杨 鑫, 郭 英,2

(1.空军工程大学 信息与导航学院, 陕西 西安 710077；2.通信网信息传输与分发技术重点实验室, 河北 石家庄 050081)

0 引 言

跳频技术具有良好的抗干扰性、低截获概率及多址组网能力,已在通信中得到广泛应用[1]。对跳频信号的参数估计是良好运用跳频技术的重要前提。

现阶段跳频信号参数估计方法中,时频分析法和稀疏重构法是重要的两种方法。主要的时频分析方法包括线性变换和非线性变换。线性变换主要包括短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT)[2]、Gabor变换、小波变换及S变换等,但受不确定原理的制约,其时间分辨率和频率分辨率不可兼得[3]。非线性变换的时频方法以Wigner-Ville分布(WVD)[4]为代表,具有较高的时频分辨率,但在多分量信号分析中存在交叉项的干扰。平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)能够在一定程度上抑制交叉项,但要损失一定程度的时频分辨率[5,6]。许多国内外学者都是基于上述方法对跳频信号进行处理研究,文献[2]基于STFT通过不断改变窗函数起始时刻及窗函数宽度来寻找时频聚集性最好的时频图。文献[7]利用SPWVD算法对差分跳频信号进行时频分析,通过检测时频分析数组中相邻信号的频率跳变时间来估计信号参数。

综合以上问题,针对现有方法时频聚集性不强,低信噪比条件下效果不佳的问题,本文提出了一种二次迭代稀疏重构的跳频信号参数估计方法,利用二次迭代稀疏重构得到时频分辨率更高的时频图,而后对时频图进行形态学滤波,最终实现信号的参数估计。……