[发明专利]基于STFT-SPWVD的混合网台跳频参数盲估计方法

摘要

本发明公开了一种基于短时傅里叶变换STFT和平滑伪魏格纳分布SPWVD的混合网台跳频参数盲估计方法，用于解决现有技术在低信噪比条件下跳频参数估计精度低和复杂度高的问题。其实现方案是：首先，使用短时傅里叶变换将天线接收信号变换到时频域，并对时频信号进行自适应降噪处理，以增加系统抗噪声性能；其次，通过K‑means均值聚类算法进行频率的精估计；然后，根据精估计的频率提取时频信息得到跳时粗估计；最后，采用平滑伪魏格纳变换及修正后的截断门限进行跳变时刻的精估计。本发明降低了复杂度，增加了频率的分辨率，提高了跳时刻的估计精度，可用于复杂电磁环境中，跳频信号的参数估计。

主权项

1.一种基于STFT‑SPWVD的混合网台跳频参数盲估计方法，其特征在于，包括如下：(1)将天线接收到的时域信号x(t)，利用短时傅里叶变换STFT转换到频域，得到天线接收信号的时频域信号X(t,f)；(2)通过多次迭代得到稳定的时频支撑点的阈值ε，对天线接收信号的时频域信号X(t,f)进行降噪处理，得到降噪后的天线接收信号的时频域信号(3)根据降噪后的天线接收信号的时频域信号获得时域信号y_k：(3a)利用K‑means算法对时频信号的频率进行聚类，得到各个频点的聚类频率f_i，统计每个频率f_i的起始窗终止窗以及持续窗数t_i，用向量T_i表示为：其中i＝1,…,L,L为频率个数；(3b)按照持续窗数t_i对向量T_i进行分类，即对于类内每两跳信号，记前一跳信号的终止窗为后一跳信号的起始窗为得到跳变时刻的粗估计范围为到截取天线接收信号x(t)粗估计范围内的时域信号，用y_k表示为：其中P为短时傅里叶变换STFT的长度，k＝1,2,…,m，m为跳变点的个数；(4)对时域信号y_k进行平滑伪魏格纳SPWVD变换，得时域信号y_k的时频域信号Y_k(t,f)，再设置截断门限δ，对时域信号y_k的时频域信号Y_k(t,f)进行截断处理，得到截断处理后的时频信号Y′_k(t,f)；(5)根据截断处理后的时频信号Y′_k(t,f)，求得前一跳终止跳变时刻的精估计后一跳起始跳变时刻的精估计以及跳变周期(5a)利用(3a)中各个频点的聚类频率f_i，找到截断处理后的时频信号Y′_k(t,f)中的两个门限截断位置，即第一个截断位置为前一跳终止时刻h_k1，第二个截断位置为后一跳起始时刻为h_k2，(5b)根据(3b)中跳变时刻粗估计信号范围到和(5a)的结果求得前一跳终止跳变时刻的精估计和后一跳起始跳变时刻的精估计(5c)根据前一跳终止跳变时刻的精估计和后一跳起始跳变时刻的精估计求得跳变周期