[发明专利]一种基于MWC的跳频信号参数估计方法

说明书

本发明属于信号处理领域，针对在信号在MWC恢复后时频图会不够清晰等问题，提出了一种了基于时频图修正的多网台跳频信号的参数估计方法。该方法包括：(1)首先进行时频图修正，用二进制矩阵B表示时频矩阵A；（2）根据修正后的时频矩阵B依次进行网台估计、跳周期估计、跳时估计等。仿真结果表明该方法用在单网台跳频信号时，抗噪性比原来方法好，且可以实现多网台跳频信号的参数估计，并且在MWC采样并恢复信号后进行参数估计情况下，用本发明的方法比用时频脊线法在低信噪比下的性能更好，且能满足多个跳频信号的参数粗估计，服务于后端的网台分选。

技术领域

本发明属于信号处理领域，涉及一种跳频信号的参数估计，尤其是一种基于MWC的跳频信号参数估计，具体用于处理跳频信号MWC恢复后与原来信号存在误差，时频图不够清晰的问题。

背景技术

跳频通信具有抗干扰、低截获和易组网等优点，在民用和军事通信中有广泛的应用。近年来，为了提高抗干扰能力，跳频通信有向宽频带、高跳速发展的趋势。这给基于奈奎斯特采样架构的跳频捕获系统带来了诸多问题，最突出的就是前端采样数据量大、后续传输和处理困难。对于单天线接收系统，传统的跳频信号一般是先进行网台分选，然后进行单网台跳频信号的处理，而一般天线接收到的是多个网台的信号，所以需要首先对多个网台的信号进行粗略的参数估计，为网台分选服务。

在跳频信号参数估计这一领域所作的探索有传统方法短时傅里叶变换（STFT）、Morlet 小波算法、平滑伪魏格纳分布（SPWVD）算法等。在跳变时刻的估计上，STFT 的时间分辨率严重依赖于时间窗的长度， Morlet小波变换和SPWVD在跳变时刻的估计精度上相比STFT有提升；但是SPWVD由于采用时域平滑滤波，边缘分布和瞬时特性被破坏，时域分辨率有所下降；Morlet的多分辨率特性决定了其在频率较低的部分具有较低的时间分辨率。在不追求高频率分辨率的条件下，只要时间窗长度较短，便可以获得较高的时域分辨率，并且STFT可以采用快速傅里叶算法（FFT）来计算，因此实时性强。在对跳频信号频率的估计时，几种算法中STFT属全频域变换，频率分辨率最高， 但仍受限于序列的采样点数。近年来新兴的参数估计方法层出不穷，例如电子科技大学的吕明团队在2016年提出的专利：一种基于信号时频图像信息提取的跳频信号参数估计，中科院光电研究所于2018年提出的专利：一种基于Keystone变换的宽带DS/FH信号参数估计方法及系统和西安电子科技大学付卫红团队于2015年提出的专利：一种基于频率拼接的异步跳频信号参数盲估计方法等。

针对多跳频信号网台分选,传统的算法主要从跳频信号的特征参数角度入手进行网台分选,如起跳时刻、幅度、来波方向等,但是传统算法正确率低、算法复杂度高。目前对单天线接收下的多网台跳频信号处理的研究较少，例如近年空军工程大学信息与导航学院团队提出的针对欠定条件下多跳频信号的网台分选问题的一种基于盲源分离的自适应信噪比网台分选算法等。对于跳频信号的一般处理方法主要有：稀疏线性回归（SLR）、聚类等。但由于SLR的计算量较大，聚类基于统计原理估计精度不高，鉴于此本文提出了一种基于时频图修正的网台跳频信号参数估计算法，能有效估计出接收到信号的跳频网台数、跳周期、跳时刻和载波频率。

发明内容

本发明针对信号在MWC恢复后时频图不够清晰等问题，提出了一种了基于时频图修正的多网台跳频信号的参数估计方法。其技术方案如下：基于MWC的跳频信号参数估计，其主要有以下几个大步骤：1）对时频图进行修正，用二进制矩阵B表示时频矩阵A；2）对网台参数进行估计，确定网台个数Net；3）对跳周期进行参数估计，设定门限并将矩阵B中的向量进行聚类；4）对跳时进行参数估计，确定Net个初始跳变时刻；5）对载频进行参数估计，找到估计的频率估计点并通过公式计算载波频率。