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题名基于RSPWVD高速跳频信号跳周期估计算法
被引量:10
- 1
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作者
雷迎科
钟子发
吴彦华
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机构
解放军电子工程学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第5期803-805,共3页
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基金
国家自然科学基金资助课题(60175018)
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文摘
针对跳频通信进行有效干扰的关键在于对跳频信号参数进行精确的估计,提出了一种基于重分配平滑伪魏格纳维尔分布(reassigned smoothed pseudo Wigner-Ville distribution,RSPWVD)的高速跳频信号跳周期估计算法。该算法利用了RSPWVD良好的时频聚集性和抑制交叉项的能力,能够有效地估计出跳频信号的跳周期参数(hop duration)。仿真实验结果表明了该算法的准确性与有效性。
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关键词
WIGNER-VILLE分布
高速跳频信号
跳周期估计
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Keywords
Wigner-Ville distribution
high-speed frequency-hopping signals
hop duration estimation
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名跳频信号跳周期盲估计算法
被引量:6
- 2
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作者
唐宁
郭英
张坤峰
张东伟
余建军
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机构
空军工程大学信息与导航学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第11期2861-2864,2966,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61401499)
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文摘
为提高在低信噪比条件下跳频信号的参数盲估计精度,提出一种基于Gabor&SPWVD组合时频分析的跳频信号跳周期盲估计算法。对接收信号分别进行Gabor变换和SPWVD变换,对变换结果进行Hadmard积运算得到清晰稳健的跳频信号时频图;在此基础上,设计跳频信号跳周期盲估计算法,该算法信噪比适应能力强,参数估计精度高。蒙特卡罗仿真结果验证了该算法的有效性。
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关键词
跳频信号
组合时频分析
跳周期估计
信噪比
蒙特卡罗
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Keywords
FH signal
combination time-frequency analysis
hop duration estimation
signal-to-noise ratio
Monte Carlo
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名利用时频分析频率重心的跳频周期估计方法
被引量:2
- 3
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作者
孙慧贤
刘广凯
张玉华
全厚德
唐友喜
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机构
陆军工程大学电子与光学工程系
电子科技大学通信抗干扰国家级重点实验室
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出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2020年第1期44-49,共6页
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基金
国家自然科学基金项目资助(61531009,61471108)
国家重大专项基金项目资助(2016ZX03001009)。
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文摘
针对传统方法对经过升余弦滤波后的跳频信号周期进行估计出现的性能下降问题,提出利用时频分析频率重心的跳频信号跳周期估计方法。该方法利用时频分析的频率重心表征时频分析窗的载频值,通过对比前后窗的频率重心差值与跳频率间隔,确定一跳内包含的时频窗数目,统计平均窗数目与每个窗时间长度的乘积,得到跳周期估计值。仿真实验结果表明,基于频率重心的方法比基于能量最大值的方法更适合于分析升余弦滤波后的跳频信号。
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关键词
跳频信号
跳周期估计
频率重心
时频分析
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Keywords
frequency hopping signal
hop duration estimation
the gravity center of frequency
time-frequency analysis
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分类号
TN914.4
[电子电信—通信与信息系统]
TN924
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于谱熵的单通道多跳频信号参数盲估计方法
被引量:1
- 4
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作者
曾晓宇
矫文成
孙慧贤
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机构
陆军工程大学石家庄校区
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出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2019年第1期82-86,共5页
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文摘
针对在单通道接收情况下对多跳频信号参数盲估计困难的问题,提出了一种基于谱熵的异步跳频参数盲估计方法。该方法在对接收信号时频分析的基础上,利用谱熵函数完成了对异步跳频信号中跳频时刻的全盲估计,并进一步通过PRI变换估计了不同分量信号的跳频周期。仿真结果表明,该方法以无交叉项干扰的时频分析方法为基础时,都能实现对异步跳频信号参数的盲估计。当信噪比不低于6 dB时,对跳频周期能满足90%以上的检测成功率与0.1以下的均方根误差值。该方法在跳频驻留时间小于跳频周期时也适用,但检测性能会有所下降。
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关键词
多跳频信号
跳频周期估计
时频分析
谱熵值
PRI变换
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Keywords
multiple hopping-signal
hop duration estimation
time-frequency analysis
spectral entropy
PRI transformation
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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