基于自相关和时频分析的跳频参数估计

TN914.4; 为解决低信噪比条件下跳频参数估计算法性能低的问题,提出了一种基于自相关和时频分析的跳频参数估计算法.首先,采用基于能量检测的分段自相关算法对接收端信号进行预处理;然后,进行时频变换,得到信号的时频矩阵,通过二值化和形态学滤波完成对信号的降噪提取;最后,通过聚类算法完成参数估计.仿真实验表明,该算法具有较高的估计精度和良好的抗噪声性能,在信噪比最低为-11 dB时估计误差数量级仍为 10-7,同时自相关运算对参数估计算法的抗噪声性能具有明显的提高作用....

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Bibliographic Details
Published in:电讯技术 2023, Vol.63 (12), p.1972-1977
Main Authors: 张玮, 王平, 解西坤
Format: Article
Language:Chinese
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Description
Summary:TN914.4; 为解决低信噪比条件下跳频参数估计算法性能低的问题,提出了一种基于自相关和时频分析的跳频参数估计算法.首先,采用基于能量检测的分段自相关算法对接收端信号进行预处理;然后,进行时频变换,得到信号的时频矩阵,通过二值化和形态学滤波完成对信号的降噪提取;最后,通过聚类算法完成参数估计.仿真实验表明,该算法具有较高的估计精度和良好的抗噪声性能,在信噪比最低为-11 dB时估计误差数量级仍为 10-7,同时自相关运算对参数估计算法的抗噪声性能具有明显的提高作用.
ISSN:1001-893X
DOI:10.20079/j.issn.1001-893x.220606003