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跳频通信具有优越的抗干扰性,抗截获性和多址组网性,早在70年代便应用于军事通信领域,近年来跳频通信在民用通信领域也得到了普遍应用,对跳频信号进行侦察已经成为通信侦察和无线电监管的重要内容。跳频信号参数估计与跳频信号调制识别作为跳频信号侦察中的两项关键技术,俨然已成为跳频通信技术的研究热点。跳频信号参数估计结果和调制识别准确率直接决定了后续信号解跳解调以及信息还原的处理结果。基于时频分析技术以及稀疏线性回归技术,本文提出了两种新的算法完成了对跳频信号的参数估计,分别是基于FFT和ALM算法的联合方法和基于STFT和ALM算法的联合方法。仿真结果表明两种联合方法具有较高的估计精度以及良好实时性。并通过对快速跳频通信系统的研究,给出了FFH-BPSK信号和FFH-BFSK信号的类间识别统计算法。首先通过分析跳频通信系统的基本原理及其主要的技术指标,并对跳频通信系统特性进行了深入研究,最后给出了跳频信号的仿真,为后续的跳频信号的参数估计与调制识别提供信号源。基于经典的时频分析技术在跳频信号参数估计中的应用,本文分别给出了双线性时频分析法(魏格纳-威利分布、伪魏格纳-威利分布以及平滑伪魏格纳-威利分布)、短时傅里叶变换以及Gabor变换,希尔伯特-黄变换和基于ALM算法在参数估计中的仿真结果和性能分析;结合稀疏线性回归技术,解决时频分析在低信噪比信道下,参数估计精度较低这一问题。同时结合短时傅里叶变换以及滑窗快速傅里叶变换处理时间短,深入研究了跳频信号的跳频周期估计、跳频序列估计、跳频图案估计的方法。提出了两种新的联合算法,仿真结果表明,该方法具有较好的实时性和较高的估计精度。针对调制方式为FFH-BPSK和FFH-BFSK的快速跳频通信系统,研究了跳频信号调制识别相关算法。利用快速跳频通信系统的特征,最后提出了识别性能较好的统计算法。