强干扰下跳频信号参数估计：时频重心与部分接收法

"强干扰下跳频信号的参数估计 (2014年)，作者：程曙晖、王斌，发表于《电讯技术》2014年第2期，doi:10.3969/j.issn.1001-893x.2014.02.004，关键词：通信对抗；跳频信号；参数估计；时频重心；最大似然法" 本文主要探讨了在通信对抗环境下，如何在存在强干扰的情况下对跳频信号进行有效的参数估计，以提高通信系统的抗干扰能力和信号处理效率。跳频信号是一种常用的通信方式，它通过快速改变工作频率来避免干扰和提高保密性。然而，在强干扰环境下，传统的参数估计方法可能会失效，因此需要开发新的技术来解决这一问题。 首先，文章提出了一种基于时频重心的跳频信号跳周期估计方法。跳周期是跳频信号的重要参数，它决定了信号在不同频率之间切换的频率。通过应用短时傅里叶变换（STFT），可以得到信号的时频表示，进一步提取其时频重心，这有助于理解信号的时间和频率变化特性。然后，结合小波变换和谱分析，可以更准确地估计出跳频信号的周期。小波变换具有良好的时频局部化特性，可以捕捉信号的瞬态变化，而谱分析则有助于识别信号的频率成分。 其次，为了应对强干扰对跳时估计的挑战，文中提出了基于跳频带宽的部分接收策略。在接收端，只接收跳频带宽的一部分，这样可以避开大部分干扰，同时保留信号的跳变信息。利用这些信息，构建一个参考信号，并应用最大似然（ML）方法来估计跳时，即信号从一个频率切换到另一个频率的精确时刻。最大似然方法是一种统计估计理论中的经典方法，能够在给定观测数据的情况下找到最可能的参数估计。 仿真实验结果显示，提出的算法具有较低的运算复杂度，能够实现高精度的跳频定位。即使在强定频干扰环境下，也能有效地估计出跳频周期和起跳时刻，显示了该方法的鲁棒性和实用性。 这篇文章贡献了一种新颖的、适应强干扰环境的跳频信号参数估计方案，对于通信对抗领域的研究和实践具有重要的理论和实际价值。通过结合时频分析工具和信号处理技术，该方法提供了一条克服干扰、提升跳频通信系统性能的新途径。