跳频信号检测算法的研究与应用

"该资源是一篇关于跳频信号检测算法研究的杭州电子科技大学硕士学位论文，作者为李春，指导教师为赵知劲教授，完成于2023年5月。论文探讨了如何改进跳频信号检测算法，以提高在不同环境下的性能。" 在跳频通信系统中，跳频信号检测是至关重要的，它对于军事侦察和通信安全有着显著的影响。由于跳频信号的捕获率低且检测难度大，因此研究有效的检测算法成为了科研的热点。本文针对这一问题，重点研究了三种不同的跳频信号检测算法。 首先，论文提出了基于时频谱熵（Time-Frequency Spectrum Entropy, TFSE）的检测算法。利用短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform, STFT)获取时频谱，通过分析信号时频谱的波动性，即时频谱熵，来区分跳频信号与定频干扰信号及高斯白噪声。由于跳频信号的时频谱波动特性相较于噪声更为稳定，所以利用时频谱熵可以有效地识别跳频信号。 其次，为了提升低信噪比条件下的检测性能，论文引入了时频谱局部方差（Time-Frequency Spectrum Local Variance, TFSLV）。通过比较跳频信号、定频干扰和高斯白噪声在STFT时频谱中的离散程度，利用时频谱局部方差作为统计量，能够更准确地检测出跳频信号。 最后，考虑到实际环境中可能存在的多种干扰类型，如扫频干扰和突发干扰，论文提出了基于时频谱方差均值（Variance Mean Value of the Time-Frequency Spectrum, TFVM）的检测算法。通过对比不同信号在时间方向和频率方向的方差均值差异，可以在复杂背景下实现对跳频信号的有效检测。 仿真结果表明，这三种算法在检测性能上均优于传统基于STFT的算法，尤其是在应对频谱泄露和时频分辨率权衡的问题上表现更为优越。此外，论文还探讨了利用广义S变换和深度学习技术进一步提升跳频信号检测性能的可能性，但具体细节未在摘要中详述。 这篇硕士论文深入研究了跳频信号检测的创新算法，为解决复杂环境下的信号检测问题提供了新的思路和解决方案。这些算法对于提高跳频通信系统的抗干扰能力和可靠性具有重要意义，同时也为未来相关领域的研究奠定了理论基础。