运用改进正交匹配追踪算法精确估计跳频信号跳变时刻

现有方法得到的跳变时刻精度不高、抗干扰能力较弱,为此提出一种运用改进正交匹配追踪算法的跳变时刻精确估计方法。根据跳频信号原理建立跳变时刻估计的稀疏表示模型,用改进正交匹配追踪算法求解该模型,获取跳变时刻。理论分析和仿真结果证明该方法能够获取高精度的跳变时刻,估计性能方面优于现有算法。     

基于Butterworth分布的跳频信号参数估计

能够有效地估计接收到的跳频信号参数是干扰跳频通信的关键。针对接收到的未知任何先验参数的跳频信号,提出了一种基于Butterworth分布的跳频信号参数估计算法。由于Butterworth分布具有较好的时频聚集性和抑制交叉项性能,该算法能够在低信噪比条件下有效提取并估计出跳频信号的跳频周期、跳变时刻和跳频频率。仿真结果证明了该算法对跳频信号参数估计的有效性。     

基于Gabor谱方法的跳频信号参数盲估计

提出了一种基于Gabor谱的未知跳频信号参数盲估计方法。该方法利用Gabor谱能量集中、时频分辨率高、交叉项干扰小的特点,在未知任何先验参数的情况下,能够准确估计出跳频信号的跳频频率、跳变时刻和跳频信号驻留时间等参数。通过计算机仿真得到了较为准确的估计结果,验证了该算法的有效性。     

一种α稳定分布噪声下的跳频参数盲估计方法

针对目前以高斯白噪声为模型的大部分跳频参数估计方法在α稳定分布噪声背景下,性能急剧下降的缺点,对跳频信号进行两次窗函数长短不同的分数低阶STFT,从而得到两组时频数据,,将两组时频数据点乘,得到新的时频表示,基于时频分析的跳频参数估计方法,实现跳频参数的估计。仿真实验表明,提出的方法有效抑制了α噪声,在α=0.8,GSNR≥1 d B;α=1.5,GSNR≥0 d B时,可以实现跳频周期的准确估计。在α=1.5,GSNR=3 d B时,该算法跳变时刻估计值最大相对误差比STFT低3%、比分数低阶STFT低1.6%,跳变频率估计值更加精确。     

基于S变换的跳频信号参数估计

对跳频信号的时频域进行分析和参数估计是识别、跟踪及干扰跳频信号的重要基础。针对接收到的未知任何先验参数的跳频信号,提出了一种基于S变换(S-transform)的跳频信号参数估计算法,通过S变换,能正确估计出跳频信号的跳频周期、跳变时刻及跳频图案。仿真结果表明,与平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)进行比较,该算法能够在低信噪比条件下,在时频域中有较好的解析能力,提高了跳频信号参数估计的准确性。     

基于SPWVD的差分跳频信号参数估计方法

在深入分析差分跳频信号产生机理和信号特性的基础上,提出一种基于SPWVD的差分跳频信号参数估计方法,利用SPWVD算法对差分跳频信号进行时频分析,通过检测时频分析数组中相邻跳信号的频率跳变时间来估计跳驻留时间参数,进一步估计跳速、瞬时频率等参数。仿真结果表明,提出的算法可以对差分跳频信号实现有效的参数估计,且估计精度较高,处理计算量较少。     

利用时频稀疏性的跳频信号盲检测和参数盲估计

针对在低信噪比的稳定分布噪声和定频干扰背景中,跳频信号检测和参数估计性能不佳的问题,利用分数低阶短时傅里叶变换得到时频矩阵;对时频矩阵按频率行去均值,抑制定频干扰;通过时频峰值优化、时频矩阵清洗和强化处理,降低频谱泄漏和噪声对跳频信号时频稀疏性的影响;利用此稀疏性进行检测和估计,即根据跳频信号在驻留时间内的连续性检测跳频信号,估计跳频频率;根据驻留时间起点及间隔,估计跳变时刻和跳周期.仿真结果表明,在低信噪比下,该算法的检测和参数估计性能均有较大提高,且优于现有算法.     

异速跳频互扰下跳频信号的参数估计

针对在跳频互扰情况下对多跳频信号参数盲估计困难的问题,提出了一种异速跳频互扰下跳频信号的参数估计方法。该方法利用异速跳频信号周期的差异,通过二值连通域标记处理、连通域时长聚类,将互扰跳频信号从时频谱上分离后分别进行估计参数。仿真结果表明,该方法能够实现在异速跳频信号互扰下对分量跳频参数的估计,且在高信噪比下能保证高的跳周期估计成功率与低的跳周期估计相对误差和起跳时刻估计相对均方误差。但互扰存在时的整体估计性能比仅单一跳频信号存在时会有所降低,同时该方法在SNR过低时会失效。     

基于相关系数谱的宽带跳频信号时延估计

结合目前跳频信号带宽越来越宽、跳频点越来越多的特点,提出了一种基于相关系数谱的宽带跳频信号时延估计方法,实验表明该方法能够有效实现宽带跳频信号的时延估计,估计精度不受限于采样间隔.并且该算法具有较好的实时性和数据扩展性,易于工程实现.     

基于L曲线的跳频信号重构正则化参数优化

研究了基于L曲线的跳频信号重构正则化参数的选取问题,对跳频信号的稀疏性进行了分析,采用L曲线对系统的最优正则化参数进行了选取．在此基础上,通过推广的正则化FOCUSS算法估计了跳频信号的稀疏表示．仿真结果表明,通过L曲线选取的正则化参数在推广的正则化FOCUSS算法下,能够实现跳频信号在噪声环境下的重构．     

部分驻留时间干扰对跳频同步及跟踪影响分析

扫频式干扰、更高跳速碰撞干扰等新的干扰方法成为跳频通信系统电子对抗领域中又一重要研究方向.在跳频通信系统每跳驻留时间内,这些新的干扰方法仅能干扰其中一小部分.为此,在对跳频通信系统研究基础上,重点分析了部分驻留时间干扰对跳频通信系统同步及跟踪的影响.进一步进行了仿真与分析,结果表明在一定干信驻留时间比情况下,部分驻留时间干扰的有效性,从而为针对跳频通信系统进行对抗提供相关方法.     

混沌序列网形跳频网络同步方案

跳频信号的同步过程是跳频通信系统的关键.针对网形跳频网络中同步难的问题,提出了一种基于混沌序列的动态双频跳频同步方案.该方案采用混沌系统生成分布式跳频序列,同时引入并行解调器结构实现双频跳变的时序控制.仿真结果表明,方案可有效应对慢跳频通信系统中常见的部分频带干扰和强单频干扰,且同步建立过程简单迅速,系统的稳定性和安全...     

基于改进人工蜂群算法的漏磁缺陷轮廓重构

漏磁缺陷重构是指由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数,是实现漏磁反演的关键。将局部最优解和全局最优解引入到人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)中,提出了一种基于改进人工蜂群算法的缺陷重构模型。在该模型中,径向基函数神经网络作为前向模型求解漏磁信号,改进人工蜂群算法用于求解反演问题中的优化问题。将改进人工蜂群算法和基本人工蜂群算法作为反演算法进行了比较,实验结果表明,改进人工蜂群反演算法精度较高,速度较快,同时对实测信号具有鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演新方法。     

时序驱动的详细布局方法

针对超大规模集成电路布局过程中时序优化问题,提出一种时序驱动的详细布局方法。对设计进行时序分析并获取时序违反路径集合,对路径上两个连续固定单元间的线网进行平滑处理,以减小路径曲折度以及减少线长。再针对每一个可移动单元与其相邻的线网建立二次规划时序模型,求解局部最优布局位置。对于给定的测试电路,实验结果表明,最差的时序违反与总的时序违反均有明显改善,采用ICCAD2015竞赛的测试模板和评价方法,总的时序性能有45~350 min的提升。     

一种基于Laurent分解的CPM信号载波同步方法

连续相位调制(CPM)技术具有优良的功率频谱特性和连续恒包络。但是由于其非线性特性,同步和相关接收成为技术瓶颈。文章通过对CPM信号进行线性等效,改进了传统线性信号载波恢复算法,提出了一种易于实现的同步算法,并进行了仿真。     

基于遗传算法的跳频通信侦察技术

为了识别跳频序列,提出了采用遗传算法并结合跳频信号特点来完成跳频序列的分析与重组,从而实现跳频信号的侦察。在采用传统遗传算法的基础上,针对序列特点提出了5种改进手段,从而大大提高了算法的效率和可用性。最后利用采样的语音信号,对分析与重组过程进行模拟来验证算法的可行性。     

跳频通信抗干扰性能分析

简述了跳频通信的基本原理。针对跳频通信两种主要的干扰方式,分别对跳频通信系统的抗干扰能力进行分析,指出了跳频通信的优势及有待改进的地方,并提出相应增效措施。对正确应用跳频通信系统和提高其战斗效能具有重要意义。