基于时频分布迭代的跳频信号参数估计

提出了一种基于时频分布迭代的跳频信号参数估计新算法，利用时频平面最大值， 通过计算跳频信号与最优原子时频分布的残差逐次迭代获取匹配于跳频信号分量的时频参数 ，进而实现跳频信号参数估计。理论分析和仿真结果表明，与基于匹配追踪和粒子群优化的 跳频信号参数估计相比，基于时频分布迭代的参数估计算法在保证算法精度的情况下，有效 地降低了算法的计算复杂度，为跳频信号盲接收的实时实现提供了一种新方法。     

强干扰下跳频信号的参数估计

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。     

脉冲噪声下跳频信号时频图修正

为了在α稳定分布噪声的环境下获得清晰的跳频信号时频图,提出一种基于分数低阶SPWVD(Smoothed Pseudo Wigner-Vile Distribution)与形态学滤波相结合的跳频信号时频图修正算法。首先,根据接收到的多跳频信号建立跳频信号的模型和α稳定分布噪声模型;然后,采用低阶SPWVD变换抑制时频图中脉冲噪声;最后,根据形态学滤波处理方法对残留噪声进一步抑制进而得到清晰时频图。理论分析和仿真结果表明,所提算法在广义信噪比为-5 dB时仍可以得到清晰可靠的跳频信号时频图,并且基于时频图的参数估计性能优良。     

基于附加频移的跳频同步组网设计与分析

为了提高跳频同步组网的频点利用率,提出了一种基于附加频移的跳频同步组网方案 。首先,给出了基于附加频移跳频通信的基本模型和收发双方的实现方案;然后,基于该跳 频通信模型,给出了同步组网的网络拓扑结构。该方案在整个工作频段内能够使用所有可用 频点进行同步组网,提高了频点利用率。分析结果表明,在相同子网数下,该方案较常规跳 频同步组网还具有更小的碰撞概率和比特差错率,同时该方案还增加了敌方的侦察分选难度 和干扰难度。     

跳频通信电台组网的建模与仿真

随着跳频通信在无线通信中日益广泛的应用,跳频电台的组网也就成为一个重要的课题。跳频碰撞作为跳频电台组网的关键技术,但这方面可见的研究文献却很少。本文首先介绍了跳频电台组网理论容限的数学模型,然后以53个有效频点为例,设计出了非重复碰撞的跳频图案。最后,对异步组网时跳频图案的性能和碰撞问题进行了仿真。     

结合图像处理与时频分析的直扩/跳频信号参数估计

为实现扩频带宽大于跳频间隔、干扰信号强度较大及存在信道噪声时直扩/跳频（DS/FH）信号参数精确估计,提出了一种结合图像处理算法与时频分析技术的DS/FH信号参数估计方法。该方法首先利用时频分析算法提取DS/FH信号的时频分布图,然后结合干扰分量在时频图中的图像特征,利用图像处理的开运算与闭运算剔除了图像中的孤立干扰点及“空洞”干扰点。特别地,为抑制复杂的毛刺干扰信号提出了一种迭代相关匹配算法。最后通过分析图像像素位置与时频参数的对应关系完成DS/FH信号的参数估计。仿真实验表明,该方法可以有效消除干扰信号的影响,准确快速提取混合扩频信号的时频参数。     

基于AR功率谱和ZAM变换的FSK-BPSK复合信号参数估计

为了解决频率编码-二相编码(FSK-BPSK)复合调制信号参数估计精度低的问题，提出利用自回归(AR)模型功率谱估计联合ZAM（Zhao,Atlas,and Marks）变换的方法。首先，利用AR模型功率谱估计方法对信号相位不敏感的特点，对FSK-BPSK复合调制信号的跳频分量数以及跳频码元序列进行估计；然后，利用ZAM分布对相位变化极其敏感的特点，提取信号ZAM分布的各跳频频率下的截面，对相位编码的码元宽度和跳频码元宽度进行估计。仿真实验表明，在全频段信噪比不小于0 dB时，AR模型功率谱联合ZAM变换的方法能够精确地估计出该复合信号的各参数。     

一种改进的跳频信号参数估计方法

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。     

一种跳频图案同步方法

针对战术跳频电台通信同步问题,在分析若干跳频同步方法的基础上提出了一种组合同步方法,并将收发双方维护的同步头频率组从一维扩展至二维,增强了同步头频率的抗干扰性.性能分析表明,此方法同步时间短、同步概率高,适用于战术跳频电台.     

基于时域分割的DS/FH信号参数估计

针对时频分析方法在直扩/跳频(DS/FH)混 合扩频信号参数估计中存在时频分辨率受限、交叉项干扰、实时性差等缺点,通过分 析DS/FH信号的时频特性,提出了一种新的DS/FH信号参数估计方法。该方法从待测信号的时 域分析出发,利用不同跳频点对应的周期数不相等的性质,完成了对DS/FH信号的时域分割 ,最后结合DS/FH信号性质完成了对待测信号跳频周期、驻留时间、跳频频率的估计。仿真 结果表明,该方法针对DS/FH信号的参数估计精度高,运算速度较快,且没有干扰频率。     

采用图像处理的跳频信号参数盲估计

针对短波复杂信道环境下的跳频信号参数估计问题,提出了一种基于图像处理的跳频信号参数盲估计算法。该算法在时频分析的基础上采用灰度共生矩阵提取信号的纹理特征,通过对纹理特征量的分割实现信号与背景噪声的分割,并运用形态学滤波去除二值化后产生的椒盐噪声;然后根据连通区域标记得到的各个信号在时频图中的位置信息来聚类,从而去除定频、突发等干扰信号,分选出跳频信号;最后根据分选出的跳频信号提取其跳频频线并进行修正,估计出跳频信号的跳周期、跳变时刻和跳频频率。仿真实验表明,该算法切实有效,能够在较低的信噪比条件下精确地估计出跳频信号的参数。     

跳频高密度异步网台信号的分选

根据跳频高密度异步网台信号的主要特征，通过建立分选模型，确定分选参数，将跳频信号的网络信息参数用于跳频高密度异步网台信号的分选，并与跳频信号的频率统计特性相结合，提出了一种基于多接收机分频段侦收的跳频高密度异步网台信号分选算法，并对其进行了仿真验证。     

小波空域相关ICA跳频信号盲分离算法

提出了一种小波变换空域相关的信息极大化独立分量分析（ICA）超分离方法,并将其应用 于 多跳频信号的盲分离和参数估计中。理论分析及仿真结果表明,空域相关的ICA方法相对传 统的ICA方法可较好地用于多跳频混合信号的分离与参数估计,且具有更快的收敛速度、无 需多导信号即可求出解混矩阵、抗噪能力强等优点。     

一种新的跳频信号跳速盲估计算法

提出一种全新的跳速估计联合算法,即将数据在相位微商快速傅里叶变换(PDFFT)前期处理的基础上,再进行差分处理,最后利用最小二乘(LS)法进行线性拟合最终估计出跳速。仿真结果表明,该算法计算量远小于传统的短时哈特莱变换、小波变换和魏格纳分布(WVD)系列,略大于短时傅里叶变换;在估计精度上与前3种方法相当却远高于后者,因而该法很适合实时跳频信号分析。     

免疫克隆选择算法在雷达信号时频原子分解中的应用

针对传统时频原子在雷达信号分解中计算复杂度比较高的问题,提出了一种基于免疫克隆选择算法的时频原子快速分解方法。首先将Chirplet原子库分解为小原子库,然后并行地在每一个小原子库中搜索最佳原子,搜索过程建模为多参数寻优问题,通过免疫克隆选择算法的克隆、变异、记忆、替换等操作求解最优值,最后比较每一个小原子库中的最佳原子,将相似度最大的原子作为分解的最佳原子。仿真实验表明,该方法能够用较少的时频原子表示信号,在大幅减少时频原子搜索时间的同时,有效地抑制了噪声和交叉项的干扰。     

应用萤火虫算法的混沌信号盲源分离

针对现有的独立成分分析法分离混合混沌信号精度不理想的问题,提出了一种新的混沌信号盲分离方法。该方法以求解最优解混矩阵为目标,利用峭度构造目标函数,将混沌信号的盲源分离转化为一个优化问题,并用萤火虫算法求解。同时,通过预白化和正交矩阵的参数化表示降低优化问题的维数,能有效提高分离精度。仿真结果表明,无论是处理混合的混沌映射信号还是混合的混沌流信号,该方法都能快速收敛,并且其分离精度在各项实验中都优于独立成分分析法等现有的盲源分离方法。