基于循环自相关的跳频信号盲检测算法

针对通信对抗中的跳频信号盲检测问题,提出了一种跳频信号盲检测算法.深入分析了带噪跳频信号和高斯白噪声在二阶循环平稳性上的差异,并考虑到截短效应对循环自相关函数估计的影响,提出利用观测信号的循环自相关函数估计的模值作为检验统计量,利用在接收端构造的高斯白噪声信号的循环自相关函数估计的模值的最大值作为检测阈值的跳频信号的盲检测算法.实验表明,该算法对于高斯白噪声环境中的跳频信号具有良好的检测性能,适于信噪比高于-3dB,非协作通信情况下的跳频信号检测.     

一种跳频信号动态检测方法

基于构造型神经网络运算复杂度低、构造直观方便、学习速度快、可解释性强的特点,提出一种跳频信号动态检测方法.首先从滑动窗口的数据流模型入手,采用适合增量学习的覆盖算法动态聚类,聚合相似度大的样本,分离相似度小的样本,降低了聚类复杂度,并减轻了噪声的影响,实现了覆盖簇的动态维护.然后在不同的覆盖簇中提取信号数据概要,构造数据结构数组,运用时频关联方法,排除数组中的定频信号、突发信号、随机噪声信号等,分离出了其中的跳频信号,实现了跳频信号的动态检测.实验结果表明该方法能快速、准确地动态检测跳频信号.     

基于HOG-SVM的跳频信号检测识别算法

针对非合作通信场景下的跳频信号自动化检测识别问题,本文提出了一种基于方向梯度直方图与支持向量机的跳频信号检测识别算法。该算法将无线通信信号转化为包含时间、频率和幅度的时频瀑布图,采用方向梯度直方图特征提取算法将不同跳频序列在瀑布图上产生的独特结构特征提取出来。然后利用支持向量机将特征序列映射到高维空间,通过寻找最大间隔分离超平面,实现跳频信号的检测与多种跳频序列的识别,并依此建立跳频信号检测识别原型系统。最后在室内多径信道环境下进行了测试验证,该算法能够完全自动化的精确检测到开放电磁环境下的跳频信号并且能够实现对多种跳频序列的识别。在信干噪比不超过20dB时,针对不同跳频序列的平均识别正确率能够达到98.01%。     

一种适合于复杂电磁环境下短波跳频信号的检测方法

分析短波波段复杂电磁环境下跳频信号检测存在的难点,并根据短波通信信号的特点,提出一种时间、频谱和幅度关联的检测方法,称之为时频幅三维关联法.文章主要结合商空间粒度分析理论,提出改进的覆盖聚类算法,并对截获的海量复杂数据进行预处理,消除了噪声,然后运用时频幅三维关联法,排除定频信号、突发信号等.实验结果说明该方法能够有效地检测出跳频信号,验证了方法的实效性.     

一种短波跳频信号盲检测和参数盲估计的方法

提出一种基于阵列信号处理的短波跳频信号盲检测和参数盲估计方法,即在缺少足够的先验信息的条件下,充分挖掘信号的时域、频域和空域特性,完成短波FH信号的检测、分离并估计出其各自的参数集,包括驻留时间、跳速、跳时、到达方向(DOA)、频率集和跳频带宽.提出的门限策略不仅使得检测门限能够通过理论计算得到,而且还显著地抑制了非跳频信号的干扰,从而能有效地检测出FH信号.现场测试表明:该方法切实有效,且大大提高了信噪比,改善了整体性能.     

一种新的跳频信号检测算法

本文提出了一种基于功率谱估计的跳频信号检测的新方法,该方法主要是利用定频信号、跳频信号的功率谱随时间变化的差异性,通过对定频信号功率谱进行对消以实现跳频信号的检测,分析了影响定频信号功率谱对消的因素,计算机仿真结果证实了该方法的有效性。     

基于粒子群算法的跳频信号参数估计*

针对基于时频分布的参数估计存在信噪比阈值和低信噪比下方差大的问题,提出了一种基于多峰优化粒子群算法的跳频信号参数估计新算法。该算法首先将跳频信号分解为时频原子的线性组合,然后由匹配原子获取跳频信号的参数估计。仿真结果表明,基于改进的物种形成粒子群算法能够搜索到与跳频信号分量相匹配的原子,与平滑伪魏格纳分布相比,提出的参数估计算法在低信噪比下具有较小的估计方差,更加适宜于电子战的实际应用。     

一种跳频信号参数估计的方法

提出一种跳频信号参数估计的方法,该方法首先求出跳频信号的互相关函数及其随时间改变的功率谱密度矩阵,并从该矩阵中生成跳频信号的时频hop图,最后通过对hop的分析得出跳频信号的跳时、跳速、驻留时间和频率集等参数.该算法不仅提高了信噪比,大大改善了整体性能,而且既不需要知道信号的跳速或驻留时间等前提条件,也不要求信号必须是等跳速或者是等驻留时间的,同时也无需选择小波母基、核函数等特殊数学模型.通过对外场实际数据测试表明本算法切实有效.     

低信噪比下的跳频信号参数估计

针对基于时频分布的跳频信号参数估计存在信噪比阈值的问题,提出了一种参数估计的算法。该算法首先基于粒子群优化,利用匹配追踪算法对信号进行自适应分解,获取匹配原子;然后基于原子参数对跳频信号进行参数估计。仿真结果表明,该方法不仅解决了匹配追踪算法运算量巨大的问题,而且克服了跳频信号各参数估计误差的相互影响,同时在低信噪比下参数估计的方差也比较小,更加适应于实际的电子战环境。     

短波信道下跳频信号检测

跳频信号检测是当前通信对抗领域紧迫而困难的任务之一,提出了一种在复杂短波环境下有效检测跳频信号的新方法。首先,对已有动态门限算法进行改进,提出一种新的估计噪声基底的方法;用该方法对信号时频图每个时间单元的功率谱图进行滤波,将信号的时频图降噪处理;然后根据短波信道特点设计了参数统计规则,得到信号描述表,最后采用直方图方法对各信号持续时间统计分类判断出是否存在跳频信号。仿真实验证明,该方法运算简单,能够较好地解决噪声和干扰较大的复杂短波信道环境下跳频信号的检测问题。