基于改进时频脊线的宽带多用户跳频信号参数估计方法与流程

本发明涉及信号处理领域，特别是指基于改进时频脊线的宽带多用户跳频信号参数估计方法。

背景技术：

1、在非合作场景下，提取截获跳频信号的特征参数是获取有用情报和实现干扰的关键。其中，跳频周期和起跳时刻是跳频信号的基本参数，对其进行快速、高精度的估计是跳频信号侦查接收的关键问题，同时也是高效干扰的前提。题为《高速跳频信号参数估计与调制识别》的论文中通过对时频脊线的提取和处理实现了跳频信号的跳频速率估计，但没有解决多用户跳频信号的参数估计问题。题为《一种基于时频分析的多跳频信号盲源分离算法》的论文对时频脊线的提取进行改进，然后又通过小波变换检测突变点方式获得最小跳周期逐个分离多跳频信号并实现参数估计，但所采用的时频矩阵截断方法和小波检测跳频时刻无法适应宽带跳频信号的情形。题为《基于盲源分离的多跳频信号网台分选算法》的论文基于子空间投影的方法实现了跳频信号的分离及参数估计，但这种方法依赖于对混合矩阵的估计，且需多个接收通道信号，估计精度依赖于混合矩阵的估计精度，运算量大。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提出基于改进时频脊线的宽带多用户跳频信号参数估计方法。本发明结合最高和最低时频脊线差分结果，实现了宽带多用户跳频信号跳周期和起跳时刻估计。可实现对宽带多跳频信号的参数估计问题，且误差较小。

2、为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

3、基于改进时频脊线的宽带多用户跳频信号参数估计方法，包括以下步骤：

4、步骤1，对跳频信号进行预处理，并对预处理之后的信号进行短时傅里叶变换；

5、步骤2，针对各时域采样点，依次提取各跳频用户的频点信息构成频点矩阵；

6、步骤3，根据频点矩阵确定对应每个时域采样点的最高时频脊线与最低时频脊线，将最高时频脊线与最低时频脊线进行差分、判决与求和处理，得到频点差分结果；

7、步骤4，根据频点差分结果获得跳频粗估计时刻；

8、步骤5，对跳频粗估计时刻进行校正，得到各个跳频粗估计时刻的序号；

9、步骤6，根据跳频粗估计时刻以及序号进行最小二乘拟合，得到跳频估计周期，并根据拟合结果计算跳频时刻估计结果。

10、进一步地，所述步骤1的具体方式为：

11、(101)对跳频信号进行下变频、滤波与降采样，得到数字信号序列x(k)，k＝0,1,2......,k-1，k为数字信号序列x(k)的长度；

12、(102)使用汉明窗h(m)对数字信号序列x(k)进行短时傅里叶变换，得到对应数字信号序列x(k)的第n个时域采样点中的第m个频率采样点的短时傅里叶变换结果x(m,n)：

13、

14、其中，m＝0,1,2,......,m-1；n＝0,1,2,......,n-1；m为汉明窗h(m)的窗口长度；n为总时域采样点数，表示向下取整，l为汉明窗h(m)的窗口滑动间隔；f为频域采样间隔，f＝fs/m，fs为数字信号序列x(k)的采样率；j为虚数单位；上角标*表示共轭；

15、(103)根据短时傅里叶变换结果x(m,n)计算对应的时频功率谱y(m,n)：

16、

17、进一步地，所述步骤2的具体方式为：

18、(201)设置u×n的频点矩阵f、粗估计带宽b与时域采样点变量n0，其中，u为跳频用户数量，令n0＝0；

19、(202)设置指示不同跳频用户的变量u，令u＝1；

20、(203)针对时域采样点变量n0所对应的时频功率谱，将最大功率所对应的频率采样点mun0记为频点矩阵f中第u行第n0+1列的一个元素，mun0∈[0，m-1]；

21、(204)判断u＝u是否成立，若u＝u成立则判断n0＝n-1是否成立，若n0＝n-1成立则执行步骤3，若n0＝n-1不成立则令n0＝n0+1后执行步骤(202)；若u＝u不成立则将以频率采样点mun0为中心的粗估计带宽b内的时频功率谱设置为0后，令u＝u+1，并执行步骤(203)。

22、进一步地，所述步骤3的具体方式为：

23、(301)根据频点矩阵f得到长度为n的最高时频脊线向量rh与最低时频脊线向量rl；

24、其中，最高时频脊线向量rh中的元素均为频点矩阵f中对应各个时域采样点的频率采样点中的最高频率值；最低时频脊线向量rl中的元素均为频点矩阵f中对应各个时域采样点的频率采样点中的最低频率值；

25、(302)分别对最高时频脊线向量rh与最低时频脊线向量rl进行一阶差分操作，得到最高时频脊线频点差分结果δrh与最低时频脊线频点差分结果δrl(n1)，n1＝0,1,2,......,n-2：

26、δrh(n1)＝|rh(n1+1)-rh(n1)|,n1＝0,1,2,......,n-2

27、δrl(n1)＝|rl(n1+1)-rl(n1)|,n1＝0,1,2,......,n-2；

28、(303)设置长度为n-1的频点差分向量δr和变量n2，令n2＝0；

29、(304)若δrh(n2)＞2p，则δrh(n2)＝1，否则δrh(n2)＝0；

30、若δrl(n2)＞2p，则δrl(n2)＝1，否则δrl(n2)＝0；

31、δr(n2)＝δrh(n2)+δrl(n2)；

32、其中，

33、(305)判断n2＝n-2是否成立，若是则执行步骤4，否则令n2＝n2+1，并执行步骤(304)。

34、进一步地，所述步骤4的具体方式为：

35、(401)遍历频点差分向量δr中值为2的元素，判断其后续m/2l个时域采样点的范围内是否还有值为2的元素，若是则计算当前值为2的元素与该范围内最后一个值为2的元素的时域采样点的平均值并四舍五入取整，之后将对应该整数的时域采样点处的元素值设置为2，并将当前m/2l个时域采样点的范围内的其余元素值设置为0后，迭代执行步骤(401)；若否则选取频点差分向量δr中下一个值为2的元素进行判断，若遍历结束则执行步骤(402)；

36、(402)遍历频点差分向量δr中值为1的元素，判断其后续m/2l个时域采样点的范围内是否有值为2的元素，若是则将当前值为1的元素值设置为0；若否则判断后续m/2l个时域采样点的范围内是否还有值为1的元素，若是则计算当前值为1的元素与该范围内最后一个值为1的元素的时域采样点的平均值并四舍五入取整，之后将对应该整数的时域采样点处的元素值设置为1，并将当前m/2l个时域采样点的范围内的其余元素值设置为0后，迭代执行步骤(402)；若否则选取频点差分向量δr中下一个值为1的元素进行判断，若遍历结束则执行步骤(403)；

37、(403)设置长度为i的跳频粗估计时刻向量j，将频点差分向量δr中不为0的i个元素所对应的时域采样点依次存入跳频粗估计时刻向量j中。

38、进一步地，所述步骤5的具体方式为：

39、(501)对跳频粗估计时刻向量j进行一阶差分操作，得到跳频粗估计时刻差分结果δj：

40、δj(i)＝|j(i+1)-j(i)|,i＝0,1,2,......,i-2；

41、(502)将跳频粗估计时刻差分结果δj中的元素按大小顺序进行排序，得到排序的中位数，将δj中与排序的中位数差值在±10％以内的元素求平均值，将平均值记为跳频间隔δj；

42、(503)通过迭代法计算跳频粗估计时刻向量j中的每个元素的真实跳频时刻的序号z，迭代初始值z(0)＝0，之后每次迭代值为：

43、

44、其中，<·>为四舍五入取整，i1＝1,2,3,......,i-1。

45、进一步地，所述步骤6的具体方式为：

46、根据最小二乘拟合方法，将真实跳频时刻的序号z与跳频粗估计时刻向量j的函数关系拟合为一个一次函数，拟合得到的一次函数的斜率为w，截距为v，以wt为斜率，vt为截距构建跳频时刻估计一次函数，将真实跳频时刻的序号z依次代入跳频时刻估计一次函数中，得到全部的跳频时刻估计结果；

47、其中，t为步骤(102)中数字信号序列x(k)经过短时傅里叶变换后的时域采样间隔，t＝l/fs；斜率的倒数1/wt为跳频估计周期。

48、由于采用了上述技术方案，本发明与现有技术相比的有益效果在于：

49、本发明利用短时傅里叶变换(stft)获得时频功率谱后提取各时刻频点信息并获得最高时频脊线与最低时频脊线，然后分别进行一阶差分，并对频率差分结果进行处理从而得到跳频时刻粗估计结果，在完成跳频时刻校正后进行拟合，从而得到跳频估计周期与跳频时刻估计结果，实现多用户跳频信号参数估计。