【摘要】：針對混疊跳頻信號盲分離中特征矩陣對應的自項時頻點選取不準和聯(lián)合對角化正交約束性問題,提出了一種基于組合時頻分析的跳頻信號盲分離算法。該算法先提出GaborSPWVD組合時頻分析,利用其時頻圖清晰的優(yōu)點準確提取具有特征矩陣結(jié)構(gòu)的自項時頻點,然后構(gòu)造自項時頻點的空間時頻矩陣,并利用最小二乘原則對其進行非正交對角化,最后實現(xiàn)分離矩陣的估計以及多個混疊跳頻信號的盲分離。仿真結(jié)果表明,該算法不僅能有效實現(xiàn)不相關(guān)跳頻信號的盲分離,還可以實現(xiàn)相關(guān)跳頻信號的分離,與TFBSS算法在不同信噪比條件下的分離性能相比具有更好的抗噪能力。
[Abstract]:An algorithm for blind separation of frequency-hopping signals based on combinatorial time-frequency analysis is proposed to solve the problem of inaccuracy of timing and joint diagonalization of orthogonal constraints in blind separation of overlapping frequency-hopping signals. In this algorithm, GaborSPWVD combined time-frequency analysis is put forward first, and then the self-term time-frequency points with characteristic matrix structure are accurately extracted by using the advantages of clarity of time-frequency graph, and then the spatial time-frequency matrix of self-term time-frequency points is constructed. Finally, the estimation of separation matrix and blind separation of multiple aliasing frequency hopping signals are realized by using the least square principle. The simulation results show that the proposed algorithm can not only achieve blind separation of uncorrelated frequency-hopping signals, but also achieve the separation of correlated frequency-hopping signals. Compared with the separation performance of TFBSS algorithm under different SNR conditions, the proposed algorithm has better anti-noise performance.
【作者單位】： 空軍工程大學信息與導航學院;
【基金】：國家自然科學基金項目資助(61401499)
【分類號】：TN911.7

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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