基于STFT与SPWVD的跳频参数盲估计算法

为了降低欠定条件下多网台跳频信号参数盲估计误差,提出一种基于短时傅里叶变换(STFT)与平滑伪WVD分布(SPWVD)相结合的方法.该方法先对信号进行STFT,确定跳变时刻的粗估计范围,再对粗估计范围内的信号进行SPWVD,得到跳变时刻的精确估计,从而估计出跳周期.理论分析与仿真实验结果表明:所提算法在欠定条件下可有效估计出同步正交多网台跳频信号的各参数,与现有的基于时频稀疏性的时频图修正方法相比,在复杂度少量增加的前提下,参数估计误差大幅减小.当信噪比为-4dB时,跳周期、跳变时刻、载频相对估计误差降低了2个数量级,而复杂度只增加了6倍.

一种基于ARMA模型的欠定混合快速跳频信号参数盲估计算法

针对欠定情况下的快速跳频信号的参数估计问题,在基于自回归滑动平均(ARMA)模型的跳变点检测方法的基础上,提出了一种改进的快速跳频信号参数盲估计算法.通过跳周期修正ARMA模型预测点和傅里叶变换分别得到准确的跳变时刻和载频估计,从而实现快速跳频信号的参数估计.实验结果表明,该算法在欠定条件下,当信噪比大于10 dB时,相对现有算法跳变点检测准确率增加了5倍左右,检测准确的概率可以达到90%以上.