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跳頻電臺(tái)分選關(guān)鍵技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2021-10-23 12:17
  跳頻通信自問世以來,就受到各國的廣泛關(guān)注,由于其獨(dú)特的通信方式,使之具有高隱蔽性、強(qiáng)抗干擾能力。大帶寬、高跳速的跳頻電臺(tái)已經(jīng)成為軍用無線通信數(shù)據(jù)鏈中不可或缺的一部分,這就對(duì)非合作環(huán)境中跳頻通信信號(hào)的偵收提出要求,其研究有助于在電子戰(zhàn)中取得主動(dòng),是現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)勝利的重要因素。跳頻電臺(tái)參數(shù)估計(jì)和電臺(tái)分選是跳頻通信偵察中的核心內(nèi)容,本文主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究:1.首先,分析各類非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)頻變換在分析跳頻信號(hào)中的表現(xiàn),主要通過信息熵和算法復(fù)雜度兩個(gè)性能指標(biāo),比較了多種時(shí)頻變換的性能,選擇了一種低復(fù)雜度、高能量聚焦性能的時(shí)頻分析方法。2.其次,在時(shí)頻變換基礎(chǔ)上,對(duì)單天線單跳頻信號(hào)、多跳頻信號(hào)的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。使用時(shí)頻脊線算法對(duì)單跳頻信號(hào)進(jìn)行跳周期及跳時(shí)估計(jì)。引入逐級(jí)差值直方圖算法對(duì)多跳異步電臺(tái)信號(hào)進(jìn)行跳周期、跳時(shí)估計(jì)。接著通過陣列天線,將多信號(hào)分類算法引入到跳頻信號(hào)中,并用其估計(jì)了多跳頻信號(hào)的波達(dá)方向。3.再次,在跳頻參數(shù)估計(jì)的基礎(chǔ)上,對(duì)跳頻電臺(tái)進(jìn)行分選。其中利用均值聚類中的“手肘法”確定信源數(shù)目,并改進(jìn)了一種具有較高收斂性能、低迭代次數(shù),并且對(duì)于離群點(diǎn)不敏感的改進(jìn)K-means算法,對(duì)跳頻電臺(tái)... 

【文章來源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:103 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

跳頻電臺(tái)分選關(guān)鍵技術(shù)研究


圖3-1兩個(gè)同步電臺(tái)STFT等高線圖

效果圖,效果圖,電臺(tái),參數(shù)


不同窗長下STFT變換的效果圖

頻譜,時(shí)頻,小波變換,信號(hào)


電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文14義為:1(,)()()WavelettbTabftdtaa(3-7)其中b表示分析的時(shí)間中心,a表示以b為時(shí)間中心的波動(dòng)范圍,稱作尺度函數(shù),a和b共同決定頻譜結(jié)構(gòu)和窗口形狀。(t)表示小波母函數(shù)。圖3-3跳頻信號(hào)小波變換時(shí)頻圖一般小波分析用于短時(shí)間內(nèi)變化劇烈的信號(hào),例如地震波、腦電波等對(duì)于跳頻信號(hào)而言,其跳頻帶寬一般遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于跳頻頻率,并且,觀測(cè)時(shí)間較短,觀測(cè)時(shí)間內(nèi)信號(hào)不會(huì)發(fā)生劇烈抖動(dòng)或者變化。所以,在觀測(cè)時(shí)間內(nèi)一般不需要多分辨率分析,因此,小波變換在跳頻信號(hào)分析中意義不大。3.1.2Winger-Ville類及其他二次分布(1)Winger-Ville分布WVD最早由Winger提出,并由Ville將其引入信號(hào)處理領(lǐng)域[57]。WVD是應(yīng)用最多也是最基本的非線性變換,表達(dá)式如下:*2WVD(,)()()22jftfxtxted(3-8)從表達(dá)式上可以看到,WVD沒有引入窗函數(shù),*x(t+/2)x(t/2)可以認(rèn)為是信號(hào)的瞬時(shí)自相關(guān)函數(shù)R(,t),與平穩(wěn)信號(hào)自相關(guān)函數(shù)不同,瞬時(shí)自相關(guān)函數(shù)R(,t)的時(shí)間和時(shí)間間隔都作為函數(shù)自變量,因此,瞬時(shí)自相關(guān)函數(shù)是時(shí)間和

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種基于獨(dú)立分量分析的變速跳頻信號(hào)盲分離方法[J]. 王淼,蔡曉霞,雷迎科.  空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(05)
[2]一種改進(jìn)的獨(dú)立分量分析跳頻網(wǎng)臺(tái)分選方法[J]. 楊蕓丞,孫雪麗,鐘兆根,劉軍.  中國電子科學(xué)研究院學(xué)報(bào). 2018(04)
[3]稀疏貝葉斯模型在跳頻信號(hào)電臺(tái)分選中的應(yīng)用[J]. 郭海召,張順生.  信號(hào)處理. 2016(06)
[4]采用圖像處理的跳頻信號(hào)參數(shù)盲估計(jì)[J]. 呂晨杰,王斌,王開勛.  電訊技術(shù). 2015(08)
[5]獨(dú)立分量分析及其在信號(hào)處理中的應(yīng)用[J]. 楊俊美,余華,韋崗.  華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(11)
[6]基于核獨(dú)立分量分析的盲多用戶檢測(cè)算法[J]. 劉曉志,馮大偉,楊英華,秦樹凱.  東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(06)
[7]JTIDS系統(tǒng)抗干擾性能仿真[J]. 黃嘉春.  電訊技術(shù). 2012(05)
[8]基于STFT的跳頻信號(hào)參數(shù)估計(jì)[J]. 盧云生,董英英.  艦船電子工程. 2011(10)
[9]常用時(shí)頻變換方法的淺析與比較[J]. 王佳寧.  科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào). 2011(27)
[10]基于K-均值聚類的動(dòng)態(tài)多種群粒子群算法及其應(yīng)用[J]. 劉衍民,隋常玲,趙慶禎.  控制與決策. 2011(07)

博士論文
[1]跳頻信號(hào)的偵察技術(shù)研究[D]. 陳利虎.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009

碩士論文
[1]跳頻信號(hào)的檢測(cè)、參數(shù)估計(jì)與分選算法研究[D]. 郭海召.電子科技大學(xué) 2016
[2]基于時(shí)頻分析的跳頻信號(hào)檢測(cè)與特征提取[D]. 欒海妍.解放軍信息工程大學(xué) 2007



本文編號(hào):3453170

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