【摘 要】
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在现代电子战中,信息获取的准确性和全面性对最终结果起着决定性作用。作为信息的载体,实际工程应用中的信号近乎都属于非平稳信号,为便于分析,常常将其看作是多个分量信号的线性组合。时频分析作为处理非平稳信号的有效方法,已被广泛应用于信号处理领域,其中,时频聚集性的增强对信号分析与参数估计至关重要。本文基于STFT和同步压缩变换,重点研究自适应信号处理算法和IF估计算法,为后续信号参数估计和信号识别提供强
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在现代电子战中,信息获取的准确性和全面性对最终结果起着决定性作用。作为信息的载体,实际工程应用中的信号近乎都属于非平稳信号,为便于分析,常常将其看作是多个分量信号的线性组合。时频分析作为处理非平稳信号的有效方法,已被广泛应用于信号处理领域,其中,时频聚集性的增强对信号分析与参数估计至关重要。本文基于STFT和同步压缩变换,重点研究自适应信号处理算法和IF估计算法,为后续信号参数估计和信号识别提供强有力支撑。首先,针对传统时频分析方法在时频聚集性、交叉项或信号重构方面存在的不足,本文在STFT的基础上,引入FSST和二阶FSST。为实现多分辨率分析,本文定义时变参数下的自适应STFT,并推导自适应参考频率,提出自适应FSST算法。同时,为使算法适用于IF快速变化的信号,将自适应参考频率推广至二阶,提出具有更高时频聚集性的自适应二阶FSST算法。鉴于在实际应用中,信号先验知识不足,本文基于数据驱动,提出利用瑞利熵估计时变参数。利用所提算法对仿真和实测信号进行实验分析,并与传统时频分析方法对比,证明所提算法具有较高的可靠性和优越性。然后,针对常用的IF估计算法估计精度较低或鲁棒性差的不足,结合维特比算法的动态规划特征,提出自适应时频同步压缩与维特比相结合的IF估计方法。同时,根据各分量IF是否存在交叉,对多分量信号进行分类,并对所提算法作出相应的改进,以进一步降低IF估计的误差。针对不同类型仿真信号,分别采用相应的改进算法估计各信号的IF。实验结果证明,与常用的IF估计算法相比,所提算法的估计误差更小,且抗噪能力更强。最后,本文将所提算法应用于跳频信号的参数估计中,以验证其实用性。针对基于STFT的传统参数估计算法存在误差较大的缺陷,提出利用自适应FSST和维特比算法估计信号的IF,并根据时频分析结果的能量包络频谱估计跳频周期,进一步估计跳频时刻。同时,利用CZT细化频谱的优势,提出基于CZT估计跳频频率的方法。理论与实验分析验证了所提算法具有较好的鲁棒性。
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