[发明专利]一种跳频信号跳周期和起跳时间估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及信号处理领域，尤其涉及一种跳频信号跳周期和起跳时间估计方法。

背景技术

跳频信号具有良好的抗干扰性、低截获概率、抗多径和较强的多址组网能力，已广泛应用于军事和民用通信中，近些年也开始应用于水下某些对通信保密、可靠性要求较高的场合。跳周期和起跳时间是描述跳频信号的两个基本参数。在随机背景噪声和非合作条件下，实现这两个参数的快速、高精度估计是最终达到对跳频系统侦察干扰目的的前提。

当前对跳频信号的参数估计大多采用时频分析的方法，时频分析的方法通常分为线性和非线性两大类。Wigner-Ville分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)是典型的非线性时频分布，具有理论上最高的时频分辨率，然而对于跳频信号这类多分量信号，WVD存在严重的交叉项干扰，使其应用受到限制。为了克服WVD交叉项的干扰，出现了大量的基于WVD改进的跳频信号参数估计算法：如赵俊等人提出了一种采用平滑伪WVD(Smoothed Pseudo WVD，SPWVD)的方法来估计跳频信号的参数，该方法能够有效地抑制交叉干扰项，但该方法对噪声敏感，在低信噪比(SignaltoNoiseRatio,SNR)下参数估计性能急剧下降，且计算量十分巨大（赵俊,张朝阳,赖利峰,等.一种基于时频分析的跳频信号参数盲估计方法.电路与系统学报,2003,8(3):46-50.）；冯涛和袁超伟将SPWVD与小波变换相结合，这一方法只是对跳频信号跳周期的估计方法进行了改进，与赵俊等人的方法无本质区别（冯涛,袁超伟.基于时频脊线的跳频参数盲估计.电子学报,2011,39(12):2921-2925.）；郭艺等人提出了基于SPW时频分析来估计跳频信号参数的方法，SPW与SPWVD相比在计算量上占一定的优势，但在低SNR下，估计精度大大下降（郭艺,张尔扬,沈荣骏.跳频信号时-频域分析与参数盲估计方法.信号处理,2007,23(2):210-213.）；Chen提出了基于重排SPWVD的参数估计方法，该方法提高了时频分布的聚焦性，但计算量大大增加（Chen T C.Joint signal parameter estimation of frequency-hopping communications.Communications,IET,2012,6(4):381-389.）。上述基于WVD改进的方法，仅利用了时频脊线峰值频率或峰值频率能量特征中的一个，受噪声影响大，为了提高参数估计精度，需要增加大量的计算量，不适用于要求快速实现有跳频信号快速、高精度参数估计的场合。

发明内容

为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种跳频信号跳周期和起跳时间估计方法，计算量小，实现简单，工程实用性强，适用于跳频信号参数的快速稳健估计。

为实现上述目的，本发明采取如下技术方案：

一种跳频信号跳周期和起跳时间估计方法，包括如下步骤：

（1）获取待处理数据序列x(n),n＝0,1,…,N-1，其中N为检测到的跳频信号所对应的采样点个数；

（2）参数初始化：设置短时傅里叶变换采用的短时窗长M、短时窗移动步进L，以及α-TM算法的α值；计算出总的短时窗个数表示向下取整运算，并初始化短时窗序号i＝1；

（3）计算第i个短时窗内的数据的功率谱Y_i(l₂)：

设第i个短时窗内的数据序列为x_i(m)=x(n_i),m＝0,1,…M-1，n_i＝(i-1)L,(i-1)L+1,…,(i-1)L+M-1，用公式（1）对x_i(m)做离散傅里叶变换：