基于组合时频分布的跳频信号分析

针对常用的非线性时频分析方法不能较好地抑制交叉项干扰的问题,文中提出一种新的跳频信号时频分析方法。将组合时频分布TF方法用于跳频信号分析,提出了跳频信号持续时间、跳变时刻和跳频频率盲提取的改进算法,通过计算机仿真验证了该方法的有效性。     

基于S方法熵测度优化的跳频信号参数估计

提出一种S方法结合熵测度优化进行跳频信号参数估计的新方法.该方法在获取信号优化时频分布的基础上,基于时频平面设计参数估计算法,可以在不需要任何先验知识的情况下,估计出跳频周期、跳变时刻和跳频频率等参数.另外,在高斯噪声环境下对分析结果进行了仿真.结果表明,该方法对跳频信号的参数估计优于其他时频分析方法,减小了参数估计的偏差和估计方差,而且优化过程的复杂性也有所降低.     

基于STFT与SPWVD的跳频参数盲估计算法

为了降低欠定条件下多网台跳频信号参数盲估计误差,提出一种基于短时傅里叶变换(STFT)与平滑伪WVD分布(SPWVD)相结合的方法.该方法先对信号进行STFT,确定跳变时刻的粗估计范围,再对粗估计范围内的信号进行SPWVD,得到跳变时刻的精确估计,从而估计出跳周期.理论分析与仿真实验结果表明:所提算法在欠定条件下可有效估计出同步正交多网台跳频信号的各参数,与现有的基于时频稀疏性的时频图修正方法相比,在复杂度少量增加的前提下,参数估计误差大幅减小.当信噪比为-4dB时,跳周期、跳变时刻、载频相对估计误差降低了2个数量级,而复杂度只增加了6倍.     

基于WVD改进算法的跳频信号参数估计

针对平滑伪维格纳分布(SPWVD：Smoothed Pseudo Wigner Ville Distribution)在跳频信号参数估计中存在的分辨率下降和运算量过大等问题,提出基于STFT(Short-Time Fourier Transform)与WVD(Wigner-Ville Distribution)的联合算法(STFT-WVD),实现了跳频周期、跳变时刻和跳频频率等参数的盲估计。在参数估计的过程中,STFT WVD算法有效地抑制了WVD的交叉干扰项,保持了WVD较高的时频分辨率,在运算量上和WVD相近,没有增加运算的复杂程度。仿真实验证明,STFT-WVD比SPWVD具有更好的整体性能,在信噪比优于－1 dB时,能得到更为精准的估计值。     

一种基于粒子滤波的跳频信号频率跟踪技术

为了能在未知跳频模式或跳频时刻的条件下,实时估计跳频信号的频率,提出了1种相位粒子滤波的跳频信号频率跟踪算法.首先建立了跳频信号的相位统计模型;然后通过粒子滤波算法实现对信号相位的后验概率密度估计;最后通过相位的后验概率密度实现对跳频频率的最小均方误差估计.算法使用序贯重要性采样技术实现粒子权值的迭代更新,采用系统重采...     

一种跳频信号跳周期联合估计算法

针对通信对抗中的实际应用,给出了一种联合算法估计跳频信号跳周期,与传统跳周期估计方法不同,该方法通过对信号进行谱图重排变换,然后提取时频脊线并对其进行小波变换,精确定位跳变时刻,最后得到跳周期的准确估计。仿真结果表明,该方法具有较好的抗噪性能,在信噪比大于-1db时能得到准确的参数估计。     

多跳频信号参数单通道盲估计算法

为了支撑跳频(FH)网台分选、支援干扰及信息恢复等任务,在单通道条件下,提出一种基于起跳时刻(SHT)序列检测分选的多跳频信号参数盲估计算法,并实现了异步网台频率自动分选．首先总结了三类侦察场景截获样本起跳时刻序列的理论分布,推导了基于起跳时刻序列分选结果的跳频信号时域参数理论表达;然后通过一种改进的谱熵算法,结合设计的自适应门限,实现对起跳时刻序列的准确检测/提取,据此将截获样本划分为若干频率驻留期(FRT),通过快速傅里叶变换(FFT)结合魏格纳-威利分布(WVD)实现了频率驻留期内频率分量的准确估计;接着充分利用跳频信号频域跳变属性,通过对相邻频率驻留期内频率分量进行跳频检测,实现起跳时刻序列分选,为各跳频信号时域参数盲估计提供了数据支撑;最后总结了所提算法完整流程．理论分析结合蒙特卡罗仿真结果表明：所提算法对不同跳频组网方式均具适应性,估计精度高,计算简单．     

FH-OFDM系统自相关频偏估计的敏感性研究

研究了FH-OFDM系统中频率偏移估计的问题,与传统的OFDM系统不同,在FH-OFDM系统中,必须确认在完成频偏估计之前的频率变换需要达到的精度.通过计算接收信号与接收机中的跳频频率合成器产生的频率之间的跳频时间偏移(FHO)和跳频相位偏移(PHO)得到跳频频率的精确性.在多径衰落信道中特定FHO和PHO值的情况下,对系统中自相关算法性能进行了仿真,结果与理想跳频情况下的性能对比表明,基于自相关原则的频偏估计算法对抗不超过跳频时间的一半的频偏非常有效.     

时频分析的欠定盲源分离算法

随着跳频通信系统性能的不断提升,传统信号处理方式无法适应跳频信号载频时变的特性,提出一种改进思想,采用时频分析方法对多跳频欠定盲源分离问题进行研究分析.由于线性时频分析方法满足线性叠加原理并且信号间没有交叉项干扰的影响,采用短时傅里叶变换对多跳频信号进行处理分析;利用自适应时频支撑点阈值设定的方法,剔除低能量噪点对时频单源点的影响,并结合改进的k-均值算法对混合矩阵进行估计;在不同时间段短时傅里叶变换的窗函数中,通过判断频率聚类数的不同,确定跳频信号频率跳变点的时刻及位置;通过时频单源点的时频比矩阵对时变混合矩阵进行估计.仿真实验验证了改进算法对混合矩阵具有较好的估计特性,算法改进的效果也比较明显.     

基于高次差法与多项式法的GPS周跳探测与修复

在GPS数据处理中,整周跳变的探测与修复是GPS载波相位测量的核心问题之一.本文针对周跳产生的原因,以测量型GPS接收机接收的L1波段的载波相位观测数据为研究对象,MATLAB为实验平台,提出了利用高次差法来探测和修复大于2的大周跳,然后对比拉格朗H插值与切比雪夫拟合的方法来进行小周跳修复的组合算法.通过实验得出,该种...     

基于熵测度优化的跳频信号参数估计

详细讨论了采用三阶Flandrin体积归一化熵测度随时频分布核参数的变化规律,给出了典型时频表示进行参数优化的方法,提出了一种基于熵测度的信号相关平滑伪魏格纳分布,对其在跳频信号参数估计中的应用进行了比较和性能分析.仿真结果表明了该量化测度在时频核函数性能评价时的可行性和有效性,基于熵测度优化的跳频信号参数估计有较好的抗噪声能力,可以取得比其他方法更精确的效果.     

基于VMD和HSA的水声跳频信号时频分析方法

针对水声通信中低信噪比条件下的水声跳频信号检测和参数估计问题,提出了一种新的基于变分模态分解(VMD)和希尔伯特谱分析(HSA)相结合的水声跳频信号时频分析方法。VMD是一种新开发的自适应信号分解技术,可以完全不递归地将多分量的信号分解成许多准正交的固有模式函数。首先重点分析了VMD算法,然后简单介绍了HSA方法,最后将VMD和HSA相结合的方法应用于水声跳频信号分析。利用数值模拟的水声跳频信号进行实验仿真,结果表明本文的方法可以获得高清晰度、高聚集性的时频图。     

基于两层压缩感知的频率-角度联合估计方法

介绍了一种基于两层压缩感知的频率/角度联合估计方法,第一层压缩感知算法采用单快拍模型求解方向波数,第二层压缩感知算法利用方向波数形成的参数逆矩阵求解频率参数,以此求得角度.为验证所提方法的性能,利用3路不同频率和角度的信号分别在不同信噪比(SNR)、快拍条件下对信源频率/角度进行估计.仿真实验结果表明:该方法在少快拍条件下可对信源的频率和角度进行精确估计.     

基于MTD模型的联合GSM语音解码算法

利用GSMEFR语音编码参数的时间相关性,提出了基于参数估计的信道、信源联合解码算法．该算法首先采用MTD模型对信源参数进行高阶马尔可夫建模,然后将MTD模型参数作为解码端的先验信息,同时利用信道或信道解码提供的接收数据似然值,计算发送参数的后验概率,进行基于MAP,MS或延迟MS准则的参数估计．仿真结果表明,对于GSMEFR语音传输系统,本文提出的联合解码算法性能明显优于信道、信源独立解码算法,提高了参数和语音的全局信噪比,有效改善了系统性能．     

GPS信号载噪比估计算法的研究

为了分析和估计载噪比,基于统一的GPS信号和噪声表达式,对两种经典估计算法VSM和PRM的原理进行了推导,并分析了PRM算法的参数M的设定依据。在此基础上,提出了一种新的估计算法MVM。分析了导航位跳变对上述3种算法估计结果的影响,并改进了其中的PRM算法,提高了其抗导航位跳变的能力。最后结合实验结果,在算法准确性和稳定性方面,对以上3种算法做了对比分析。     

一种用于OFDM系统的高性能频偏估计方法

提出一种应用于高速移动环境下系统频偏估计的方法,使用相关性能优异的Zadoff-Chu序列作为训练序列,将其在一个符号周期内重复4次,利用这种帧结构进行两次频偏估计,实现系统的频率粗、精同步.该方法不仅具有频偏估计范围大和估计精度高的双重优点,而且所有频偏估计过程均在FFT之前完成,加快了系统同步的时间,降低了系统同步复杂度.AWGN信道和Rayleigh衰落信道下的仿真结果验证了新算法的有效性.     

一种样点缺失条件下的跳频信号参数估计方法

在样点随机缺失条件下研究跳频信号参数估计问题具有现实意义。 针对样点缺失条件下线性时 频分析方法失效的问题, 提出了一种基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP) 和卡尔曼滤波 (Kalmanfilter,KF) 的跳频信号参数实时估计方法。 该方法对信号加滑动窗, 将窗内样点随机缺失建模为 一个信号稀疏表示问题, 傅里叶正交基作为过完备字典, 利用 OMP 直接估计窗内信号频率而不需要恢复信 号。 KF 针对估计得到的信号频率进行平滑, 当频率跳变时, KF 的频率预测值将严重偏离历史值和频率估 计值, 偏离程度作为跳变时刻估计的依据。 仿真结果和对比实验表明, 在样点没有缺失时, 该方法具有更优 的跳频信号参数估计性能, 在滑动窗长足够并满足信号稀疏度要求时, 即使在样点缺失的条件下, 依然可以 获得有效的跳频信号参数估计结果。     

改进的频域基音检测算法

在语音信号的低码率参数编码算法中,准确地提取基音信息是一个重要环节,文中对基于正弦波语音模型的频域基音检测算法的运算量大、易受共振峰干扰等问题提出了改进,改进后算法的运算量小,算法的准确性高,有效地减小了共振峰对频域基音检测算法的影响,模拟实验表明,改进算法的运算量仅为原算法的13%。     

一种基于遗传算法的新时延估计方法

提出了一种新的时延估计方法,通过采用FIR滤波器模型并结合遗传算法解决了代价函数复杂计算量下的高效全局优化．算法利用最小二乘法准则,推导得到优化目标函数,并将时延,滤波器系数列入到参数估计模型中,继而将目标函数作为适应度函数,将时延,滤波器系数作为决策变量,应用遗传算法进行全局优化．通过仿真实验表明,本文不仅在滤波器长度比较短的情况下获得最优的时延估计,而且大大地减少了计算量,提高了稳健性．