复杂噪声中跳频信号参数估计研究

摘要

作为一种重要的扩频通信技术，跳频扩频被大量应用在现代通信系统中。在非合作情况下，接收方由于缺少相关信道参数很难捕获跳频通信内容，因此，如何实现跳频信号参数的盲估计，一直是非合作跳频通信技术中的研究热点。经典的统计信号处理方法多基于高斯分布建模背景噪声，然而研究发现，许多复杂噪声背景下的观测数据具有显著的尖峰脉冲特性，呈现典型的非高斯性，可以用α稳定分布建模。在这种情况下，基于高斯假设的信号处理方法性能往往退化，需要设计新的参数估计方案。针对通信信道环境的多样性，本文分别基于高斯分布和α稳定分布模型，研究了两种不同噪声下跳频信号的参数估计问题，主要工作如下： 1、高斯噪声背景下，基于常规时频分析方法估计跳频信号参数时，采用核函数抑制时频分布交叉项会导致时频聚集性的下降，不利于信号参数提取。对此，本文结合Cohen类时频分布和压缩感知理论，提出一种基于跳频信号时频分布特性的稀疏时频分布（Sparse Time-Frequency Distribution,STFD）。STFD不仅能有效抑制交叉项，而且具有良好的时频聚集性。仿真分析表明，在高斯噪声背景中，与传统时频分析方法相比，基于STFD的跳频信号参数估计方法性能更优。 2、α稳定分布噪声中，经典的稳健滤波方法所采用的统计模型多为α稳定分布特例（如Cauchy分布和Meridian分布等），其脉冲抑制效果受到限制。对此，本文基于稳健滤波原理和近似SαS分布模型提出一种新的加权最大似然近似SαS（Weighted Maximum-Likelihood Approximate SαS,WMAS）滤波器。WMAS滤波器所采用的统计模型为幂函数形式的近似SαS分布概率密度函数，该分布能较好地刻画SαS分布概率密度函数的重拖尾特性，使WMAS滤波器可以对α稳定分布噪声下的观测信号进行自适应滤波，具有良好的稳健性。 3、提出一种α稳定分布噪声中基于最大似然的跳频信号参数估计新方法。首先将复杂的跳频信号模型简化为其频率和包络表示，并基于Cauchy分布建立估计信号频率的最大似然框架；然后提出一种基于迭代的频率估计算法，实现了α稳定分布噪声中信号频率参数的有效估计。同时，利用跳频信号的短时平稳性，基于窗宽递增寻优算法设计窗函数对其加滑动时间窗，提取跳频频率随时间变化曲线，进而得到跳变时刻和跳周期等的估计。仿真表明，该方法在确保有效估计跳频信号参数的同时，与基于分数低阶和Meridian滤波的参数估计方法相比更稳健。

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