基于改进WVD的跳频信号参数估计方法

为了克服传统的平滑伪魏格纳分布(SPWVD)在跳频信号参数估计中分辨率降低的问题,提出基于改进WVD算法的跳频信号参数估计新方法。通过分析跳频信号WVD的性质和特点,构造出与跳频信号WVD自项支撑区重合的时频窗,用其与信号WVD相乘进行加窗,有效抑制交叉干扰项的同时保持了WVD良好的时频分辨率,得到了清晰的跳频信号时频分布,基于此分布给出跳频信号参数估计的具体步骤。仿真实验结果表明,该方法有效可行且具有很好的整体性能。     

基于非线性时频分布的跳频信号分析研究

介绍了利用非线性时频分布（WVD和SPWVD）进行跳频信号分析，通过理论研究和仿真分析表明，非线性时频分布能够反映出信号的瞬时能量分布，是关于信号二阶统计量（如局部自相关函数）的Fourier变换，相对Fourier变换和线性时频分布而言，它具有更好的时频聚集性，能够很好地展现跳频信号的时频特征和能量分布，采用加窗处理等方法，可以较好地抑制非线性时频分布中的交叉项和能量分布的负值性，从而证明了非线性时频分布用于跳频信号分析研究的工程应用可行性。     

基于重排SPWVD的跳频信号参数提取方法

提出了一种基于重排平滑伪Wigner-Ville分布（SPWVD）的未知跳频信号参数盲估计方法。在未知任何先验条件情况下,能够从截获信号中提取并估计出非合作跳频信号的跳频信号驻留时间、跳变时刻和跳频频率。介绍了重排时频分析原理,比较了跳频信号的WVD分布、平滑伪WVD分布和重排平滑伪WVD分布（MSPWVD）,设计了基于MSPWVD分布的跳频信号参数盲提取算法,通过计算机仿真得到了较为准确的提取结果,并对算法的性能进行了分析。     

基于Gabor谱方法的跳频信号时频分析

摘要：率高、交叉项干扰小的特点，对跳频信号进行时频分析，与其他常用时频分析方法比较得到了更精确的时变谱特征描述。通过对仿真结果的比较分析，证明了该方法对跳频信号分析的有效性，其方法也适用于其他非平稳信号的分析。     

基于NGWarblet-WVD的高质量时频分析方法

针对高聚集度Wigner-Ville distribution (WVD)时频分析方法存在严重的交叉项干扰问题, 利用广义Warblet变换(Generalized Warblet transform, GWT)不产生虚假频率分量的特点, 提出了WVD与GWT相结合的归一化广义Warblet-WVD (Normalized generalized Warblet-WVD, NGWT-WVD)算法. 该算法将GWT与WVD进行矩阵运算, 实现滤波效应, 抑制WVD产生的新交叉项以及混入自项的交叉项, 提高WVD的时频分析质量. 实验结果表明, NGWT-WVD方法有效地去除了多分量信号的交叉项干扰, 提高信号分析结果的时频聚集度, 还原多分量信号的真实时频分布. 采用NGWT-WVD方法处理金属疑似破裂样本信号, 获取破裂发生区间的时间和频率标志段, 为监测传感器设置有效门限值提供判据, 取得了良好效果.     

基于STFT时频比算法的跳频信号盲分离

威格纳—威利分布(WVD)算法会引起交叉项干扰,快速独立分量分析(FastICA)算法会使分离信号的幅度、相位等参数较源信号发生变化,针对这些算法存在的误差问题,结合跳频信号的特点,提出一种基于短时傅里叶变换时频比的跳频信号盲分离法。仿真实验表明,这种算法能够有效地分离出多个跳频信号,比FastICA算法更准确。     

基于经验模态分解的WVD交叉项抑制法

针对Wigner-Ville分布(WVD)存在交叉项的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)的WVD交叉项抑制方法,将EMD得到的各固有模态函数去伪后进行WVD计算,将WVD分析结果线性叠加后重构出原始信号的WVD时频分布。仿真结果表明,该方法能有效抑制时频分布的交叉项,保证WVD的时频聚集性,分析信号的调幅调频现象。     

基于时频分析的ISAR成像

目标平稳飞行时,只需要对接收到的回波序列作傅里叶变换,就能得到清晰的ISAR像。而对于机动目标,在成像的观测期间内其多普勒将发生时变,需要用时频变换的方法来分析目标成像。常用的有WVD变换,它能够获得良好的时频分辨率,但存在严重的交叉项干扰,为了有效抑制交叉项,在此采用加窗平滑的方法将其削弱,这种方法称为平滑伪Wigner—Ville分布(SPWVD),其在抑制交叉项的同时还可以获得较好的时频分辨率,仿真结果表明对于机动目标使用时频变换可以得到更清晰的目标像。     

自适应时频分布快速实现与仿真

针对广义时频分布存在的核函数参数非单一性和交叉项干扰严重,使部分频率成份丢失和运算速度慢等技术难点.为解决上述问题,研究了一种具有单一可控核参数T的自适应锥形核广义时频分布.根据其原理表达式结果,提出利于程序运行速度的数组间递推关系运算、采用数值逼近原则.在以MATLAB为平台,通过对典型非平稳信号进行几种典型时频分析...     

基于稀疏分解的SFM信号的时频分析方法

针对正弦调频(SFM)信号Wigner-Ville分布(WVD)存在严重的时频交叉项干扰问题,提出了一种基于稀疏分解的时频分析方法。该方法首先由信号的时频参数构建Gabor原子字典,然后利用匹配追踪(MP)算法实现信号分解,并结合改进遗传算法寻找最佳匹配原子,最后将每次分解得到的Gabor原子通过Wigner-Ville变换叠加得到无交叉项的信号WVD。仿真结果表明,该方法能提高对信号稀疏分解的计算效率,且Gabor原子的选取较为灵活,用少量原子可表示信号WVD。与传统的时频分析方法相比,该方法能有效抑制时频交叉项干扰,且保持高时频分辨率。     

基于熵测度的跳频信号谱图分析

为了有效分析跳频信号并估计其参数,依据跳频信号谱图和Wigner-Ville分布(WVD)的特征分析,提出了一种自适应跳频信号时频分析方法。该方法依据熵测度进行谱图窗函数宽度选择,获取优化的跳频信号谱图表示。理论分析和仿真结果表明,基于熵测度的谱图分析方法能够在大于0dB的高斯白噪声环境下,给出跳频周期参数的准确估计;与平滑伪Wigner分布及其自适应方法相比,该方法能够在较低信噪比下有效降低参数估计的方差,提高参数估计的准确性;同时对于长观测信号,具有更快的运算速度。     

组合谱图法在跳频信号时频分析中的应用

提出了一种应用于跳频信号的组合式谱图时频分析方法,采用两种不同长度的窗函数对信号进行时频分析,分别得到具有较好频率和时间分辨率的两组分析结果;结合两组结果的优点,提高了原谱图法的时频分辨率,并通过理论分析和仿真结果予以证明。在高斯白噪声条件下,对组合谱图法在跳速估计中的性能进行仿真,结果表明该算法的信噪比性能较谱图法提高了3 dB左右。     

随机跳频信号的模糊函数与时频分析

在分析随机跳频信号模糊函数及其特性的基础上,给出了用于时频分析的矩形核函数与信号模糊平面的关系,提出了一种新的时频表示方法。理论推导和仿真结果表明该方法能够有效地分析随时间快速跳变的跳频信号。与平滑伪维格纳分布相比,在保持相似性能的情况下,该算法运算量比较小,可以有效地节约运算时间,适合于快速跳频信号的实时分析。     

车载跳频电台共址干扰研究及其优化

针对车载VHF跳频电台的共址干扰问题,建立一种定频模式下的共址干扰分析模型。分析共址干扰的主要影响因素,通过实验和理论研究对干扰功率、频率、误码率等重要参数进行定量分析,建立定频模式下的共址干扰分析模型。结合VHF组网的约束条件,提出一种跳频系统的误码率计算方法,并采用双层多目标算法,构建基于共址电台规模和频表分配的优化设计模型。实例分析表明,该模型可优化配置电台工作参数,有效降低共址跳频电台误码率。     

Hilbert-Huang变换在语音信号精细时频分析中的应用

语音信号是一种典型的非平稳信号,其特性及表征本质特征的参数均是随时间变化的,而时频分析是分析时变谱的有力工具,Hilbert-Huang变换是一种新型的具有自适应性的时频分析方法,对于非线性、非平稳信号有清晰的物理意义,通过HHT变换,能够得到信号的时间-频率-振幅三维分布特征。分析了HHT算法的原理,采用了合适的端点效应处理方法提高了EMD的分解精度,通过仿真实验得到了语音信号更加精细的时频结构,并与STFT、WVD及Choi-Williams分布进行了对比,显示了HHT算法的优越性。     

利用粒子群算法实现PPS信号的稀疏分解

针对在分析高阶多项式相位信号（PPS）时,Wigner—Ville分布（WVD）的交叉项使得时频分布图变得难以解释,为了提高信号计算速度和数据提取精度,采用基于匹配追踪（MP）算法的信号稀疏分解来抑制交叉项,但是稀疏分解计算量大,难以应用在实时信号处理。将粒子群优化算法用于稀疏分解的最优匹配原子的搜索,能降低稀疏分解复杂度,同时减少稀疏分解的超完备字典对存储空间的占用,可以提高用稀疏分解理论进行信号处理的计算效率,满足或接近实时性的要求。计算机仿真结果证实了方法的有效性。