基于Myriad滤波的跳频信号参数估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于Myriad滤波的跳频信号参数估计方法。本发明专利技术首先利用Myriad滤波器对脉冲噪声进行抑制，然后结合线性时频分析方法STFT，完成α稳定分布噪声下跳频信号的跳频周期、跳变时刻和跳频频率参数的估计。具体步骤包括：1、采集信号，2、加权麦瑞德Myriad滤波，3、时频分析，4、搜索最大值，5、提取参数信息。本发明专利技术克服了已有技术无法抑制强脉冲噪声的缺陷，提高了低广义信噪比下跳频信号参数估计的精度。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于Myriad滤波的跳频信号参数估计方法，包括如下步骤：(1)采集信号：信号采集系统通过接收天线，选取任意一段含有原始跳频信号和脉冲噪声的接收信号，将所选取的接收信号作为采集信号；(2)加权麦瑞德Myriad滤波：(2a)采用加权麦瑞德Myriad滤波器，对采集信号进行滤波处理，得到加权麦瑞德Myriad滤波器的初始输出值；(2b)采用基于平均误差最小准则的自适应方法，通过迭代，获得加权麦瑞德Myriad滤波器的最优权值；(2c)采用最优权值的麦瑞德Myriad滤波器，对采集信号进行滤波处理，得到加权麦瑞德Myriad滤波器的最终输出值；(3)时频分析：采用基于短时傅里叶变换STFT的时频分析方法，对加权麦瑞德Myriad滤波器的最终输出值做短时傅里叶变换，得到滤波处理后采集信号的时频分布二维矩阵；(4)搜索最大值：从滤波处理后采集信号的时频分布二维矩阵中，搜索每一时刻沿频率轴的最大值，将搜索得到的所有最大值构成一个最值向量(5)提取参数信息：(5a)对最值向量做快速傅里叶变换FFT，得到跳频间隔的估计值和跳频周期的估计值；(5b)按照下式，搜索最值向量的最大值，得到与该最大值所对应的最值坐标值：pi=argmaxn{y^}]]>其中，pi表示最值向量的最大值所对应的最值坐标值；表示取最大值所对应的下标值操作；表示最值向量；n表示最值向量的下标值，n∈[H+1,N‑H]；H表示跳频间隔的估计值；N表示加权麦瑞德Myriad滤波器的窗口长度；(5c)按照下式，计算跳频信号跳变时刻的估计值：ni=pi-12H]]>其中，ni表示跳频信号跳变时刻的估计值；pi表示最值向量的最大值所对应的最值坐标值；i表示最值向量的频率，i＝1,2…P；P表示最值向量的长度；H表示跳频间隔的估计值；(5d)按照下式，计算跳频信号跳频频率的估计值：f^i=argmaxl{Σnini+1MYRSTFTx(k,l)}*fs/(2N)]]>其中，表示跳频信号跳频频率的估计值；表示取最大值所对应的下标值操作；ni表示跳频信号跳变时刻的估计值；i表示最值向量的频率，i＝1,2…P；P表示最值向量的长度；MYRSTFTx(k,l)表示滤波处理后采集信号的时频分布二维矩阵；k表示采集信号的时刻；l表示采集信号的频率；fs表示采集信号的采样频率；N表示采集信号的长度。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：金艳，任航，赵新明，姬红兵，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61