基于時頻分析的跳頻信號參數(shù)估計.pdf

1、跳頻是最常用的擴頻方式之一，跳頻通信具有良好的抗干擾性，低截獲概率和易于組網(wǎng)的特點，因此跳頻技術(shù)一出現(xiàn)，便在軍事領(lǐng)域得到了極大的發(fā)展。隨著跳頻技術(shù)及各種硬件技術(shù)的發(fā)展，跳頻通信向著高跳速、寬跳頻帶和多跳頻點數(shù)的趨勢發(fā)展，并且逐漸與其它擴頻技術(shù)相結(jié)合，采用自適應(yīng)跳頻的工作方式，極大地提高了軍事裝備的抗截獲和抗干擾能力，特別是在現(xiàn)代電子戰(zhàn)密集的信號環(huán)境下，向通信對抗提出了嚴重的挑戰(zhàn)。
　　 時頻分析作為一種新興的信號處理方法，可以克

2、服傳統(tǒng)傅立葉變換在處理非平穩(wěn)信號時的局限，用時間和頻率的二維函數(shù)描述出信號頻率隨時間的變化規(guī)律。近年來，它在理論研究方面取得了重大進展，并在實踐中得到了廣泛的應(yīng)用。通過時頻分析方法得到混雜著噪聲的非合作跳頻信號的時頻分布，估計其跳頻速率、跳變時刻和跳頻頻率等參數(shù)，是截獲敵方通信、產(chǎn)生最佳干擾信號、瓦解敵方正常通信的前提，因此成為現(xiàn)代軍事通信對抗中的研究重點之一。本文主要討論了提高跳頻信號時頻分布的聚集性和交叉項抑制性能的核函數(shù)設(shè)計方法和

3、熵測度評價準則，以及基于粒子群算法的跳頻信號自適應(yīng)分解等問題，對跳頻信號的參數(shù)估計算法進行了廣泛深入的研究。
　　 本文首先推導(dǎo)了跳頻信號的模糊函數(shù)公式，利用跳頻信號魏格納分布和模糊函數(shù)的關(guān)系，以及其模糊函數(shù)自項集中在模糊平面原點，而交叉項遠離原點位置的屬性，設(shè)計了一種具有抽樣函數(shù)形狀的核函數(shù)。由于設(shè)計核函數(shù)實現(xiàn)了與跳頻信號模糊函數(shù)自項更高程度的匹配，因此相應(yīng)時頻分布能夠有效抑制交叉項的干擾，保留盡可能多的自項能量，獲得更好的參

4、數(shù)估計性能。
　　 Cohen類時頻分布不僅類型眾多，而且都包含一個或多個參數(shù)，因此核函數(shù)的形狀和參數(shù)的選擇對時頻分布的性能影響較大。如何評價時頻分布的優(yōu)劣，選取合適的時頻分布類型及其參數(shù)，成為跳頻信號時頻分析一個主要問題。本文從交叉項抑制和聚集性提高兩個角度，分析了熵測度在時頻分布性能評價中的反映，提出了一種最小熵測度準則和SQP算法相結(jié)合的核參數(shù)優(yōu)化方法，相應(yīng)的時頻分析方法有效降低了跳頻信號參數(shù)估計的方差，提高了參數(shù)估計的精

5、度。
　　 從實現(xiàn)的方法來劃分，時頻分析主要分為原子分解和能量分布兩大類。原子分解把信號分解為在時間和頻率上都有明確意義的時頻原子的線性組合，獲取的時頻分布從根本上消除了交叉項的干擾。為了克服匹配追蹤算法在信號原子分解時運算量大的瓶頸，本文引入了粒子群優(yōu)化算法。在獲取與跳頻信號分量匹配的原子參數(shù)的基礎(chǔ)上，設(shè)計了一種跳頻信號參數(shù)估計的新算法。該算法擺脫了基于時頻平面參數(shù)估計的信噪比閾值效應(yīng)，能夠在低信噪比的條件下獲得良好的估計效果