STFT算法在短波差分跳频信号检测中的应用

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。     

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。     

短时分数阶傅里叶变换对调频信号的时频分辨能力

调频信号的检测和参数估计一直是信号处理领域的研究热点之一。为深入挖掘短时分数阶傅里叶变换对调频信号的时频分析优势,从短时分数阶傅里叶变换的定义出发,推导了其时频分辨能力与信号参数的关系,并与短时傅里叶变换进行了对比分析。结论表明,短时傅里叶变换时频分辨能力与信号频率变化率有关,而短时分数阶傅里叶变换几乎不受调频率变化率影响。最后,通过对比仿真实验证明,对于频率变化率较小的信号,两者时频分辨效果差别不明显,对于频率变化率较大的信号,短时分数阶傅里叶变换的时频分辨效果更好。     

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。     

一种同步组网跳频信号的盲分离方法

针对多路混合的同步组网跳频信号，提出了一种基于时频分析的盲分离方法。首先利用同步组网的各跳频信号中各信号跳时相同、跳周期相同等特点，利用平滑伪魏格纳分布（SPWVD）提取信号在时频分布上的特征值。在此基础上，采用基于短时傅里叶变换（STFT）时频比方法对同步组网跳频电台信号进行分离。仿真实验表明，这种方法能有效分离同步组网电台跳频信号，且在跳频间隔较小时，依然具有良好的分离效果。     

一种瞬时测频改进算法

在保持实时测量的基础上对传统的短时傅里叶变换（STFT）测频算法加以改进,采用了基 于多相结构的短时测频算法和CZT算法,大大缩短了瞬时测频的运算时间,提高了测频精度 ,减少了运算资源,更加利于工程实现。     

STFT与SOPC技术相结合实现高速跳频图案的识别与跟踪

本文根据频率跟踪式干扰的基本原理,提出一种基于短时傅里叶变换 (STFT)的高速跳频图案的识别与跟踪方案,并采用可编程芯片系统 (SOPC)技术进行了硬件实现。理论分析与实测结果表明,该系统实现 1024点的STFT仅需 84μs,可对 10 000跳 /秒以下的高速跳频图案实时识别与跟踪。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

用HSP50214B实现跳频信号的实时变频解跳处理

本文提出了一种对跳频信号进行解跳的方法。其基本思想是利用数字变频将跳频信号不同频率的各个跳段信号变频到统一载频上,使其转变为定频信号。文中着重论述了变频方案和内部参数的设计,并通过具体的例子说明了本方法基于HSP50214B的实现。     

一种基于Kay瞬时测频的PSK解码方法

在电子侦察中,需要判断截获的雷达信号的调制方式和调制参数。利用Kay瞬时测频结合聚类分析的方法,可检测LFM、FSK和PSK信号。对相位编码信号,利用单脉冲多重相关积累算法从信号中提取相位跳变规律,并在此基础上给出了相位编码序列恢复方法。该处理方法在信噪比较高时,计算速度优于短时傅里叶变换(STFT)等方法。最后,通过计算机仿真显示了该方法具有较好的精度和处理结果。