杨芸丞, 孙雪丽, 钟兆根, 刘 军

(1. 海军航空大学，山东烟台 264001; 2.66135部队，北京 100144)

0 引 言

现代信息化战争中，跳频通信由于其低截获概率、组网方式灵活、信道衰减缓慢等优点，在军事通信、指挥、控制和情报系统均得到了广泛应用[1]。然而对于信号监听一方而言，如何在不具备一切先验条件的情况下，从混合信号中将多个跳频网台的信号分选出来，仍然是跳频通信侦察中具有挑战性的问题[2]。

传统的跳频网台分选方法多依据所截获跳频信号的纹理特征进行分选[3]。文献[4]引用模式识别的方法，搭建了稀疏贝叶斯模型进行分选，文献[5～10]等通过对跳频信号的跳周期、跳时、来波方位、功率等参数的准确估计聚类分选；文献[11]通过跳频信号驻留时间和起跳时间，建立分选的数学模型进行分选；文献[12]基于功率放大瞬态响应过程实现跳频网台分选。但在战场环境中，跳频信号的先验条件往往未知，且上述方法耗时较长，导致了这些方法的局限性，不能实时有效的达到战术战略目的。文献[13～15]将独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)引入跳频网台分选中，在未知跳频信号参数特征的情况下，实现了跳频信号网台的盲分选。但以往的独立分量分析方法未考虑跳频信号瞬时变化快、时频分析复杂等特点，选用的非线性函数不利于硬件实现，这就导致了上述算法鲁棒性能低，收敛速度慢，运算时间相对较长。

针对上述方法存在的不足以及跳频信号的特点，本文在快速独立分量算法[16]的基础上，提出了一种适用于跳频信号分选的改进的快速独立分量分析算法。……