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一种跳频MSK信号检测算法及FPGA 实现
引言
采用MSK 调制的跳频通信具有主瓣能量集中、旁瓣衰落滚降快、频谱利用率高和抗干扰能力强等优点，在军事通信中应用广泛。
如美军现役的联合战术信息分发系统采用的通信信号，工作带宽969~1 206 MHz，跳频速率为70000 多跳/ s，单个频点驻留时间约为13 s，信号持续时间* s，总共有51个间隔为3 MHz 的信道，码速率为5 MHz。
已知在该工作频段内主要还存在单频、窄带调幅和线性调频等信号。
为了准确截获并识别目标信号，针对此信号环境设计了一种MSK 信号检测识别方法，并使用FPGA 进行了设计实现。
1 算法设计
1.1 宽带跳频信号实时检测算法
用现代技术来实现宽带数字化接收的一个实用的方法是通过信道化技术，实现信道化通常的方法是采用快速傅里叶变换（FFT）。
利用FFT技术比用单个滤波器设计法更容易实现，因为FFT所需要的运算量更少。
某个由FFT运算输出的频率分量，可以看成输入信号与某个脉冲函数的卷积。
因此可以把FFT的每个输出看成滤波器的脉冲响应函数与输入信号的卷积。
为了处理一个连续的输入信号。
必须在不同时刻对各段数据进行FFT处。
夫妻之间感情基础牢固的财产分别和感情基础不牢固的财产分别依据非书面约定分别所有当事人的感情基础牢固与否，招•财产分别分为感情基础牢固的财产分别和感情基础不牢固的财产分别。
传统观念认为感情好的夫妻应当是“你中有我，我中有你“，无论在情感关系上，还是在财产关系上，都不分彼此，形成牢固且共同程度较高的生活共同体。
然而伴随现代社会个体化的崛起，即使是感情牢固的夫妻也会愿意选择实行财产分别所有。
比如，访谈案例中，夫妻双方均出生于50年代，初婚，育有一女。
妻子是重点大学的老师，丈夫是企业高管。
双方收入一直大体相当。
因为两人都工作繁忙，无心掌管家庭财政大权，在日常生活中逐渐形成各自收入各自保管的局面，甚至对对方的收入和花销也不管不问。
双方对家庭日常生活支出默契地公平分摊。
一方即使是购买房产也不跟对方商量，直接用自己的积蓄购买并登记在自己名下。
双方对这种生活状态都很满意。
妻子说：“这种情况在我同学朋友里很常见，大家都想开了。
比起买菜做饭，我不如把那点时间拿来教育孩子、自我充电。
时间得用在刀刃上。
况且，我连自己的钱都没数，哪有心思管他的钱。
现在我买房都不用跟他商量，花的是我自己的钱对于感情不牢固的夫妻，当事人出于防范离婚风险的考虑更倾向于实行财产分别所有。
尤其是双方分居、一方起诉离婚等夫妻感情濒于破裂的特殊婚姻状态下，双方共同共有的情形更是荡然无存。
两人为自己打算得多，为对方着想的少。
比如，访谈案例中，夫妻都是90后，初婚，育有一子。
男方在家人的帮助下开了一个小店卖啤酒和烤鸭，店面不足10平米。
丈夫说：“媳妇儿嫌自己挣得少。
她自己挣的钱从来不给家里花，也不给孩子花，都在自己手里攥着。
家里的开销都是我拿。
孩子主要是我爸妈帮带，她也不太管。
她跟我要钱，不知道她都拿去干嘛，我也不愿给J 比如，访谈案例中，夫妻双方是80后，初婚，育有一子。
妻子在县城的药店做药剂师，丈夫打零工。
结婚12年，起初感情还不错，但后来矛盾增多，经常吵架。
时频分析技术在跳频信号参数盲估计中的研究应用的开题报告一、背景介绍随着通信技术不断发展，跳频技术作为一种广泛应用的无线通信技术，在军事、民用、商业等领域得到了广泛的应用。
在跳频通信中，频率会不断变化，带宽会较宽，这使得跳频信号的参数估计变得困难，影响了跳频通信的性能和可靠性。
时频分析技术是一种对信号在时间和频域上特性进行分析的技术，能够将信号在时域和频域上的信息分析、提取和显示。
因此，时频分析技术在跳频信号的参数估计中具有广泛的应用价值。
二、研究内容本文旨在研究时频分析技术在跳频信号参数盲估计中的应用。
具体研究内容如下：1. 跳频信号的基础理论知识，包括频率、时间、跳频序列等概念的介绍。
2. 介绍时频分析技术的基本原理和方法，主要包括短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）和希尔伯特-黄变换（HHT）等方法。
3. 探讨时频分析技术在跳频信号参数盲估计中的应用，比较各种方法的优缺点，分析其适用条件和限制。
4. 基于时频分析技术，设计一个具有较好性能的跳频信号参数盲估计算法，实现对跳频信号参数的准确估计。
5. 对所设计的算法进行仿真实验，分析算法的实际性能，验证时频分析技术在跳频信号参数估计中的有效性。
三、研究意义本研究旨在探讨时频分析技术在跳频信号参数估计中的应用，具有以下意义：1. 通过对跳频信号的参数盲估计，可以提高跳频通信系统的性能和可靠性，为相关应用提供有力的支撑。
2. 研究时频分析技术在跳频信号参数估计中的应用，可以为该领域的研究和应用提供新的思路和方法。
3. 研究成果可以为其他相关领域的信号分析和处理提供参考，促进相关技术的发展和应用。
四、研究方法本研究主要采用文献调研、理论分析和仿真模拟等方法。
具体研究过程如下：1. 首先进行跳频信号的理论研究和时频分析技术的介绍，确定研究方向和内容。
2. 探讨不同的时频分析方法，比较各种方法的优缺点，挑选适合跳频信号参数估计的方法。
3. 进行算法设计，包括参数设定和实现方法。
跳频正交网台信号分选算法研究
李玉生;姚富强;张毅
【期刊名称】《无线电通信技术》
【年(卷),期】2005(31)6
【摘要】跳频正交网台信号的分选是跳频通信侦察领域亟待解决的关键问题,在简要叙述2种典型跳频组网方式基本特征的基础上,从侦察和反侦察相结合的角度出发,进一步深入分析了2种组网方式的组网机理和不同跳频网之间信号特征的差异性,并找出了可用于分选的特征参数;重点讨论了2种网台信号的分选问题,分别给出了1种分选算法.
【总页数】3页(P13-15)
【作者】李玉生;姚富强;张毅
【作者单位】中国系统工程总公司南京电讯技术研究所,南京,210007;中国系统工程总公司南京电讯技术研究所,南京,210007;中国系统工程总公司南京电讯技术研究所,南京,210007
【正文语种】中文
【中图分类】TN914.4
【相关文献】
1.一种短波非正交跳频网台信号分选方法研究 [J], 雷迎科;钟子发;郑大炜
2.低速短波非正交跳频网台信号分选技术研究 [J], 陈旗;宋士琼;金嘉旺
3.一种异步非正交跳频网台盲分选方法 [J], 杨保平;陈永光;杨鸾;刘军
4.跳频网台信号分选技术研究 [J], 吴凡;姚富强;李玉生
5.基于STFT的超短波跳频网台信号分选 [J], 高峥
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强干扰下跳频信号的参数估计在无线通信中，由于各种原因，噪声和干扰一直是影响系统性能的主要因素之一。
特别是在现实应用中，强干扰一直是制约无线通信性能的主要瓶颈之一。
跳频技术是一种有效的抗干扰技术，但在强干扰的情况下，跳频信号的参数估计会面临很大的挑战，因为干扰会影响接收信号的质量和可靠性，从而影响到信号参数的估计。
在强干扰下，跳频信号的参数估计需要考虑以下几个因素：1.信道噪声在无线通信中，信号在传输过程中会受到各种噪声的干扰，比如热噪声、多径噪声等。
这些噪声会对信号的质量和可靠性产生负面影响，从而影响到信号的参数估计。
在强干扰的情况下，信道噪声会更加复杂和难以预测，因此对信号的参数估计产生很大的影响。
2.干扰噪声在强干扰的情况下，干扰噪声会对信号的质量和可靠性产生非常大的影响。
跳频信号的参数估计需要考虑到干扰噪声的存在，从而在估计过程中采取相应的措施，减小干扰噪声对信号参数估计的影响。
3.信号功率信号功率在跳频信号参数估计中起到了至关重要的作用。
在强干扰环境下，信号功率会受到干扰噪声的影响而受到很大的抑制，这将对信号的参数估计产生负面影响。
为了解决这个问题，可以采用增强信号功率的方法，如增加发射功率或优化信号的调制参数。
在强干扰环境下跳频信号参数估计的方法有很多，但最常用的方法是FFT和相关函数法。
FFT法主要是对接收的信号进行傅里叶变换，以获取信号的频谱信息，从而得到信号的跳频序列；相关函数法则是利用信道模型估计信号的同相和正交分量，从而得到信号的跳频序列。
总之，在强干扰环境下的跳频信号参数估计是一个比较复杂和困难的问题，需要综合考虑信道噪声、干扰噪声和信号功率等因素，采用相应的技术和方法进行处理，以获得准确的信号参数估计结果。
基于自适应网格的跳频信号参数估计李红光;郭英;张坤峰;眭萍【摘要】The base mismatch problem of existing sparse reconstruction algorithms for frequency hopping signals leads to poor sparse representation ability of discrete dictionaries ,which seriously affects the performance of sparse reconstruction algorithms .In view of this situation ,a variational Bayesian sparse reconstruction algo‐rithm based on adaptive mesh is proposed .T he method realizes self‐renew al of the dictionary by continuously w eighting clustering and scaling processing on the dictionary ,w hich makes the parameter mesh more refined . T he simulation results show that the proposed method has good anti‐noise and cross‐term suppression ability . A t the same time ,the base mismatch of the sparse reconstruction al gorithm is alleviated ,and the time‐frequency focusing is further improved .U nder the condition of low er signal‐to‐noise ratio ,the time‐frequency matrix w ith higher time‐frequency resolution can be obtained ,and the time‐hopping detection and estimation of parameters such as hopping period and frequency can be accomplished more accurately .%分析了现有跳频信号稀疏重构算法的基不匹配问题,导致离散字典的稀疏表示能力变差,严重影响稀疏重构算法的性能.针对这种情形,提出了基于自适应网格的变分贝叶斯稀疏重构算法.该方法通过对字典不断地加权聚类和缩放处理,实现字典的自我更新,使得参数网格更加精细化.仿真结果表明,该方法具有良好的抗噪性能和交叉项抑制能力,同时缓解了稀疏重构算法的基不匹配情形,时频聚焦性进一步提高,能够在较低信噪比条件下,获取较高时频分辨率的时频矩阵,可以更精确地完成后续跳时刻检测、跳周期及跳频率等参数估计.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2019(041)008【总页数】8页(P1865-1872)【关键词】跳频信号;稀疏重构;变分贝叶斯;时频图【作者】李红光;郭英;张坤峰;眭萍【作者单位】空军工程大学信息与导航学院,陕西西安710077 ;空军工程大学信息与导航学院,陕西西安710077 ;国防科技大学电子对抗学院,安徽合肥230031;空军工程大学信息与导航学院,陕西西安710077【正文语种】中文【中图分类】TN911.70 引言跳频信号是载波频率伪随机跳变的非平稳信号。
强干扰下跳频信号的参数估计程曙晖;王斌【摘要】针对通信对抗中跳频信号参数估计问题，考虑存在强干扰的情况下，提出了一种基于时频重心的跳频信号跳周期估计和基于跳频部分接收的跳时估计方法。
对于跳周期估计，在短时傅里叶变换( STFT)时频变换的基础上提取信号随时间变化的时频重心，再结合小波变换和谱分析估计出跳频周期；对于跳时估计，采用跳频带宽的部分接收避开强干扰，构造含有跳变信息的参考信号，通过参考信号采用最大似然( ML)方法得到跳时的精确估计。
仿真实验表明，算法运算复杂度低，跳频定位精度高，在强定频干扰的情况下仍能有效估计出跳频周期和起跳时刻。
%To estimate the parameters of the frequency hopping( FH) signal in communication countermeas-ures, a hop duration estimation method based on the core of time-frequency and a hop timing estimation method based on partial reception of frequency hopping signal are proposed. For hop duration estimation, on the basis of short time Fouriertransform( STFT) , the core of time-frequency which varies with time is extracted, then the hop duration estimation is obtained according to wavelet transform and spectral analy-sis. For hop timing estimation,the partial reception of FH signal is adopted to avoid the strong interfer-ence,a reference signal which has the same transition information as the original signal is constructed, then a maximum likelihood estimation method is used to get the hop timing. Simulation shows that this algorithm features low computation complexity and high accuracy in time-frequency plane.The results indicate that this algorithm can estimate the hop duration and hop timing under the strong interference.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2014(000)002【总页数】7页(P132-138)【关键词】通信对抗;跳频信号;参数估计;时频重心;最大似然法【作者】程曙晖;王斌【作者单位】解放军信息工程大学，郑州450002;解放军信息工程大学，郑州450002【正文语种】中文【中图分类】TN911.71 引言跳频通信具有良好的抗干扰、抗截获及组网能力，被现代军事通信系统广泛采用。
一种短波跳频信号盲检测和参数盲估计的方法
朱文贵;徐佩霞
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2009(30)3
【摘要】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.
【总页数】5页(P560-564)
【作者】朱文贵;徐佩霞
【作者单位】信息产业部,电子第五十一所,上海,201802;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】TN971.+1
【相关文献】
1.一种基于图像分割和模板匹配的短波跳频信号盲检测算法 [J], 李琰;李天昀;葛临东
2.一种基于时频分析的跳频信号参数盲估计方法 [J], 赵俊;张朝阳;赖利峰;曹千芊
3.基于原子分解的跳频信号盲检测和参数盲估计算法 [J], 范海宁;郭英;艾宇
4.一种多分量跳频信号参数盲估计方法 [J], 陈利虎;张尔扬
5.利用时频稀疏性的跳频信号盲检测和参数盲估计 [J], 王琳;赵知劲;金昊炫
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基于原子分解的跳频信号盲检测和参数盲估计算法
范海宁;郭英;艾宇
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2010(026)005
【摘要】本文针对跳频信号的检测和参数估计问题,提出了一种基于原子分解算法的跳频信号盲检测和参数盲估计算法.以Gabor函数为基函数对输入的多分量信号样本进行原子分解,在原子分解的每一次迭代后计算信号残差的信息论准则测度,通过与前一次迭代后的信息论准则测度作比较,找到信息论准则测度的第一个局部极小值,这个局部极小值对应的迭代次数就是信号样本中包含的信号分量的数量,进而根据分解得到的时频原子的参数值来聚类,从输入信号中分选出跳频信号的hoP,并估计跳频信号的参数.仿真实验表明,该方法能够在未知任何先验知识的情况下,对高斯白噪声环境中跳频信号进行有效检测,并能够对跳周期、跳变时刻和跳频频率进行有效估计.
【总页数】8页(P695-702)
【作者】范海宁;郭英;艾宇
【作者单位】空军工程大学电讯工程学院,西安,710077;空军工程大学电讯工程学院,西安,710077;西安理工大学,西安,710048
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【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.基于CMOR的跳频信号参数盲估计算法 [J], 万乔乔;张俊然;龚晓峰
4.一种短波跳频信号盲检测和参数盲估计的方法 [J], 朱文贵;徐佩霞
5.利用时频稀疏性的跳频信号盲检测和参数盲估计 [J], 王琳;赵知劲;金昊炫
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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。
