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一种新的跳频信号跳速盲估计算法
周露;吴潜;罗朝洪
【期刊名称】《电讯技术》
【年(卷),期】2008(48)8
【摘要】提出一种全新的跳速估计联合算法,即将数据在相位微商快速傅里叶变换(PDFFT)前期处理的基础上,再进行差分处理,最后利用最小二乘(LS)法进行线性拟合最终估计出跳速.仿真结果表明,该算法计算量远小于传统的短时哈特莱变换、小波变换和魏格纳分布(WVD)系列,略大于短时傅里叶变换;在估计精度上与前3种方法相当却远高于后者,因而该法很适合实时跳频信号分析.
【总页数】5页(P73-77)
【作者】周露;吴潜;罗朝洪
【作者单位】电子科技大学,成都,610054;中国西南电子技术研究所,成都,610036;电子科技大学,成都,610054
【正文语种】中文
【中图分类】TN914.41
【相关文献】
1.基于压缩感知的跳频信号参数盲估计算法 [J], 付云红;张云飞;韦娟;刘乃安
2.采用局部特征尺度分解的跳频信号参数盲估计算法 [J], 吕晨杰;王斌;唐涛
3.一种新的跳频信号参数盲估计算法 [J], 范海宁;郭英
4.跳频信号跳周期盲估计算法 [J], 唐宁;郭英;张坤峰;张东伟;余建军
5.基于ITD的跳频信号跳速估计算法 [J], 安金坤;田斌;易克初;于全;孙永军
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采用空间极化时频分布的跳频信号多参数联合估计算法张东伟;郭英;齐子森;张坤峰;张波;侯文林【期刊名称】《西安交通大学学报》【年(卷),期】2015(049)008【摘要】为了在欠定条件下利用信号二维波达方向(2D-DOA)与极化状态进行跳频(FH)网台分选和信号识别、跟踪,提出了一种基于空间极化时频分布(SPTFD)的FH信号多参数联合估计算法.首先利用FH信号时频域特征以及阵列流型建模方法,建立FH信号的极化敏感阵列快拍数据模型;然后通过组合时频分布构造各跳信号的SPTFD矩阵;在此基础上,根据秩损理论对方向和极化信息进行去耦合,利用旋转不变子空间原理估计俯仰角;通过一维搜索和方程求解来估计方位角与极化参数,最终实现了2D-DOA与极化参数的联合估计.新算法无需多维参数寻优和配对,估计精度高.仿真结果表明:该算法能在欠定条件下精确估计FH信号2D-DOA和极化参数;当阵元数为4、信噪比大于6 dB时,空间5个FH信号所有参数的均方根误差均小于1°.【总页数】7页(P17-23)【作者】张东伟;郭英;齐子森;张坤峰;张波;侯文林【作者单位】空军工程大学信息与导航学院,710077,西安;空军工程大学信息与导航学院,710077,西安;通信网信息传输与分发技术重点实验室,050081,石家庄;空军工程大学信息与导航学院,710077,西安;空军工程大学信息与导航学院,710077,西安;空军工程大学信息与导航学院,710077,西安;空军工程大学信息与导航学院,710077,西安【正文语种】中文【中图分类】TN911.7【相关文献】1.基于极化敏感阵列的高效DOA与极化参数联合估计算法 [J], 王利伟;朱晓丹;王建;陈卓2.基于极化时频分布的改进DOA估计算法 [J], 李芬;刘庆波;史秀花;李爽爽;王凤娇3.多跳频信号波达方向与极化状态联合估计算法 [J], 张东伟;郭英;齐子森;侯文林;张波;李教4.采用局部特征尺度分解的跳频信号参数盲估计算法 [J], 吕晨杰;王斌;唐涛5.基于子空间原理的共形阵列多参数联合估计算法 [J], 张树银;郭英;齐子森;苏令华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于STFT的跳频参数估计新方法
秦永利;吕明
【期刊名称】《电子科技》
【年(卷),期】2013(26)11
【摘要】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.
【总页数】4页(P118-121)
【作者】秦永利;吕明
【作者单位】电子科技大学电子工程学院,四川成都611731;电子科技大学电子工程学院,四川成都611731
【正文语种】中文
【中图分类】TN914.41
【相关文献】
1.一种基于自适应频率估计的跳频捕获新方法 [J], 闫冰;罗建;丁宗杰
2.一种基于差分跳频转移函数的跳频码 [J], 杨正伟;白恩健
3.基于STFT的超短波跳频网台信号分选 [J], 高峥
4.一种基于高精度参数估计的跳频网台分选方法 [J], 陈美良[1,2];肖扬灿[1,2];朱佳伟[1,2];徐立新[1,2]
5.一种基于时频矩的跳频参数估计算法 [J], 王焱;张晓林
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一种改进的跳频信号参数估计方法张宝林;吕军;李彤;秦志宇【摘要】针对在跳频信号跳变时刻和跳变频率估计方面实时性和估计精度无法同时兼顾的问题,提出了一种基于短时傅立叶变换(STFT)和多重信号分类(MUSIC)算法的跳频信号参数估计方法.在建立跳频信号数学模型的基础上,利用STFT选取较大时间窗对整个信号在时域进行粗搜索,生成时频谱图,提取时频脊线从而获得跳变时刻,然后选取较小时间窗在已知跳变时间段利用STFT进行跳变时刻的细估计,并利用MUSIC算法进行频率的精确估计.该方法利用STFT的二次估计,减少了MUSIC搜索范围,从而降低了时间开销.仿真表明该算法的跳变时刻频率估计精度高,实时性能满足参数测量需求.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2018(058)011【总页数】7页(P1310-1316)【关键词】跳频信号;参数估计;短时傅里叶变换;MUSIC算法;时频分析【作者】张宝林;吕军;李彤;秦志宇【作者单位】陆军装甲兵学院信息通信系,北京100072;陆军装甲兵学院信息通信系,北京100072;陆军装甲兵学院信息通信系,北京100072;解放军68048部队,陕西宝鸡721000【正文语种】中文【中图分类】TN9111 引言目前在跳频信号参数估计这一领域所作的探索主要有短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)、Morlet小波算法、平滑伪维格纳分布(Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution,SPWVD)算法等[1]。
在跳变时刻的估计上，STFT的时间分辨率严重依赖于时间窗的长度，Morlet小波变换和SPWVD在跳变时刻的估计精度上相比STFT有所提升；但是SPWVD由于采用时域平滑滤波，边缘分布和瞬时特性被破坏，时域分辨率有所下降；Morlet的多分辨率特性决定了其在频率较低的部分具有较低的时间分辨率。
一种跳频信号参数估计的方法
朱文贵;戴旭初;徐佩霞
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2008(29)4
【摘要】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.【总页数】4页(P761-764)
【作者】朱文贵;戴旭初;徐佩霞
【作者单位】中国科学技术大学,电子工程与信息科学系,安徽,合肥,230027;中国科学技术大学,电子工程与信息科学系,安徽,合肥,230027;中国科学技术大学,电子工程与信息科学系,安徽,合肥,230027
【正文语种】中文
【中图分类】TN97
【相关文献】
1.一种跳频信号实时跟踪与参数估计方法 [J], 杨佳;黄志英;关卿;余金峰
2.一种跳频信号实时跟踪与参数估计方法 [J], 杨佳;黄志英;关卿;余金峰;;;;
3.一种改进的跳频信号参数估计方法 [J], 张宝林;吕军;李彤;秦志宇
4.一种复杂环境中跳频信号检测和参数估计改进方法 [J], 颜雨; 闫晓峰; 吴治霖
5.一种跳频信号的时频分析和参数估计方法 [J], 冯维婷;梁青;汪一楠
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跳频信号的检测、参数估计与分选算法研究由于跳频信号优越的抗干扰性能、较低的截获概率以及较强的多址组网能力,近年来,跳频通信在军事、民用等领域应用广泛。
正因为此,跳频信号侦察困难重重,全面开展跳频信号的截获、参数估计以及分选研究刻不容缓。
本文以复杂电磁环境中的跳频信号为处理对象,研究跳频信号处理过程中的关键技术,包括跳频信号盲检测,单、多跳频信号参数估计以及多跳频信号分选识别。
针对当前跳频通信侦察存在的问题,本文的主要研究内容及创新点如下:1、采用基于多相滤波器组的信道化方案侦察接收跳频信号。
针对强噪声环境,提出一种谱图变换与非相干积累的联合处理算法,改善了检测与识别信噪比。
根据跳频信号与其他通信调制信号时频特性的不同,研究了基于频率差分序列的识别跳频信号的方法。
所提跳频信号识别方案整体计算量较小,仿真实验验证了该方案在较为恶劣的噪声环境下仍然有效。
2、针对单跳频信号,研究了谱图与多重差分联合的方法对跳周期、跳时及跳频频率参数进行估计,仿真实验表明,当信噪比大于2dB时,跳周期与跳时的估计方差均优于910-。
针对多跳信号,提出了一种基于跳频中心时刻变换的跳周期估计新算法。
与逐级差分直方图相比,所提算法改善了多跳频信号的参数估计性能,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逐级差分直方图算法均低一个数量级。
3、针对多跳频电台的分选,研究了一种基于异步组网的高效实时分选算法。
该算法充分考虑了跳频数据丢失的各种情形,给出了不同丢跳率下的分选正确率,仿真验证其适用于跳频信号的快速分选。
进一步,针对多跳频电台的分选正确率不高、识别效率低等问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的多跳频信号分选新算法,性能对比环节验证了所提算法的有效性及优越性。
在此基础上,给出了多个跳频电台信号的参数估计及分选的完整仿真实验,为工程实践提供了可行性指导。
