【摘 要】
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跳频（Frequency Hopping,FH）是一种典型的扩频通信方式,其在军事通信系统以及民用通信方面都得到了广泛的应用。跳频信号的载频在跳频序列的控制下,在一定的频带范围内伪随机跳变,从而达到扩展频谱的目的,并使其具有抗衰落、抗干扰、抗截获、易组网、多址能力强等优点。为了进一步提升跳频通信系统的性能,跳频带宽正逐渐加大,跳频速率也得到了大幅的提升,这使得跳频通信对抗面临更加严峻的挑战。目前,
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跳频（Frequency Hopping,FH）是一种典型的扩频通信方式,其在军事通信系统以及民用通信方面都得到了广泛的应用。跳频信号的载频在跳频序列的控制下,在一定的频带范围内伪随机跳变,从而达到扩展频谱的目的,并使其具有抗衰落、抗干扰、抗截获、易组网、多址能力强等优点。为了进一步提升跳频通信系统的性能,跳频带宽正逐渐加大,跳频速率也得到了大幅的提升,这使得跳频通信对抗面临更加严峻的挑战。目前,跳频信号侦察的研究目标主要集中在跳频信号参数的精确估计,混合跳频信号的实时分离,以及宽带跳频信号的压缩采样等方面。同时,跳频序列预测作为跳频信号侦察的辅助手段,对于提升跳频信号侦察的实时性,实现高效的侦察和跟踪式干扰,具有重要的意义。本文针对跳频信号侦察和跳频序列预测的四个关键问题进行了研究,内容包括跳频信号的半盲检测和跟踪、基于信道化调制宽带转换器（Modulated Wideband Converter,MWC）的跳频信号检测和频率估计、基于动态规划MWC的跳频信号跟踪与分离和基于神经网络方法的混沌跳频序列预测与分离。论文的主要研究内容概括如下:第二章在跳频信号通信原理基础上,提出具体的跳频信号帧结构,并选取与之相适应的信道编码及调制方法构建跳频信号,作为本文研究的信号模型。而后,根据信号模型设计,提出基于变窗长组合时频分析方法的跳频信号半盲检测算法和跟踪策略。首先利用短时窗线性时频分析检测跳频信号的频率跳变。然后利用长时窗组合时频分析方法实现对当前跳频信号频点的精确估计。最后通过解调同步字头信息进行跟踪和校验,从而构建了完整的跳频信号半盲检测跟踪系统。仿真实验表明,该算法能够迅速检测并估计出当前跳频信号的频点,实现对跳频信号的半盲检测和同步跟踪。第三章研究了压缩采样条件下跳频信号的检测和频率估计问题。利用跳频信号在时频域上的稀疏性和短时平稳特性,提出了基于信道化MWC的跳频信号检测算法和非重构条件下的频点估计方法。首先利用MWC多通道的特点,对每个通道的周期波形进行重构,得到信道化的MWC结构。然后利用重构周期波形的识别特性,在频域实现跳频信号的实时检测。最后,利用压缩采样后的基带数据信息,在不重构信号的条件下,估计得到跳频信号的载频。该算法有效降低了信号的采样率和运算的复杂度。仿真结果验证了算法的有效性。第四章研究了压缩采样条件下的跳频信号跟踪和分离问题。提出了基于动态规划MWC的跳频信号跟踪和分离算法。首先在MWC系统上增加反馈控制的多频率函数,得到动态规划的MWC结构。然后在时域检测MWC子信道的能量,实现跳频信号的实时跟踪。最后利用跳时信息和不同信号源的功率差异对混合跳频信号进行分离。该方法在假设同一跳频源的信号在到达接收端时的功率保持相对稳定的条件下,可以有效实现多跳频信号的跟踪和分离。仿真结果验证了算法的有效性。第五章从跳频序列特性出发,研究了混沌跳频序列的预测和分离问题。利用混沌跳频序列的随机正交特性和全局相图特性,通过训练径向基（Radial Basis Function,RBF）神经网络,实现对混合跳频序列的预测和分离。首先分析了混沌跳频序列的特性,利用K均值聚类算法确定神经网络训练的输入和输出。然后通过正交最小二乘法（Orthogonal Least Square,OLS）求解混沌序列嵌入维数,构建神经网络。最后通过分段匹配实现混合序列的预测与分离。仿真实验表明,该算法可以有效预测同步组网混沌跳频序列,同时将混合跳频序列分离输出。
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