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一种跳频信号监测的改进方法

发布时间:2021-02-06 07:05
  针对复杂电磁环境下的跳频信号监测问题,提出了一种基于加权阈值的信号提取方法,以解决低信噪比情况下跳频信号不易获取的难题.采用短时傅里叶变换对接收信号进行时频分析,得到反映信号频率成分随时间变化的时频矩阵,然后采用加权阈值提取每一时段的信号特征,经聚类筛选后采用统计直方图的方法进行跳频参数估计.存在定频干扰时,筛选过程可以有效去除定频频点.通过对仿真数据的处理验证了本文算法的有效性. 

【文章来源】:电波科学学报. 2020,35(02)北大核心

【文章页数】:7 页

【部分图文】:

一种跳频信号监测的改进方法


FH信号监测接收流程图

模式图,模式图,频率


本文采用常见的Blackman窗作为滑动窗函数,且滑动过程窗口无交叠,随着τ值的增大,逐步完成信号的分段FFT. 窗口的滑动模式如图2所示.以单FH电台为例,假设滑动窗口宽度为N,窗口每滑动一次得到N点的FFT结果,并按序存为时频矩阵的一列,作为FH监测的处理单元. FH监测的过程中,首先设定阈值提取每列频谱中功率值较大的信号,记录信号的频率、带宽及功率等参数,然后与前一列中提取的信号逐个对比聚类. 如图3所示,频率值相同或相近的视为同一频点f,未从前列找到相近频点的频率视为新出现的频点,并累计记录同一频点的持续时间T、起跳时间T0、平均带宽wB和平均功率P等参数. 处理结束后每个频点对应一组频率描述字{f,T,T0,wB,P},记为Wi.

模式图,聚类,模式图,阈值


以单FH电台为例,假设滑动窗口宽度为N,窗口每滑动一次得到N点的FFT结果,并按序存为时频矩阵的一列,作为FH监测的处理单元. FH监测的过程中,首先设定阈值提取每列频谱中功率值较大的信号,记录信号的频率、带宽及功率等参数,然后与前一列中提取的信号逐个对比聚类. 如图3所示,频率值相同或相近的视为同一频点f,未从前列找到相近频点的频率视为新出现的频点,并累计记录同一频点的持续时间T、起跳时间T0、平均带宽wB和平均功率P等参数. 处理结束后每个频点对应一组频率描述字{f,T,T0,wB,P},记为Wi.上述环节中,提取信号的阈值不同于普通信号分选的阈值,是算法流程的重中之重.阈值偏小将导致提取的信号数目过多且主频间隔过密,不利于后期频点的聚类.若阈值偏大,在信干比较低时则会丢失FH频点. 理想的阈值不仅可以良好地避开底噪干扰,而且每一时段都能成功截取到FH信号.

【参考文献】:
期刊论文
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[3]跳频信号参数估计方法[J]. 任旭,朱卫纲,邢强.  舰船电子对抗. 2015(03)
[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.  信号处理. 2015(03)
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[6]一种基于STFT的跳频参数估计新方法[J]. 秦永利,吕明.  电子科技. 2013(11)
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[8]基于STFT的跳频信号参数估计[J]. 卢云生,董英英.  舰船电子工程. 2011(10)
[9]复杂电磁环境下跳频信号检测及拼接算法[J]. 方志,贾峰.  无线电工程. 2010(08)
[10]跳频信号的时频分析新方法[J]. 冯涛,袁超伟.  北京邮电大学学报. 2010(03)

博士论文
[1]跳频信号的侦察技术研究[D]. 陈利虎.国防科学技术大学 2009



本文编号:3020360

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