基于双通道多跳互相关的快跳频信号检测方法

针对快跳频信号频带宽、跳速快、检测难的问题,在分析多跳自相关检测的基础上,提出了一种基于双通道多跳互相关技术的快跳频信号检测方法。通过理论分析与仿真验证了该方法的可行性并得出结论：在不要求高采样率的情况下,采用双通道多跳互相关的方法能够有效检测出快跳频信号,且检测性能优于多跳自相关方法。     

基于自混频的多跳频信号跳周期估计

针对跳频信号参数估计方法大多难以适应多跳频信号同时存在,且没有考虑信道衰落及定频干扰等复杂电磁环境的影响,提出一种基于延时自混频的多跳频信号跳周期估计方法。该方法通过延时自混频方式构造辅助信号,提取辅助信号的直流分量,进而得到随延迟时间变化的能量曲线,最后通过拐点检测的相关方法得到各跳频信号的跳周期,同时分析了在定频干扰和多径衰落下算法的有效性。仿真实验表明,该方法运算复杂度低,跳周期估计精确度高,鲁棒性较强,可用于估计多跳频信号的跳周期,适合实际工程应用。     

基于时频分析的多跳频信号盲检测

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。      

复杂电磁环境下跳频信号检测及拼接算法

为了有效解决现代战场复杂电磁环境下跳频信号的侦察问题,采用STFT时频分析法进行跳频信号处理。针对存在定频干扰的情况,根据跳频信号的时频图随时间变化的差异性,提出了一种基于时频图跳频图案进行功率谱非线性对消的跳频信号检测算法,可以有效地抑制定频干扰,提高跳频信号的检测概率。对于跳频信号的自动拼接处理,提出在校时时通过补零法则来精确定位拐点的位置,仿真结果表明,改进的校时算法能实现跳频信号零误差拼接。     

基于压缩采样的UHF相关跳频检测技术

相关跳频(差分跳频)通信技术已成功地应用到短波(HF)通信中,但要想在超高频(UHF)频段应用该技术目前还存在诸多的困难.研究了在UHF频段对频域稀疏的宽频段信号结合稀疏分解的方法,提出了一种基于压缩采样理论的信号检测算法.仿真结果表明,该方法能成功用于跳频信号的频率检测和数据解调,并从中分离出所需的参数信息.     

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(MAP)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.     

短波环境下跳频信号检测

短波电磁环境复杂,定频信号、扫频信号、突发信号等大量干扰信号存在,使得跳频信号的检测存在困难,首先利用短时傅里叶变换将信号变换到二维时频平面上,用功率谱对消的方法来清除大部分定频、扫频等信号;其次根据跳频信号不同于定频信号的特性,提出了一种单元平均选小的恒虚警概率准则(CASO-CFAR),将其扩展到二维并应用到时频平面;最后利用形态学图像处理方法中的开和闭运算及中值滤波器对判决后的二值图像进行处理,进一步解决了判决后残留的星点噪声和信号空洞问题。实验表明,该方法能够抑制定频干扰,凸现跳频信号,为跳频信号的分选、解调等后续工作提供了良好的基础。     

基于YOLOX的跳频信号检测

现有跳频信号检测算法大多针对固定参数的跳频信号检测,而面对可变参数的跳频信号检测时,其每跳时长及带宽的不确定性导致这些算法的适用性下降。为此,提出了一种基于YOLOX的跳频信号检测算法。该算法适用于固定参数跳频信号和可变参数跳频信号,判断跳频信号的存在性。首先将观测时间内的信号进行短时傅里叶变换获得灰度时频谱图;然后将时频谱图经过目标检测网络YOLOX,获得各个信号的预测框;最后根据跳频信号各跳点的时间连续性,筛选出跳频信号各个跳点,根据连续跳点个数判断跳频信号的存在性。对算法的检测流程进行了仿真,以验证算法的可行性。实验结果表明,该算法可以较好地完成盲检测任务,且能够通过增加较少的先验信息以提高检测性能。     

短波跳时跳频信号的同步技术研究

短波跳时跳频信号同步是抑制短波跳时跳频信号应用的主要问题,通过对现有的同步头加TOD信息的帧头结构进行改进,给出一种较快高效的同步方法,分析计算其在高斯白噪声信道下并且存在部分频带干扰的情况下的性能,用MATLAB对其性能进行仿真,最后提出一种去掉TOD信息、同步头与跳时PN码和跳频PN码为一一对应关系的帧头结构,采用基于滑动窗相关检测的方法对信号进行帧同步检测。     

短波跳频系统信道的无源探测研究

基于短波跳频FH／QDPSK系统的FFT解调,提出了对短波信道特征－信号能量进行无源探测的方法,该方法利用在短波信道中的各频隙上检测到的信号能量分布来确定具有较高可通率的频段和频隙。根据数值模拟,给出了在信噪比为－10dBW-10dBW、平均噪声功率为－3dBW-10dBW时信号的平均检测概率和平均虚警概率曲线,为选择适当的判决门提供理论参考。     

基于延迟相乘的相关跳频信号鲁棒检测

从相关跳频扩谱系统在每一跳中发送频率恒定的正弦波这一典型特征出发,对相关跳频扩谱信号在经过延迟相乘低通处理后所具有的基于跳驻留时间的恒值特性进行了研究。提出了一种可实现对相关跳频扩谱信号侦察检测的有效方法——基于延迟相乘低通滤波的相关分析法。计算机仿真显示该方法不但能在低信噪比环境下凸现相关跳频扩谱信号的特征,而且同时能够实现对跳驻留时间的估计。     

基于跳周期变换的多跳信号特征盲提取方法

针对多跳频信号特征提取算法整体精度不高,算法适应性能较弱的问题,提出了一种基于跳周期变换的多跳信号特征盲提取方法。采用生成跳周期谱线的方法提取多跳频信号特征参数,与传统方法相比,所提算法提高了多跳频信号的参数估计精度,尤其解决了丢跳等情况发生时估计性能不佳的问题。仿真实验表明,在相同条件下,所提算法的跳周期估计方差比传统算法低一个数量级。     

一种高速跳频信号跳时钟恢复方法

针对非合作环境下高速跳频信号的特点,提出了一种跳时钟恢复方法,为对抗中的跟踪干扰提供了前提条件.该方法在处理中使用了高速采样并行处理、频域检测估计信号载频、多相正交下变频抽取滤波、双滑窗检测能量跳变与锁相跟踪等方法,算法结构简单,便于在FPGA上实现.结合仿真详细描述了信号检测和跳时钟恢复的工作原理,对算法中的关键技术进行了分析,经过实际验证表明本方法稳定可靠.     

基于示向图分割投影的短波跳频信号检测算法

针对短波信道中跳频信号检测的问题,提出一种利用K-Means聚类对示向图进行分割,并通过图像处理方法来实现对跳频信号检测的算法。采用测向速度快的相关干涉仪测向方法完成宽带信号的示向图生成,然后基于K-Means聚类对示向图进行分割,经过形态学滤波进行预处理后,利用灰度图像处理中的边界投影算法对跳频信号检测。此算法在能检测出跳频信号的同时能粗估计跳频信号的基本参数。仿真结果及性能分析表明,该算法能有效地克服信号带宽内复杂的电磁环境,能有效检测出跳频信号,计算复杂度较低,易于工程实现。      

短波跳频信号解跳技术的研究

跳频通信技术,由于其载频受一伪随机码控制不断跳变,且规律复杂,所以难以用伪码同步的方法进行解跳侦收。针对短波跳频信号的特点,本文提出了一种延时引导的解跳方法,并进行了方案设计。方案中对A/D采样数据进行分体存储并通过总线切换控制电路,可以实现对短波跳频信号的无丢失的解跳。     

一种复杂环境中跳频信号检测和参数估计改进方法

信号检测与参数估计可为后续的信号解调分析提供依据,在电子对抗中起到重要的作用。针对复杂环境中跳频信号的盲处理问题,针对跳频信号模型进行分析,提出了一种基于滑动相关与小波变换结合的改进方法,更好地完成了检测与参数估计。该方法可较好地克服瑞利信道衰落和传播损耗的影响,检测性能良好,且跳频参数估计精度较高。最后,通过计算机仿真验证了改进方法结果的有效性,且正确率高,具有工程实用性,性能也优于过去的一些算法。     

基于MeanShift的短波跳频信号快速盲检测

在复杂的短波信道环境下,为了降低各种干扰信号和噪声对跳频信号的影响,实现低信噪比下跳频信号盲检测,结合时频分析技术,提出一种基于MeanShift算法的连通域标记跳频信号快速盲检测算法。首先,对信道环境灰度时频图进行二次灰度形态学滤波得到二值化时频图。其次,通过连通域标记算法,计算信号最大持续时长。再次,利用MeanShift算法对信号最大持续时长进行聚类分析。最后,结合自适应双门限对聚类结果进行二次判决。仿真结果表明,在无任何先验信息的情况下,所提算法能够在低信噪比下快速分离各种干扰信号与尖锐噪声,实现跳频信号快速盲检测,检测概率较高,在短波信道环境下抗干扰能力较强,计算复杂度较低,具有较高的工程实用价值。     

跳频信号盲检测的时频语义对消方法

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。      

跳频信号的跳周期估计

针对通信对抗的实际应用,提出了一种精确估计跳频信号跳周期的新方法。首先对跳频信号进行短时傅里叶变换(STFT),根据STFT的结果得到其峰值序列,然后对峰值序列进行单比特采样,从最终的单比特采样序列可以获得跳频信号跳频周期的估计。此算法简单,易于实现且计算量小,在信噪比大于-1 dB时,仿真结果验证了该算法的有效性。     

用天线阵进行HF跳频信号测向

对跳频信号的无源检测和定位有两个挑战性问题。其一，信号检测必须通过识别各个与感兴趣的信号相关的跳频码片进行。其二，天线阵对各个跳频码片的相应响应必须以某种方式结合以产生估计到达方向。本文讨论了第二个问题。