文献
3.
结合短波差分跳频(DFH)信号的特点,分析了短波信道的多径、时延和多普勒效应对高速跳
频信号的影响,构建了基于Turbo码的G函数模型,并提出采用短时傅里叶变换(STFT)算法和
最大后验概率(MA
P)译码算法相结合的跳检测方法,进行跳频信号的跳检测。仿真结果表明:综合考虑短波
信道影响,采用该方法进行跳频信号检测,信噪比为6.8 dB时,误码率达到10-5,
可实现DFH信号的有效检测。 相似文献
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为了解决雷达通信一体化系统中的雷达信号与通信信号较难分离的问题,在正交频分复用(OFDM)雷达的基础上,提出了一种基于OFDM脉间随机步进频的雷达通信一体化信号模型,通过频率捷变将数据信息加载到雷达信号上,利用随机的步进频率传输数据,从而使一体化信号能同时实现雷达探测和数据通信功能,避免了信号分离。同时设计了雷达通信一体化方案,在雷达接收端,运用相关法实现一维距离成像;在通信接收端,通过带通滤波器组检测频率点解调数据。仿真实验结果表明,一体化信号能实现分米级的距离高分辨和速率为Mbit/s级的数据通信,能够满足大批量数据传输的要求。 相似文献
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由于随机共振具有在特定条件下增强微弱信号信噪比的特性,近年来成为一种全新的微弱信号检测手段。为了克服随机共振绝热近似理论小参数条件的限制,提出一种基于欠采样随机共振的微弱信号检测方法。通过欠采样尺度变换与还原技术,实现了大参数信号的随机共振处理,突破了二次采样变尺度随机共振算法要求采样频率必须大于信号频率的50倍的限制。构建了基于欠采样随机共振的微弱信号检测模型,从理论上证明了方法的可行性。最后利用该方法对信噪比为-27 dB条件下的微弱单频信号检测进行了仿真,结果进一步验证了所提微弱信号检测方案的正确性。所提方法大大降低了信号的采样速率,为将随机共振应用于科斯塔斯(Costas)环的改进奠定了基础。 相似文献
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利用直接数字频率合成(DDS)分辨率高、转换速度快的特点,设计了一种基于DDS芯
片AD9910的毫米波汽车防撞雷达扫频信号源。通过DDS芯片产生调频、调幅、调相等各
种调制信号,实现了在短距离内快速捕捉目标、处理信息、发出告警的功能。所
设计的扫频源输出信号中心频率为8.6 GHz,幅度为-16 dBm,相噪为-70 dBc/Hz@
1 kHz,满
足了在多目标检测时对信号源的幅度、稳定度和相噪的要求,从而使DDS技术得以在微波检
测领域获得应用。 相似文献
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针对差分跳频系统频率编码及跳频序列的设计问题,提出利用混沌映射构造差分频
率编码,并分析了其频率状态转移的Markov性和编译码特点。最后检验了基于混沌映射的差
分跳频频率编码的统计性能,结果表明,其产生的跳频序列具有较好的均匀性和随机性,不
失为一种具有较高线性复杂度的有效的差分跳频转移函数。 相似文献
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在复杂电磁环境下,通信信号侦察系统在侦收跳频通信信号时经常存在数据缺失的严重现象,因此实现缺失数据恢复具有重要的军事应用意义。针对常规数据恢复算法随着缺失比例升高性能急剧降低的问题,提出了一种基于迭代自适应方法(Iterative Adaptive Approach,IAA)的跳频信号缺失数据恢复算法。根据跳频信号短时间内可作为平稳信号处理的特征,算法选择加权最小二乘准则,利用系统获取的有效数据采用迭代自适应方法进行信号谱估计,然后基于最小二乘准则进行缺失数据恢复处理。通过仿真分析比较,在同等信噪比、缺失率条件下,所提算法比常规缺失数据恢复算法MAPES(Misssing-data Amplitude and Phase Estimation)具有更优的缺失数据恢复性能。 相似文献
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针对通信对抗中跳频信号参数估计问题,考虑存在强干扰的情况下,提出了一种基于时频重心的跳频信号跳周期估计和基于跳频部分接收的跳时估计方法。对于跳周期估计,在短时傅里叶变换(STFT)时频变换的基础上提取信号随时间变化的时频重心,再结合小波变换和谱分析估计出跳频周期;对于跳时估计,采用跳频带宽的部分接收避开强干扰,构造含有跳变信息的参考信号,通过参考信号采用最大似然(ML)方法得到跳时的精确估计。仿真实验表明,算法运算复杂度低,跳频定位精度高,在强定频干扰的情况下仍能有效估计出跳频周期和起跳时刻。 相似文献