【摘 要】
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针对多个无人机遥控信号的分离问题，提出一种基于时频分析进行数据处理的多跳频（frequency hopping,FH）信号盲源分离（blindsourceseparation,BSS）算法。利用不同跳周期的跳频信号驻留时间的差异性，改进时频脊线的提取；利用小波变换检测改进后时频脊线的突变点，求脊线最大驻留时间即为跳频信号中的最小跳周期；分离出不同跳周期的跳频信号，并基于时频能量值的不同，对不同信号
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（62071481）；
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针对多个无人机遥控信号的分离问题，提出一种基于时频分析进行数据处理的多跳频（frequency hopping,FH）信号盲源分离（blindsourceseparation,BSS）算法。利用不同跳周期的跳频信号驻留时间的差异性，改进时频脊线的提取；利用小波变换检测改进后时频脊线的突变点，求脊线最大驻留时间即为跳频信号中的最小跳周期；分离出不同跳周期的跳频信号，并基于时频能量值的不同，对不同信号幅度的跳频信号进行盲源分离。结果表明：与同类算法相比，该算法在不依赖多通道数据的采集及混合矩阵估计等情况下，可实现单通道情况下多跳频信号的盲源分离，具有一定的工程应用价值。
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