【摘 要】
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为了在复杂电磁环境中实现多跳频信号盲检测,提出一种基于时频图连通域特征的多跳频信号检测算法.首先利用短时傅里叶变换与wigner-ville分布（STFT&WVD）组合时频方法完成时频变换,保证时频图的时频分辨率和交叉项抑制,并利用自适应二维维纳滤波去除背景噪声,提高算法抗噪性能;然后采用自适应阈值二值化算法对时频图二值化处理并进行8邻域连通域标记,提取每个连通域的特征组成分类特征集;最后利用改进
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61601500）； 军队研究生资助课题（JY2018C169）；
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为了在复杂电磁环境中实现多跳频信号盲检测,提出一种基于时频图连通域特征的多跳频信号检测算法.首先利用短时傅里叶变换与wigner-ville分布（STFT&WVD）组合时频方法完成时频变换,保证时频图的时频分辨率和交叉项抑制,并利用自适应二维维纳滤波去除背景噪声,提高算法抗噪性能;然后采用自适应阈值二值化算法对时频图二值化处理并进行8邻域连通域标记,提取每个连通域的特征组成分类特征集;最后利用改进的K均值聚类算法完成特征集分类,根据分类集统计结果和检测条件实现跳频信号检测.仿真结果表明:本文算法能够有效克服定频干扰、突发干扰和扫频干扰;在低信噪比条件下,算法聚类稳定性较好,跳频检测成功率较高.
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