基于时频分析的跳频信号盲分离算法研究

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1、硕士学位论文基于时频分析的跳频信号盲分离算法研究RESEARCHONBLINDSEPARATIONFORFREQUENCY-HOPPINGSIGNALSBASEDONTIME-FREQUENCYANALYSIS宁晓鹏哈尔滨工业大学2016年6月国内图书分类号：TN911.72学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工学硕士学位论文基于时频分析的跳频信号盲分离算法研究硕士研究生：宁晓鹏导师：赵洪林教授申请学位：工学硕士学科：信息与通信工程所在单位：电子与信息工程学院答辩日期：2016年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学C

2、lassifiedIndex:TN911.72U.D.C.:621.3DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONBLINDSEPARATIONFORFREQUENCY-HOPPINGSIGNALSBASEDONTIME-FREQUENCYANALYSISCandidate：NingXiaopengSupervisor：Prof.ZhaoHonglinAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：Informa

3、tionandCommunicationEngineeringAffiliation：SchoolofElectronicsandInformationEngineeringDateofDefence：June,2016Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要随着跳频通信系统性能的不断提升，跳频侦察工作面临着更加严峻的考验。传统信号处理方式无法适应跳频信号载频时变特性，因而迫切需要根据跳频通信系统特点设计具有针对性的跳频通信侦

4、察算法。本文针对多跳频信号盲分离问题，提出结合时频分析方法建立跳频信号盲源分离模型，进而对跳频信号盲分离算法进行深入研究。本文首先对跳频通信系统的实现原理以及信号特征进行了分析，为了能对跳频信号进行准确地描述，采用时频分析方法对跳频信号进行处理，并分析了常用时频分析方法的特性。根据跳频信号盲分离特点，采用线性延迟混合盲分离模型对多跳频信号进行分离，并重点关注基于稀疏分量分析的欠定盲分离算法研究。对盲分离混合矩阵估计算法进行了研究，首先分析了现有算法对于单源时频点提取不够精确的问题，进而引入单源点检测标准对时频点进行筛选，并通过聚类筛

5、选出的时频单源点构建时频比矩阵对混合矩阵列矢量进行估计。改进的混合矩阵估计算法在仿真实验中显示出更好的估计性能，并在较低信噪比下改善效果更为显著。针对跳频源信号分离过程中面临混合矩阵随信号载波频率变化的问题，提出通过对频率跳变点的检测来定位混合矩阵变化点，进而根据检测出的变化点对时频域中观测信号数据进行分段处理。为了解决混合矩阵时变导致的分离信号顺序不确定性问题，提出根据源信号入射角估计值对混合矩阵列矢量进行重排，进而消除盲分离存在的顺序不确定性带来的影响。此外，子空间投影分离算法被用于时频域中源信号的分离，通过对分离信号时频域中离

6、散噪点的消除进一步提高了分离信号精度，仿真测试验证了本文盲分离算法对于多跳频信号分离的有效性。关键词：盲源分离；跳频信号；时频分析；稀疏分量分析-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractWiththeperformanceimprovementofFrequency-Hopping(FH)communicationsystem,FHcommunicationreconnaissancefaceseverertest.Traditionalsignalprocessingmethodscannotadapttothesign

7、alfrequencychangingwithtime.AccordingtothecharacteristicsofFHsignals,itisimperativetodesignthetargetedalgorithmofFHcommunicationreconnaissance.Basedontime-frequencyanalysis,theFHsignalsunderdeterminedblindsourceseparation(UBSS)modelisestablishedandinvestigatedtosolveth

8、eproblemofFHsignalsblindseparation.TheimplementationprincipleandsignalcharacteristicofFHcommunicationsystemarediscuss