基于时频分析的跳频信号参数估计方法研究

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1、分类号：密级：ＵＤＣ：编号：工学硕士学位论文基于时频分析的跳频信号参数估计方法研究硕士研究生：池袖伟指导教师：林云副教授学科、专业：信息与通信工程论文主审人：张薇副教授哈尔滨工程大学２０１８年３月分类号：密级：UDC：编号：工学硕士学位论文基于时频分析的跳频信号参数估计方法研究硕士研究生：池袖伟指导教师：林云副教授学位级别：工学硕士学科、专业：信息与通信工程所在单位：信息与通信工程学院论文提交日期：2018年3月14日论文答辩日期：2018年3月9日学位授予单位：哈尔滨工程大学

2、ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegreeofM.EngResearchontheparameterestimationoffrequencyhoppingsignalbasedontime-frequencyanalysisCandidate:ChiXiuweiSupervisor:AssociateProf.LinYunAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:InformationandCommun

3、icationEngineeringDateofSubmission:Mar.14,2018DateofOralExamination:Mar.9,2018University:HarbinEngineeringUniversity基于时频分析的跳频信号参数估计方法研究摘要由于跳频通信系统具有强抗干扰能力以及抗截获能力，其在军事通信领域的应用越来越广泛。在现代战场电子战的对抗中，为了能够对敌方跳频通信信号进行有效的干扰及跳频序列的预测，己方需要对已截获的跳频信号具有参数盲估计的能力，所以在低信噪比下降低跳频信号参数盲估计

4、的误差，提高估计精度也成为了当下电子战研究的热点方向。本文主要针对低信噪比下传统时频分析方法对跳频通信信号参数估计误差较大的问题，研究了对传统估计方法的优化方法以及其他改进的时频分析方法在跳频信号的参数估计中的应用。本文首先对跳频通信系统的工作原理与特点进行了概述，选择以时频分析技术为分析工具，对比分析了几种传统的时频分析方法，介绍了非协作通信中跳频信号的参数估计的具体算法，成功的对非协作通信中的跳频信号的重要参数进行了估计，并且针对以往时频图优化的众多文献中，研究者利用形态学滤波的方法，在低信噪比下优化效果一般的问题，

5、提出了一种利用基于能量门限自适应去噪与形态学处理结合的优化方法，仿真结果表明本文提出的优化方法在-6dB时跳速估计误差小于0.25，跳时序列的归一化均方误差小于0.05。其次分析了跳频信号模糊函数的特点，利用基于模糊函数的自适应核函数，在不同核函数体积条件下进行仿真，此种方法利用核函数的性质，有效地消除了时频分布中的交叉项干扰，在核函数体积为1时可以得到最小估计误差。随后利用稀疏时频分析的方法来对跳频信号进行时频分析，建立稀疏模型以及两种最优化方程，利用近似L0范数的稀疏优化方法进行求解，并提出了一种通过对时频矩阵的一维

6、频率维度滤波的优化方法，仿真结果表明在-6dB时的跳速的估计误差小于0.03。最后本文对噪声环境进行扩展，由于现有文献中对跳频信号的参数估计大都是针对高斯噪声环境下的，而在真实战场电磁环境中，噪声是以Alpha稳定分布模型进行建模的，因此本文仿真分析了传统时频分析方法在此种噪声环境下的局限性，并利用分数低阶思想与时频分析方法相结合的方法进行分析，仿真结果表明，利用分数低阶时频分析方法可以更加准确地在Alpha稳定噪声分布下对跳频信号进行时频分析，在分数低阶阶数小于等于0.2，广义信噪比值GSNR2dB时，估计误差的值接

7、近于0。关键词：跳频通信；参数估计；时频分析优化；稀疏时频分析；分数低阶时频分析基于时频分析的跳频信号参数估计方法研究ABSTRACTThefrequencyhoppingcommunicationsystemhasmoreandmoreextensiveapplicationsinthefieldofmilitarycommunicationsbecauseofitsstronganti-interferenceabilityandantiinterceptionability.Inthemodernelectroni

8、cwarfarebattlefieldconfrontation,tobeabletopredicttheinterferenceandfrequencyhoppingsequenceseffectivelyagainstenemyFHsignals,oneneedstohaveinterceptedFHsignal