跳频信号分析一直是通信领域研究的热点,用时频分布来分析跳频信号是一种很有效的方法。时频分析有多种方法,其中小波变换时频分布对信号中夹杂的噪声非常敏感,维格纳威利分布虽然具有很好的时频聚集性,但分析多分量信号时存在严重的交...跳频信号分析一直是通信领域研究的热点,用时频分布来分析跳频信号是一种很有效的方法。时频分析有多种方法,其中小波变换时频分布对信号中夹杂的噪声非常敏感,维格纳威利分布虽然具有很好的时频聚集性,但分析多分量信号时存在严重的交叉干扰项。经典的STFT(Short Time Fourier Transform)是一种很好的时频工具,本文对多种窗函数以及同一窗函数不同参数的STFT进行了Matlab仿真,仿真结果表明,选择合适的窗函数及其相关参数,会使STFT在跳频信号分析中取得令人满意的效果。展开更多
提出了一种基于图像分割和模板匹配的短波跳频信号盲检测算法。该算法将实际跳频信号的STFT(Short Time Fourier Transform)时频谱图当做一幅图像,利用图像分割手段分离背景噪声,并通过模板匹配来实现跳频信号的检测。实验结果表明该算...提出了一种基于图像分割和模板匹配的短波跳频信号盲检测算法。该算法将实际跳频信号的STFT(Short Time Fourier Transform)时频谱图当做一幅图像,利用图像分割手段分离背景噪声,并通过模板匹配来实现跳频信号的检测。实验结果表明该算法能够有效克服实际短波信道中复杂的背景噪声,计算复杂度低,易于工程实现。展开更多
文摘跳频信号分析一直是通信领域研究的热点,用时频分布来分析跳频信号是一种很有效的方法。时频分析有多种方法,其中小波变换时频分布对信号中夹杂的噪声非常敏感,维格纳威利分布虽然具有很好的时频聚集性,但分析多分量信号时存在严重的交叉干扰项。经典的STFT(Short Time Fourier Transform)是一种很好的时频工具,本文对多种窗函数以及同一窗函数不同参数的STFT进行了Matlab仿真,仿真结果表明,选择合适的窗函数及其相关参数,会使STFT在跳频信号分析中取得令人满意的效果。
文摘提出了一种基于图像分割和模板匹配的短波跳频信号盲检测算法。该算法将实际跳频信号的STFT(Short Time Fourier Transform)时频谱图当做一幅图像,利用图像分割手段分离背景噪声,并通过模板匹配来实现跳频信号的检测。实验结果表明该算法能够有效克服实际短波信道中复杂的背景噪声,计算复杂度低,易于工程实现。
