【摘 要】
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随着电子技术的发展,电子战成为了军事战争的重要组成部分,甚至影响着战略制定。现在的战场电磁环境愈发复杂,信号成分复杂、密度大。接收到的信号往往是多个信号混叠在一起,它们在时域频域交织在一起,简单的操作不能将他们分离。要实现准确的电子干扰,传统的转发式干扰方式不再适用,只有分离多分量信号才能根据每一个信号进行有效的欺骗干扰。本文基于多分量信号的时频分布,研究存在交叉重叠的多分量信号的瞬时频率提取以及
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随着电子技术的发展,电子战成为了军事战争的重要组成部分,甚至影响着战略制定。现在的战场电磁环境愈发复杂,信号成分复杂、密度大。接收到的信号往往是多个信号混叠在一起,它们在时域频域交织在一起,简单的操作不能将他们分离。要实现准确的电子干扰,传统的转发式干扰方式不再适用,只有分离多分量信号才能根据每一个信号进行有效的欺骗干扰。本文基于多分量信号的时频分布,研究存在交叉重叠的多分量信号的瞬时频率提取以及时域恢复技术。首先,分析适合多分量信号的高分辨率时频分布算法,讨论二次时频分布中如何最大程度抑制交叉项并且使信号分辨率不失真。实验验证自适应角度时频分布对于多分量信号有最佳的时频分辨率,进而讨论自适应角度时频分布的优化方案,提出一种基于遗传算法进行参数优化的ADTFD,为ADTFD匹配最佳的参数。其次,在获得的高分辨率的时频分布的基础上进行瞬时频率的估计,总结了现有算法存在的问题。改进维特比算法是现有的能够最大程度避免信号交叉区域发生切换错误的一种频率估计方法,本文引入霍夫变换的频率估计结果对改进维特比算法的结果进行修正。同时为了适配非线性调频信号的瞬时频率,霍夫变换的结果是对时频分布进行分割后分别运算得到的,既能抵抗噪声的干扰又能修正频率估计,将误差降到最小。最后在获得信号瞬时频率信息的基础上,通过瞬时频率将时频分布上的分量信号进行定位,再对滤出的单一分量的时频分布做逆变换即可重建信号的时域信息。在这一过程中,本文提出使用广义S变换来进行时变滤波,其中的高斯窗函数形态与瞬时频率的值有关,可以最大程度上利用获得的瞬时频率信息指导滤波操作。论文以多分量信号的分离为最终目标,在优化的时频分布基础上,通过提取瞬时频率定位信号分量的在时频分布中的位置,最后利用时变滤波方法恢复了信号时域信号波形。
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