基于组合时频分析的跳频信号盲分离算法

发布时间：2018-10-05 15:07

【摘要】：针对混叠跳频信号盲分离中特征矩阵对应的自项时频点选取不准和联合对角化正交约束性问题,提出了一种基于组合时频分析的跳频信号盲分离算法。该算法先提出GaborSPWVD组合时频分析,利用其时频图清晰的优点准确提取具有特征矩阵结构的自项时频点,然后构造自项时频点的空间时频矩阵,并利用最小二乘原则对其进行非正交对角化,最后实现分离矩阵的估计以及多个混叠跳频信号的盲分离。仿真结果表明,该算法不仅能有效实现不相关跳频信号的盲分离,还可以实现相关跳频信号的分离,与TFBSS算法在不同信噪比条件下的分离性能相比具有更好的抗噪能力。
[Abstract]:An algorithm for blind separation of frequency-hopping signals based on combinatorial time-frequency analysis is proposed to solve the problem of inaccuracy of timing and joint diagonalization of orthogonal constraints in blind separation of overlapping frequency-hopping signals. In this algorithm, GaborSPWVD combined time-frequency analysis is put forward first, and then the self-term time-frequency points with characteristic matrix structure are accurately extracted by using the advantages of clarity of time-frequency graph, and then the spatial time-frequency matrix of self-term time-frequency points is constructed. Finally, the estimation of separation matrix and blind separation of multiple aliasing frequency hopping signals are realized by using the least square principle. The simulation results show that the proposed algorithm can not only achieve blind separation of uncorrelated frequency-hopping signals, but also achieve the separation of correlated frequency-hopping signals. Compared with the separation performance of TFBSS algorithm under different SNR conditions, the proposed algorithm has better anti-noise performance.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;
【基金】：国家自然科学基金项目资助(61401499)
【分类号】：TN911.7

【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：2253847