《電子技術應用》
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基于形態學濾波和時頻譜圖對消的多跳頻信號參數估計
2021年電子技術應用第12期
劉佳敏1,趙知勁1,2,葉學義1,王李軍2
1.杭州電子科技大學 通信工程學院,浙江 杭州310018; 2.中國電子科技集團第36研究所 通信系統信息控制技術國家級重點實驗室,浙江 嘉興314001
摘要: 針對復雜電磁環境下多跳頻信號的參數估計問題,提出一種基于多尺度形態學濾波和時頻譜圖對消的信號參數盲估計算法。首先根據跳頻信號、干擾和噪聲的時頻特征差異性,采用多尺度形態學濾波消除噪聲、突發和掃頻信號,并利用譜圖對消法剔除定頻信號;然后通過八連通域標記獲取跳頻信號的位置信息,利用改進的K-means聚類算法實現異速跳頻信號的分離;最后由各類簇參數估計多跳頻信號的周期、跳變時刻和跳頻頻率。仿真結果表明,與利用形態學濾波并提取時頻脊線的方法相比,該算法在低信噪比下具有更高的估計精度,且在定頻、跳頻信號發生頻率碰撞時,仍能準確估計跳頻參數。
中圖分類號: TN914.41
文獻標識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.211459
中文引用格式: 劉佳敏,趙知勁,葉學義,等. 基于形態學濾波和時頻譜圖對消的多跳頻信號參數估計[J].電子技術應用,2021,47(12):83-88.
英文引用格式: Liu Jiamin,Zhao Zhijin,Ye Xueyi,et al. Morphological filtering and time-spectrogram cancellation based parameters estimation algorithm of multi FH signals[J]. Application of Electronic Technique,2021,47(12):83-88.
Morphological filtering and time-spectrogram cancellation based parameters estimation algorithm of multi FH signals
Liu Jiamin1,Zhao Zhijin1,2,Ye Xueyi1,Wang Lijun2
1.School of Communication Engineering,Hangzhou Dianzi University,Hangzhou 310018,China; 2.State Key Lab of Information Control Technology in Communication System, The 36th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation,Jiaxing 314001,China
Abstract: Aiming at estimating the parameters of multi-frequency hopping signals in complex electromagnetic environment, a blind estimation algorithm of signals parameters based on multi-scale morphological filtering and time-spectrogram cancellation is proposed. Firstly, considering the characteristic differences of frequency hopping signals, interference signals and noise, multi-scale morphological filtering is used to eliminate the noise, frequency sweep signals and burst signals, the time-spectrogram cancellation is used to remove the fixed-frequency signals. Then the position information of the frequency hopping signals is obtained through the eight-connected domain mark, and then the all-speed frequency hopping signals are separated by the improved K-means clustering algorithm. Finally, the period, hopping time and frequency of multiple frequency hopping signals are estimated according to the parameters of each class cluster. The simulation results show that compared with the estimation algorithm that uses morphological filtering and extracts the time-frequency ridge, the proposed algorithm has higher estimation accuracy under low signal-to-noise ratio, and even though the frequency collision between frequency hopping signals and the fixed frequency signals occurs, the frequency hopping parameters can still be estimated accurately.
Key words : frequency hopping signal;parameter estimation;morphological filtering;time-spectrogram cancellation;clustering

0 引言

    跳頻信號因其具有較強的抗干擾、抗截獲和抗衰落等能力,被廣泛應用于軍事通信[1]。跳頻信號參數估計是通信偵察的主要任務之一,隨著電磁環境的日益復雜,參數精確估計變得愈發困難。當前,跳頻信號參數估計算法可分為非時頻分析法和時頻分析法兩大類,由于大多數非時頻分析法需要已知一些特定條件,且只能估計出跳頻信號的部分參數,因此簡單直觀且無需先驗信息的時頻分析法更適用于跳頻信號的參數盲估計。文獻[2]通過兩次短時傅里葉變換(Short-Time Fourier Transform,STFT)估計信號跳變時刻并利用多重信號分類算法進行頻率估計,具有較高估計精度,但無法兼顧時間和頻率分辨率。文獻[3]將STFT和平滑偽魏格納-威爾分布(Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution,SPWVD)相結合,在提高時頻分辨率的同時抑制了交叉項干擾,但只適用于同步網臺的跳頻信號參數估計,且部分參數估計精度受信號能量分布影響嚴重。文獻[4]~[8]通過提取跳頻信號時頻脊線進行參數估計,文獻[8]在文獻[7]的基礎上利用迭代法去噪和基于駐留時長的K-means聚類進行參數估計,提升了算法抗噪性能,但在定頻信號與跳頻信號發生頻率碰撞時算法失效。為了提升參數估計性能,文獻[9]~[12]在不同時頻變換的基礎上引入圖像處理技術,采用形態學濾波對時頻圖像進行處理后,提取時頻脊線完成跳頻信號的參數估計,相比于直接提取時頻脊線的參數估計法,這些方法具有更高的精確度,但都僅針對單個跳頻信號的參數估計。文獻[2]~[11]僅考慮了存在高斯白噪聲或定頻信號的簡單電磁環境,而文獻[12]在較強干擾背景下算法性能發生惡化甚至失效。




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作者信息:

劉佳敏1,趙知勁1,2,葉學義1,王李軍2

(1.杭州電子科技大學 通信工程學院,浙江 杭州310018;

2.中國電子科技集團第36研究所 通信系統信息控制技術國家級重點實驗室,浙江 嘉興314001)




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