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为了减小低信噪比下干扰和噪声对跳频信号检测的影响,提出一种基于时频分析的多跳频信号盲检测算法。针对跳频信号、定频信号、高斯白噪声具有的不同时频分布特点,该算法利用短时傅里叶变换得到的时频图构造时频对消比;理论分析得到各信号的时频对消比是不同的,因此将其作为检测统计量,实现高斯白噪声背景下跳频、定频信号的盲检测。仿真结果表明,本文算法具有抗噪声功率不确定性能;与改进型功率谱对消法相比,本文算法在低信噪比环境下,具有更高的跳频信号和定频信号检测概率。此方法也能实现存在定频信号、扫频信号和突发信号干扰的复杂电磁环境中跳频信号盲检测,当信干比为5 dB且跳频信号的检测概率达到100%时,本文算法比改进型功率谱对消法改善信噪比10 dB;在干噪比为0.05 dB时的虚警概率几乎为0。 相似文献
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针对传统时频分析方法存在的时频聚集性差以及交叉项干扰的问题,本文将接收到的跳频信号进行分割,构建时频稀疏模型,利用模型中的统计特性和结构特性采用块稀疏贝叶斯学习算法对跳频信号的时频图进行重构,在不需知道稀疏度和噪声强度的情况下,得到了高精度的时频图。但是由于算法在高维参数空间进行参数估计时复杂度较高,本文采用近似替换的方法对该算法进行改进,将高维参数空间转换到原始参数空间计算,大大减少了算法的复杂度,仿真结果表明改进算法在低信噪比的情况下能有效的得到跳频信号的高精度时频图且复杂度大大降低。 相似文献
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复杂电磁环境下精准检测跳频信号是实施跳频信号侦查的先决条件。针对复杂干扰下跳频信号难以检测的问题,本文提出一种名为时频语义对消的方法。该方法设计了一种具有自注意力和图注意力机制的暹罗嵌套UNet,并根据该网络提取包含跳频信号、干扰信号和噪声的时频图语义信息。将得到的结果与不包含跳频信号时频图的语义信息相消就可以得到仅包含跳频信号的时频图,实现对跳频信号的检测。仿真结果表明所提方法可以在复杂干扰下实现对跳频信号的参数估计与盲检测,在信噪比高于-5 dB和信干比高于0 dB时,虚警概率与漏警概率低于1‰。在信号时频范围检测中,对比实验表明语义对消检测方法比语义分割检测方法交并比分数提升0.31,消融实验表明注意力模块对交并比分数提升为0.022。同时分析了所提网络的复杂度,结果表明该方案具有较小的参数量以及较快的处理速度,可以运用于跳频信号的实际检测当中。 相似文献
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跳频信号时频分析的一种新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用魏格纳-威尔变换等非线性时频分析方法,对跳频信号进行时频分析存在交叉项干扰的问题.为提高对跳频信号进行时频分析的准确度,提出一种新的时频分析方法.对跳频信号首先进行奇异点的检测,根据奇异点的位置将跳频信号划分为不同的单载频信号,然后利用非线性时频分析方法对单载频信号进行逐个处理,最后将得到的多个单载频信号的时频关系按跳频规律进行组合,进而得到完整的跳频信号时频关系.仿真验证了新方法可有效抑制交叉项,准确可行. 相似文献
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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。 相似文献
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为了利用跳频信号的二维波达方向(2D-DOA)辅助同步跳频信号的网台分选和信号识别、跟踪,提出一种基于酉ESPRIT算法的多跳频信号2D-DOA估计方法。首先利用形态学滤波的方法对跳频信号的时频图进行修正,并在修正的时频图上完成有效跳的提取;然后基于平面天线阵列结构,建立有效跳的阵列快拍数据模型;在此基础上,采用酉ESPRIT算法进行跳频信号的2D-DOA联合估计。该方法将接收数据从复数域转化到实数域处理,降低了运算复杂度;同时构造实矩阵时,复用了接收数据,提高了估计精度。仿真结果表明,该算法具有良好的估计性能。 相似文献
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跳频信号在抗干扰方面具有良好的性能.准确识别跳频信号的调制方式,能够为判断敌我目标属性、干扰敌方信号等军事信息战提供有力支撑,但国内外对于跳频信号的调制识别仍存在很大空缺.本文提出一种基于时频特征的跳频信号调制识别方法,通过平滑伪魏格纳-维利分布(SPWVD)时频变换获取不同调制类型的跳频信号时频图像,将时频图像送入卷... 相似文献
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A blind parameter estimation algorithm for frequency-hopping signals based on compressed sensing was proposed,in order to solve the problem that the existing parameter estimation algorithms did not take into account the sparse structural characteristics of the signals in frequency domain.Firstly,the maximum cosine method was used to process the segmented compressed sampling signals,and the hopping frequency was estimated.Then,the atom matching algorithm was used to process the signal with the hopping point,and the frequency hopping instance time was estimated accurately.Then the hopping speed and hopping time were estimated.The experimental results show that the algorithm can significantly reduce the sampling data and computational complexity,while improving estimation accuracy. 相似文献
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传统的观点大都将跳频信号盲检测问题视为能量域的门限阈值问题,而从统计域来看,实际接收到的跳频信号是在一些未知时刻突变而在这些时刻之间保持统计平稳性的分段平稳随机信号,那么基于非平稳时间序列的各种突变检测算法就可以引入其中。分析了当前跳频突变通信信号的统计特性,给出了其高阶分段平稳的模型。将Bemaola-Galan(BG)提出的自适应分割算法推导到高阶,并将其成功应用于多个跳频突发信号盲检测和自适应提取中。仿真结果表明,该算法不需要任何先验信息,能够有效检测和提取多个突发通信信号,且性能优于传统的能量检测法。 相似文献
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针对STFT在进行跳频信号参数估计时,时间分辨率和频率分辨率存在固有矛盾这一问题,通过分析窗函数对跳频信号STFT变换后时频谱图的影响,提出了一种基于STFT的跳频参数估计方法。该方法直接利用窗函数参数提取跳频参数,避免了时频谱图对参数估计精度的影响。通过不断改变窗函数起始时刻及窗函数宽度,寻找时频聚集性最好的时频谱图,确定目标窗函数参数。仿真结果表明,该方法实现了跳频参数的有效估计。 相似文献
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针对现有基于深度学习理论的信号智能检测方法大多只能对单信号或时频域不重叠的信号进行检测,本文提出了一种基于掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)与Criminisi算法的时频重叠多信号智能检测新方法。首先将一维时域信号通过时频变换得到二维时频图像。然后针对时频图中多信号重叠部分像素位置信息缺失这一问题,提出了利用Criminisi算法对信号重叠部分像素位置信息进行恢复。最后,基于缺失信息恢复后的图像使用Mask R-CNN进行训练,再用训练后的网络对未知信号进行检测。实验结果表明,该方法在信噪比(SNR)为-3 dB时,时频域重叠信号的平均检测率达92%,相比基于卷积神经网络的信号检测方法,在SNR大于-3 dB时检测率平均提高20%以上。 相似文献
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针对信号出现多径传播情况时现有宽带信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法性能下降的问题,提出了一种多径传播条件下宽带线性调频(chirp)信号波达方向估计方法,该方法将导向有效投影(steered effective projection, STEP)技术与宽带线性调频信号的时频特性相结合,对具有不同时频特性的信号分量进行分离,逐个处理,并以时频分布矩阵代替传统的协方差矩阵,从而构造有效噪声子空间,实现时域角度估计。本方法无需进行信号聚焦操作,因此理论上不受聚焦误差的影响。仿真结果验证了所提方法的有效性。 相似文献