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多跳频信号的2D-DOA估计被引量：1: 2018年; 为了利用跳频信号的二维波达方向(2D-DOA)辅助同步跳频信号的网台分选和信号识别、跟踪,提出一种基于酉ESPRIT算法的多跳频信号2D-DOA估计方法。首先利用形态学滤波的方法对跳频信号的时频图进行修正,并在修正的时频图上完成有效跳的提取;然后基于平面天线阵列结构,建立有效跳的阵列快拍数据模型;在此基础上,采用酉ESPRIT算法进行跳频信号的2D-DOA联合估计。该方法将接收数据从复数域转化到实数域处理,降低了运算复杂度;同时构造实矩阵时,复用了接收数据,提高了估计精度。仿真结果表明,该算法具有良好的估计性能。; 杨银松郭英于欣永李雷李雷; 关键词：跳频形态学滤波

高效的多跳频信号2D-DOA估计算法被引量：4: 2018年; 为了利用跳频信号的空域特征参数辅助多跳频信号的网台分选,在空时频分析的基础上,提出一种基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)对称压缩谱(MUSIC symmetrical compressed spectrum,MSCS)的多跳频信号二维波达方向(two dimensional direction of arrival,2D-DOA)高效估计算法。首先根据跳频信号的时频域特征,构建每一跳的空时频矩阵(spatial time-frequency distribution,STFD),获取时频域的协方差矩阵;然后将共轭子空间的思想引入到MUSIC算法中,通过对噪声子空间及其共轭的交集进行奇异值分解,实现噪声子空间的降维;最终通过半谱搜索实现2D-DOA的高效估计。同时为了提高低信噪比条件下算法的性能,在时频图处理过程中采用形态学滤波进行去噪,并在修正的时频图上完成了跳频信号每一跳的提取。通过理论论证和实验仿真表明,本文算法相比于MUSIC算法,在保证均方根误差相当和估计成功率有所提高的情况下,计算复杂度降低了一半。; 于欣永郭英郭英眭萍张坤峰李红光李雷; 关键词：跳频信号二维波达方向网台分选形态学滤波

基于酉ESPRIT的跳频信号DOA估计被引量：5: 2018年; 为了利用跳频信号的空域信息辅助同步跳频信号的网台分选,提出了一种基于STFD&酉ESPRIT的跳频信号DOA估计算法。首先用WVD&SPWVD组合时频分析方法对接收数据进行时频变换,然后提取出跳频信号的有效跳(hop),并对其建立空时频矩阵(STFD),最后利用酉ESPRIT算法进行跳频信号DOA估计。该方法通过酉变换将ESPRIT算法的协方差矩阵从复数域转化到实数域,降低了计算量,而且酉ESPRIT算法利用了数据的共轭信息使数据长度等价增加了一倍,提高了估计精度。仿真结果表明文中算法在信噪比大于2dB时,DOA估计性能优于ESPRIT算法。; 杨银松郭英于欣永于欣永齐子森; 关键词：跳频 DOA 网台分选

基于盲源分离的多跳频信号网台分选算法被引量：10: 2017年; 针对欠定条件下多跳频信号的网台分选问题,该文利用跳频信号在时频域上的稀疏性,提出了一种基于盲源分离的自适应信噪比网台分选算法。首先,用Gabor变换作为系统的时频变换建立欠定条件下跳频信号网台分选的模型;然后,采用了自适应信噪比的时频支撑点阈值设定方法寻找源信号的时频单源点,根据时频单源点的时频比矩阵估计出混合矩阵;最后,利用与信源相对功率偏差相结合的改进的子空间投影法进行网台分选。仿真实验验证了该算法在低信噪比条件下的有效性。; 于欣永郭英张坤峰李雷李红光; 关键词：跳频欠定网台分选

基于稀疏重构的跳频信号检测方法被引量：7: 2018年; 针对复杂电磁环境下跳频信号的检测问题,提出了一种基于稀疏重构的跳频信号检测方法,首先采用近似l0范数算法对含有干扰的跳频信号进行稀疏重构,采用拟牛顿法求解无约束多维最优化问题,然后对得到的时频图的频率分量进行二值形态学滤波以去除干扰和噪声,最后通过统计匹配信号的个数完成信号的检测。同时为提高算法的自适应能力,在选取二值化阈值时采用最大类间方差法。理论分析和仿真实验表明该算法在较低信噪比下仍能克服干扰和噪声并较好地保存各跳,实现对跳频信号的检测。; 东润泽郭英于欣永于欣永孟涛; 关键词：跳频信号形态学滤波

块稀疏贝叶斯模型下的跳频信号时频分析被引量：2: 2018年; 针对传统时频分析方法存在的时频聚集性差以及交叉项干扰的问题,本文将接收到的跳频信号进行分割,构建时频稀疏模型,利用模型中的统计特性和结构特性采用块稀疏贝叶斯学习算法对跳频信号的时频图进行重构,在不需知道稀疏度和噪声强度的情况下,得到了高精度的时频图。但是由于算法在高维参数空间进行参数估计时复杂度较高,本文采用近似替换的方法对该算法进行改进,将高维参数空间转换到原始参数空间计算,大大减少了算法的复杂度,仿真结果表明改进算法在低信噪比的情况下能有效的得到跳频信号的高精度时频图且复杂度大大降低。; 李雷郭英张坤峰张坤峰高维廷于欣永李红光; 关键词：跳频信号时频分析

基于STFD&SCMUSIC的多跳频信号DOA估计与网台分选被引量：6: 2017年; 为了在欠定条件下利用跳频信号的空域特征参数进行网台分选,该文提出一种基于STFD&SCMUSIC的跳频信号DOA估计算法。首先在时频域提取跳频信号的有效跳(hop),并建立该hop的空时频矩阵(STFD);然后在MUSIC算法基础上,利用噪声子空间降维思想构造SCMUSIC空间谱;最终通过半谱搜索实现DOA快速估计,进而利用DOA信息完成信号的分选;同时为了提高低信噪比算法的性能,采用形态学滤波的方法对时频图进行修正,在修正的时频图上完成跳频信号有效hop的提取。理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性和良好的估计性能。; 于欣永郭英张坤峰张坤峰李雷; 关键词：形态学滤波网台分选

基于T-SBL的多跳频信号参数估计被引量：2: 2018年; 针对多跳频信号参数估计问题,利用跳频信号频率在时频域上的稀疏性,在块稀疏贝叶斯学习（b SBL）的基础上,提出了一种T-SBL稀疏学习算法,通过重构后信号的时频图完成跳频信号的跳周期、中心时刻、跳时刻等参数的估计.首先将接收信号进行重叠分割得到观测矩阵;然后根据跳频信号时频域的稀疏性建立信号的多测量（MMV）稀疏模型,在块稀疏贝叶斯学习算法的基础上将多测量模型转化为单测量（SMV）模型;最后通过重构后信号的清晰时频图进行参数的快速估计.为了进一步提高低信噪比下的估计性能,采用形态学滤波的方法对获得的时频图进行修正.理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性和良好的估计性能.; 郭英于欣永于欣永张坤峰; 关键词：跳频信号形态学滤波

欠定条件下自适应信噪比的多跳频信号网台分选方法被引量：2: 2017年; 针对欠定条件下多跳频信号的网台分选问题,利用跳频信号在时频域上的稀疏性,采用了跳频源信号的时频单源点的时频比来估计混合矩阵,在计算时频比矩阵时采用快速全局均值聚类,进而利用子空间投影法与信源相对功率偏差相结合的方法进行欠定条件下的网台分选,同时为了提高在低信噪比条件下分选的效果,在寻找跳频源信号时频单源点时,采用了自适应信噪比的时频支撑点阈值设定方法。理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性。; 于欣永郭英张坤峰孟迪; 关键词：跳频欠定网台分选

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于欣永

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