[发明专利]基于时频图信息的异步跳频网台分选方法

说明书

本发明提出了一种基于信号时频图信息的异步跳频网台分选方法，用于解决现有技术中存在的分选算法计算复杂度较高的问题，实现步骤为：构建接收信号模型；获取接收信号模型的二值化时频图；获取跳频信号的时频图像；提取跳频信号的时频图像的频率骨架图；获取跳频网台频率集。本发明通过时频图信息结合信号的不同时域特性，避免了分选过程中的冗余参数提取，减少了计算复杂度从而提高了分选效率，在提高分选效率的同时，避免了频率碰撞对分选算法的影响，可用于异步跳频电台分选的工程实现中。

技术领域

本发明属于通讯技术领域，涉及一种异步跳频网台分选方法，具体涉及一种基于信号时频图信息的异步跳频网台分选方法，可以用于对异步跳频网台的分选。

背景技术

跳频通信作为一种有效的抗干扰通信手段已被现代军事通信系统广泛采用，作为非合作通信的第三方，要对跳频通信实施侦察和对抗，最重要的前提就是能够正确的进行跳频网台分选，其中异步跳频网台组网方式因其便捷的组网形式，更快的组网速度和组网难度，使得异步组网更为常见。由于实际的作战环境非常复杂，有时同时存在多个定频信号、多个跳频电台信号，且工作的频率范围又可能重合，从而增加了异步跳频网台分选的难度。

现有的异步跳频网台分选算法包括基于最大信噪比算法的分选算法、基于跳频特征聚类的分选算法和基于跳频信号时频特性的分选算法等。其中基于信号时频特性的分选算法通过对跳频信号进行时频变换，依据不同跳频电台信号时频特性的差异来实现不同电台的分选过程，这种方式由于通过分析时频特性，保证了其分选算法的实时性，但面对日益复杂的电磁环境，会导致分选过程提取到冗余的信号参数，增加了分选算法的计算复杂度。

郭海召在“跳频信号的检测、参数估计与分选算法研究[D].成都：电子科技大学，2016，1-7”中提出了一种基于时频分布的异步跳频网台分选方法。通过谱图变换和非相干积累的联合处理，识别时频图中的跳频信号，并结合多重差分联合的方法估计出载频频率，并根据载频频率与时间形成的时频图进行异步跳频电台的分选得到每个跳频电台的频率集合。这种算法通过时频图分析的方式让信号分选变得有实时性，但需要进行跳频信号的识别，以及估计跳时、跳周期和驻留时间等步骤，计算复杂度较高，导致分选效率较低。

发明内容

本发明的目的是在于克服上述现有技术中存在的缺陷，提出了一种基于时频图信息的异步跳频网台分选方法，通过区分各信号时域特性分离跳频信号和干扰信号，并在提取跳频信号的频率骨架图的基础上进行分选，避免了多余参数的提取，减少了现有分选算法的计算复杂度。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案包括以下步骤：

(1)构建接收信号模型：

对多个单跳频信号模型进行叠加，得到包括多跳频信号、定频干扰信号和突发干扰信号的接收信号模型；

(2)获取接收信号模型的二值化时频图：

(2a)对接收信号模型中的多跳频信号、定频干扰信号和突发干扰信号进行短时傅里叶变换，得到时频矩阵；

(2b)沿时频矩阵中时域轴和频域轴构成的平面，对时频矩阵进行截断，得到接收信号模型的二值化时频图；

(3)获取跳频信号的时频图像：

(3a)计算判断信号类型的门限值λ：

计算二值化时频图BW₁(t,f)中每一行信号的持续时间并取其中的最大持续时间为判断信号类型的门限值λ，其中t为时间变量，f为频率变量；

(3b)剔除二值化时频图中的干扰信号：

将二值化时频图BW₁(t,f)中信号的持续时间满足的信号判定为突发干扰信号，信号持续时间满足的信号判定为定频干扰信号，并将定频干扰信号和突发干扰信号置0，得到跳频信号的时频图像，其中和β为预先设置的阈值，且0.5≤β≤1；