[发明专利]基于时频图修正的欠定混合跳频参数盲估计方法

摘要

本发明公开了一种基于时频图修正的跳频参数盲估计方法，主要解决现有技术在信噪比差的情况下估计误差大的问题。其实现步骤是：1.对信号作短时傅里叶变换得到观测信号的时频矩阵；2.计算该时频矩阵的能量矩阵；3.对时频图进行修正；4.根据修正的时频图估计出跳频信号参数。本发明可以在低信噪比情况下，获得清晰的时频图，提高了跳频信号参数估计的精度，可用于各种跳频通信的场景中。

主权项

一种基于时频图修正的欠定混合跳频参数盲估计方法，包括如下步骤：(1)对接收到的时域观测信号x(t)做短时傅里叶变化STFT，得到时频矩阵(2)将时频矩阵的每个元素取模值并平方后，得到时频能量矩阵B；(3)根据时频能量矩阵B按列依次修正时频矩阵得到修正后的时频矩阵(3a)将时频能量矩阵B的第q列数据b_q分段并计算每段的短时能量，得到短时能量向量Y,计算短时能量平均值再将由短时能量向量Y的最小值与最大值构成的区间划分成若干个小区间，每个小区间的长度为短时能量的平均值统计各个小区间包含的短时能量向量Y中数据个数，找出前后数据个数变化率最大的小区间i_γ，并根据该i_γ以及选取初始门限：其中，*表示相乘；(3b)根据初始门限γ₀划分噪声区间与信号区间，将短时能量向量Y的各分量与初始门限γ₀进行比较，若分量小于初始门限γ₀则该分量对应的分段属于噪声区间，否则属于信号区间；分别记录噪声区间及信号区间对应的分段编号，并检查信号区间中是否有连续的分段号，若无，则通过信号区间的分段编号得到频率下标矩阵和信号区间短时能量向量否则，合并信号区间中分段号连续的相邻段，得到频率下标矩阵和信号区间短时能量向量(3c)对信号区间进行二次定位，计算信号区间短时能量向量的平均值并进行比较，若信号区间短时能量向量中的分量小于则将该分量加入到信号区间中的噪声向量y_w中，否则将该分量加入到信号向量y_s中；根据信号向量y_s以及平均值选取新的门限：其中mean(y_s)表示求y_s中数据的平均值；计算其中k_m为噪声区间中的分段号，N₀为噪声区间分段的个数；检验信号区间噪声向量y_w中的数据y_wj，若则在信号区间中保留此分量y_wj，否则，将该分量对应的分段号重新加入到噪声区间中，并从频率下标矩阵将分量y_wj对应的频率下标行向量去掉；(3d)修正时频矩阵：取出频率下标矩阵的每一行，找出每行的最小值V_min和最大值V_max，将每行的数据扩充为V_min到V_max之间的所有连续整数，依次保存到集合Ω中，根据Ω修正中的第q列列向量得到修正后的第q列向量(3e)按照步骤(3a)—(3d)依次修正原始矩阵中的所有列，得到修正后的时频矩阵$\hat{X}=\left[\begin{array}{cccc}{\hat{x}}_1& {\hat{x}}_2& \·\·\·& {\hat{x}}_Q\end{array}\right];$(4)根据修正后的时频矩阵估计出跳频信号的源信号个数、跳变窗口、每跳信号的载频向量、跳变时刻及跳变周期这些参数。