本文選題：跳頻　切入點(diǎn)：稀疏貝葉斯　出處：《華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)寬帶條件下多跳頻信號(hào)的參數(shù)估計(jì)問(wèn)題,利用多跳頻信號(hào)在空間頻率域上的稀疏性,提出了基于稀疏貝葉斯重構(gòu)的空間頻率估計(jì)方法.通過(guò)重構(gòu)信號(hào)獲得信號(hào)瞬時(shí)頻率估計(jì),在此基礎(chǔ)上完成了波達(dá)方向信息估計(jì).為了提高低信噪比條件下參數(shù)的估計(jì)性能,采用形態(tài)學(xué)濾波的方法對(duì)得到的時(shí)頻圖進(jìn)行修正,在修正的時(shí)頻圖上完成了信號(hào)頻率集和跳周期的精準(zhǔn)估計(jì).仿真實(shí)驗(yàn)表明:該算法在信噪比低于0dB的情況下仍能夠取得良好的估計(jì)性能.
[Abstract]:Aiming at the parameter estimation problem of multi-frequency hopping signals under wideband, the sparsity of multi-hopping signals in spatial frequency domain is used. A spatial frequency estimation method based on sparse Bayesian reconstruction is proposed. The instantaneous frequency estimation of the signal is obtained by the reconstructed signal, and the DOA information is estimated on the basis of this method. In order to improve the estimation performance of the parameters under low signal-to-noise ratio (SNR), the estimation of the instantaneous frequency of the signal is obtained. Morphological filtering is used to modify the time-frequency image. The accurate estimation of the signal frequency set and the hopping period is completed on the modified time-frequency chart. The simulation results show that the proposed algorithm can achieve good estimation performance even when the SNR is less than 0 dB.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;通信網(wǎng)信息傳輸與分發(fā)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)人民解放軍93787部隊(duì);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61172148) 通信網(wǎng)信息傳輸與分發(fā)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金資助項(xiàng)目(ITDU12003/K1260009)
【分類號(hào)】：TN911.23

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本文編號(hào)：1643580