【摘要】：隨著通信領(lǐng)域技術(shù)研究的不斷進(jìn)步和發(fā)展,人們對(duì)現(xiàn)代通信的要求也越來越高。跳頻通信技術(shù)因其低截獲、高抗干擾能力成為通信抗干擾領(lǐng)域的領(lǐng)先技術(shù),現(xiàn)已被應(yīng)用于各行各業(yè)。在電子對(duì)抗中,除了保證自身通信信息的完整性與安全性,破譯截獲的信號(hào)也同樣重要。在此研究背景下,本文針對(duì)存在定頻、掃頻、隨機(jī)突發(fā)干擾和噪聲的環(huán)境中非均勻跳頻信號(hào)的參數(shù)估計(jì)問題進(jìn)行研究,重點(diǎn)工作內(nèi)容分為以下三個(gè)部分:1、跳頻信號(hào)時(shí)頻矩陣的預(yù)處理�；趯�(duì)現(xiàn)有時(shí)頻分析手段的研究及仿真精度要求,結(jié)合圖像處理的直方圖統(tǒng)計(jì)法與信號(hào)處理的自適應(yīng)閾值去噪法,本文提出了一種通過直方圖得到時(shí)頻矩陣數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)并選取閾值的時(shí)頻矩陣直方圖去噪法。經(jīng)過仿真驗(yàn)證,該方法不受噪聲類型影響,可以在無噪聲信息的情況下有效區(qū)分時(shí)頻矩陣中的噪聲點(diǎn)與有效信號(hào)點(diǎn),符合信號(hào)參數(shù)盲估計(jì)的條件。在本文的仿真條件下,當(dāng)信噪比大于-6dB時(shí),該算法可以達(dá)到較高的噪聲點(diǎn)去除率和信號(hào)點(diǎn)保留率。2、無靜默時(shí)間跳頻信號(hào)參數(shù)提取�；跓o靜默時(shí)間跳頻信號(hào)的時(shí)頻域特征,針對(duì)其參數(shù)提取問題,本文提出一種基于連通區(qū)域標(biāo)記,結(jié)合跳頻信號(hào)時(shí)頻矩陣時(shí)間和能量特性的信號(hào)參數(shù)集合提取方法。該方法使用圖像處理中的連通區(qū)域標(biāo)記方法提取時(shí)頻矩陣信息,根據(jù)跳頻信號(hào)的時(shí)間和能量特性對(duì)信號(hào)段篩選并分類,最后通過比較無信號(hào)時(shí)長大小選擇目標(biāo)信號(hào)集合。仿真結(jié)果表明,該方法在信噪比較高的情況下可以擁有較高的參數(shù)識(shí)別能力。3、含靜默時(shí)間跳頻信號(hào)參數(shù)提取。針對(duì)含靜默時(shí)間的非均勻跳頻信號(hào)的參數(shù)提取問題,本文使用基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的干擾濾除方法,根據(jù)干擾信號(hào)在時(shí)頻圖中的不同形態(tài)特征去除時(shí)頻矩陣中的大部分干擾,最后基于同源跳頻信號(hào)的能量相近性選擇目標(biāo)跳頻信號(hào)的參數(shù)集合。仿真結(jié)果表明,該方法在信噪比高于-4dB的條件下具有良好的參數(shù)識(shí)別率。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN914.41
【圖文】：

圖 3-3 信號(hào)時(shí)頻矩陣部分信息觀察圖 3-3 可以發(fā)現(xiàn)，在時(shí)頻矩陣中，一些數(shù)值較大的信號(hào)點(diǎn)在時(shí)間上連續(xù)，在頻率上相對(duì)集中，符合跳頻信號(hào)在時(shí)頻域的分布特征；大部分?jǐn)?shù)值較小的信號(hào)點(diǎn)均勻分布存在于整個(gè)檢測(cè)時(shí)間中，符合噪聲在時(shí)頻域的分布情況。根據(jù)時(shí)頻域的分布特點(diǎn)可以明顯區(qū)分有效信號(hào)點(diǎn)和噪聲信號(hào)點(diǎn)。并且，有效信號(hào)點(diǎn)的能量譜密度和噪聲的能量譜密度在數(shù)值上具有指數(shù)級(jí)的巨大差異。因此，本節(jié)對(duì)時(shí)頻矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行分布情況統(tǒng)計(jì)并找到自適應(yīng)閾值對(duì)有效信號(hào)點(diǎn)和噪聲信號(hào)點(diǎn)進(jìn)行區(qū)分來實(shí)現(xiàn)噪聲點(diǎn)的去除。3.2.2 時(shí)頻矩陣直方圖去噪算法直方圖是一種使用一系列高度不一的縱向線段來表示數(shù)據(jù)分布情況的統(tǒng)計(jì)方法。它能根據(jù)各類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性直觀的展示其分布狀態(tài)。這種統(tǒng)計(jì)方法一開始廣泛應(yīng)用于反映產(chǎn)品質(zhì)量分布情況，所以也被稱為質(zhì)量分布圖。后來由于其能直觀的表征數(shù)據(jù)分布情況，逐漸應(yīng)用于其他各個(gè)領(lǐng)域的研究中。其中，應(yīng)用最多的是圖像

圖 3-9 信噪比為-13dB 時(shí)的時(shí)頻矩陣直方圖為了驗(yàn)證在不同分布的噪聲下時(shí)頻矩陣直方圖去噪法的去噪效果，從而更好的完成參數(shù)估計(jì)和信號(hào)段分選過程的預(yù)處理環(huán)節(jié)，向參數(shù)為表 3-1 中的多干擾非均勻跳頻信號(hào)分別加入瑞利分布噪聲、指數(shù)分布噪聲和均勻分布噪聲，它們的信噪比受到分布參數(shù)的控制。使用時(shí)頻矩陣直方圖去噪法分別對(duì)不同信噪比下的三種帶噪檢測(cè)信號(hào)的時(shí)頻矩陣進(jìn)行去噪，信噪比從-20dB 到 10dB 每 2dB 進(jìn)行一次測(cè)試，三種帶噪檢測(cè)信號(hào)時(shí)頻矩陣的噪聲去除率和信號(hào)保留率如圖 3-10 所示。

圖 4-3 去噪后的時(shí)頻矩陣示意圖圖 4-3 中，陰影部分的非零值為有效信號(hào)段，其他零值則為噪聲部分。因此，可以根據(jù)每個(gè)有效信號(hào)段在時(shí)頻矩陣中的信息提取出該信號(hào)段的時(shí)頻參數(shù)。由于有效信號(hào)是由許多與圖 4-3 中陰影部分相似的連通的信號(hào)段組成，為了讓每個(gè)連通的信號(hào)段被單獨(dú)的標(biāo)識(shí)出來，在圖像處理中一般采用連通區(qū)域標(biāo)記的方法。本文使用連通區(qū)域標(biāo)記對(duì)時(shí)頻矩陣進(jìn)行標(biāo)記提取特征參數(shù)。4.2.1 連通區(qū)域標(biāo)記連通區(qū)域標(biāo)記是通過對(duì)閾值分割好的圖像中每個(gè)連通的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，從而能分別研究各個(gè)區(qū)域的圖像特征[36]。因此，使用連通區(qū)域標(biāo)記可以提取時(shí)頻矩陣中各信號(hào)段的參數(shù)。預(yù)處理部分將時(shí)頻矩陣處理為類似二值化圖像，時(shí)頻矩陣中各信號(hào)點(diǎn)的能量譜密度相當(dāng)于二值化圖像點(diǎn)的像素。連通區(qū)域是根據(jù)像素點(diǎn)之間的鄰接關(guān)系來劃定的，這種關(guān)系稱為連通規(guī)則。常見的連通規(guī)則一般分為四連通和八連通兩種。兩種連通規(guī)則的示意圖如圖 4-4 所

【參考文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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本文編號(hào)：2771580