脈沖噪聲下跳頻信號的參數(shù)估計研究.pdf

1、近年來，具有優(yōu)良的抗干擾性、低截獲概率以及可兼容性等諸多優(yōu)點的跳頻信號受到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，而且被軍事和民用通信等系統(tǒng)廣泛采用，有效的參數(shù)估計是保證信息準(zhǔn)確傳輸?shù)年P(guān)鍵，也是跳頻通信研究中的熱點和難點。諸多研究表明雷達、地震、生物工程等領(lǐng)域中的雜波干擾或?qū)嶋H噪聲均服從α穩(wěn)定分布，這類分布的概率密度函數(shù)具有顯著尖峰脈沖狀波形和較厚拖尾，且不存在有限的二階矩和高階矩。在α穩(wěn)定分布噪聲下，通常的基于高斯模型的信號處理方法會出現(xiàn)性能降低甚至

2、失效的情況。因此，在該類噪聲背景下，研究切實可行的跳頻信號參數(shù)估計方法對于跳頻通信的發(fā)展具有重要意義。本文針對α穩(wěn)定分布噪聲下的跳頻信號參數(shù)估計進行了研究，取得的主要成果如下：
　　1.對傳統(tǒng)時頻分析方法短時傅里葉變換窗寬的選擇進行了研究。引入 Renyi熵的方法評價時頻分析性能的優(yōu)劣，通過確定最小熵值獲得最佳窗寬。結(jié)合分?jǐn)?shù)低階方法，與傳統(tǒng)短時傅里葉變換相比，基于Renyi熵的短時傅里葉變換更能準(zhǔn)確估計α穩(wěn)定分布噪聲下跳頻信號的跳

3、頻周期，并且提高了跳變時刻、跳頻頻率的估計精度。
　　2.對二次型時頻分析方法中的交叉項抑制問題進行了研究。針對傳統(tǒng)非線性時頻分析方法在處理跳頻信號時，會出現(xiàn)嚴(yán)重的交叉項和參數(shù)估計精度降低等問題，簡要分析了交叉項和自項的位置，接著引入RGK時頻分析方法，根據(jù)信號的不同自適應(yīng)地選擇最優(yōu)高斯核函數(shù)，從而有效抑制遠離原點的交叉項并保留原點附近的自項。實驗結(jié)果表明，該方法具有良好的時頻分辨率和參數(shù)估計性能。
　　3.對基于廣義柯西分