一种基于ARMA模型的欠定混合快速跳频信号参数盲估计算法

发布时间：2018-05-25 14:38

  本文选题：快速跳频 + 参数盲估计　； 参考：《北京邮电大学学报》2014年05期

【摘要】：针对欠定情况下的快速跳频信号的参数估计问题,在基于自回归滑动平均(ARMA)模型的跳变点检测方法的基础上,提出了一种改进的快速跳频信号参数盲估计算法.通过跳周期修正ARMA模型预测点和傅里叶变换分别得到准确的跳变时刻和载频估计,从而实现快速跳频信号的参数估计.实验结果表明,该算法在欠定条件下,当信噪比大于10 dB时,相对现有算法跳变点检测准确率增加了5倍左右,检测准确的概率可以达到90%以上.
[Abstract]:Based on the jump point detection method based on the autoregressive moving average (ARMA) model, an improved fast frequency hopping signal parameter blind estimation algorithm is proposed to estimate the parameter estimation of fast frequency hopping signals under the underdetermined condition. The accurate jump time is obtained by the jump period modified ARMA model prediction point and the Fu Liye transform. And the carrier frequency estimation is used to estimate the parameters of the fast frequency hopping signal. The experimental results show that, when the signal to noise ratio is greater than 10 dB, the algorithm increases the accuracy rate of the jump point detection by 5 times, and the probability of detection is more than 90% under the underdetermined condition.
【作者单位】： 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61201134,61201135) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(72124669)
【分类号】：TN914.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1933537