Computer Engineering and Applications计算机工程与应用2010，46（27）
1引言
跳频技术具有优良的抗截获和抗干扰能力，是现代军事通信中的重要制式。在复杂电磁环境中，获取非合作跳频信号参数，从而引导干扰机对敌方通信实施有效干扰，或者截取敌方通信信息，成为打赢信息战的关键因素。跳频信号参数估计及其在检测、同步和测向等问题上的研究日益成为各国学者研究的重点之一。
跳频信号作为典型的非平稳信号，传统的傅里叶变换无法同时提供跳频周期、跳变时刻及跳频频率信息，而时频分析以时间和频率的二维函数联合对信号进行分析，成为对诸如跳频信号的非平稳信号进行分析的有力工具。Barbarossa[1]在1997年首次将伪魏格纳分布引入跳频信号时频分析领域，巧妙利用霍夫变换设计了参数估计算法。文献[2-3]在此基础上，利用时频域平滑技术降低了信号时频分布中的交叉项干扰，可以在大于4dB的情况下获取跳频周期的准确估计。另外，文献[4]和文献[5]分别采用小波、短时傅里叶变换等对跳频信号进行参数估计。但是，这类基于时频平面的跳频信号参数估计存在一个明显的信噪比阈值问题，当信噪比较低时，无法给出有意义的结果。
从信号时频局域性出发，利用匹配追踪算法对跳频信号进行自适应分解，在获取匹配跳频信号分量的原子的基础上，设计新算法完成跳频信号参数估计任务。
跳频信号在跳频周期内频率保持不变，可以看做一多分量信号，其模型定义如下：
x(t)=A?
k
rect
T
H
(t-kT
H
-αT
H
)e j2π?f k(t-kT H-αT H)（1）
其中，rect
T
H
是宽度为T
H
的矩形窗，T
H
为跳频周期，f
k
是跳
频频率，αT
H
是初始跳变时刻。
2匹配追踪算法
匹配追踪算法通过在过完备库上对信号进行分解，自适应地选取与信号自身时频特性相匹配的原子，达到稀疏
低信噪比下的跳频信号参数估计
郭建涛1，2，王宏远2
GUO Jian-tao1，2，WANG Hong-yuan2
1.信阳师范学院物理电子工程学院，河南信阳464000
2.华中科技大学电子与信息工程系，武汉430074
1.College of Physics and Electronic Engineering，Xinyang Normal University，Xinyang，Henan464000，China
2.Department of Electronics and Information Engineering，Huazhong University of Science and Technology，Wuhan430074，China E-mail：e_jiantao@16
https://www.doczj.com/doc/8412631834.html,
GUO Jian-tao，WANG Hong-yuan.Parameter estimation for frequency hopping signal in low https://www.doczj.com/doc/8412631834.html,puter Engineer-ing and Applications，2010，46（27）：142-144.
Abstract：A parameter estimation algorithm for frequency-hopping（FH）signal is proposed which the threshold of Signal to Noise Ratio（SNR）existed in parameter estimation based on time-frequency distribution is removed.First of all，the new algo-rithm based on particle swarm optimization uses matching pursuit algorithm for adaptive signal decomposition to obtain matched atoms.Hereafter，parameter estimation algorithm for FH signal is designed based on atomic parameters.Simulation re-sults indicate that this method not only solve enormous computing burden in matching pursuit，but also overcome the mutual influence among all the parameter estimation errors.At the same time，the estimation variance is relative small in low SNR which make it more suitable for the actual electric warfare environment than using time-frequency distribution.
Key words：frequency-hopping signal；matching pursuit；particle swarm optimization；parameter estimation
摘要：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。
关键词：跳频信号；匹配追踪；粒子群优化；参数估计
DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2010.27.039文章编号：1002-8331（2010）27-0142-03文献标识码：Ａ中图分类号：TN911
作者简介：郭建涛（1973-），男，博士研究生，主要研究方向为通信信号处理和时频分析。
收稿日期：2009-02-25修回日期：2009-04-20
142