基于Myriad濾波的跳頻信號參數(shù)估計方法【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于Myriad濾波的跳頻信號參數(shù)估計方法。本發(fā)明首先利用Myriad濾波器對脈沖噪聲進行抑制，然后結(jié)合線性時頻分析方法STFT，完成a穩(wěn)定分布噪聲下跳頻信號的跳頻周期、跳變時刻和跳頻頻率參數(shù)的估計。具體步驟包括：1、采集信號，2、加權(quán)麥瑞德Myriad濾波，3、時頻分析，4、搜索最大值，5、提取參數(shù)信息。本發(fā)明克服了已有技術(shù)無法抑制強脈沖噪聲的缺陷，提高了低廣義信噪比下跳頻信號參數(shù)估計的精度?！緦＠f明】基于Myriad濾波的跳頻信號參數(shù)估計方法【
技術(shù)領(lǐng)域：
】[0001]本發(fā)明屬于通信【
技術(shù)領(lǐng)域：
】，更進一步涉及無線通信技術(shù)、信號處理【
技術(shù)領(lǐng)域：
】中基于麥瑞德Myriad濾波的跳頻信號參數(shù)估計方法。本發(fā)明利用麥瑞德Myriad濾波器對脈沖噪聲進行抑制，用短時傅里葉變換STFT估計跳頻信號的跳頻周期、跳變時刻和跳頻頻率參數(shù)，實現(xiàn)非高斯脈沖噪聲環(huán)境中跳頻信號的參數(shù)提取。【
背景技術(shù)：
】[0002]跳頻是一種重要的擴頻通信方式，具有抗干擾能力強、頻譜利用率高，優(yōu)秀的組網(wǎng)能力等特點，廣泛應(yīng)用于非協(xié)作通信領(lǐng)域中。因此，在非協(xié)作通信系統(tǒng)的接收端，對跳頻信號的跳頻周期、跳變時刻和跳頻頻率參數(shù)進行精確估計，具有非常重要的意義。目前，跳頻信號的參數(shù)估計方法主要有短時傅里葉變換（STFT)、維格納-威爾分布（WVD)及其改進方法等線性時頻分析方法。[0003]以短時傅里葉變換（STFT)為代表的線性時頻分析方法，將背景噪聲建立為高斯模型，直觀地給出了跳頻信號的參數(shù)信息，可以在不知道任何先驗知識的情況下估計跳頻信號的參數(shù)。但是大量的研究發(fā)現(xiàn)，實際環(huán)境中的干擾和噪聲，例如通信多通道干擾、低頻空氣噪聲、水聲和雷達雜波等均服從非高斯分布，并且具有一定的脈沖特性，更適合用α穩(wěn)定分布來描述。在這類具有脈沖特性的背景噪聲下，基于高斯噪聲模型的線性時頻分析方法對跳頻信號的參數(shù)估計性能嚴重下降。因此，研究脈沖噪聲下跳頻信號的參數(shù)估計成為非協(xié)作通信中亟待解決的問題。[0004]中國工程物理研究院電子工程研究所擁有的專利技術(shù)"跳頻通信系統(tǒng)跳頻間隔的一種盲識別方法"（申請?zhí)?01110158600.7,申請日2011.06.14,授權(quán)號CN102223155B，授權(quán)日2013.10.09)中提出了一種基于誤差函數(shù)的跳頻間隔估計方法。該方法構(gòu)造了一個誤差函數(shù)，通過搜索頻率集合中的頻率值，將使得誤差函數(shù)最小的頻率值作為跳頻間隔的估計值，無需利用傳統(tǒng)的線性時頻分析方法提取參數(shù)信息。該專利技術(shù)存在的不足是，脈沖噪聲對誤差函數(shù)的影響很大，尤其在當噪聲的脈沖性較強時，已經(jīng)無法通過該誤差函數(shù)得到跳頻間隔的準確估計值。[0005]劉杰等人發(fā)表的文章"ParameterEstimationofFrequencyHoppingSignalsinAlphaStableNoiseEnvironment(IEEE11thInternationalConferenceonSignalProcessing,2012,1:250-253)中提出了一種基于分數(shù)低階時頻分析的方法FL0STFT。該方法首先對接收信號做分數(shù)低階運算，然后采用短時傅里葉變換STFT方法提取跳頻信號的參數(shù)信息。該方法在一定程度上能夠抑制脈沖噪聲對跳頻參數(shù)估計的影響，提高脈沖噪聲下跳頻信號參數(shù)估計的精度。但是，該方法存在的不足是，由于分數(shù)低階運算對跳頻信號本身也有一定的抑制作用，因而在低廣義信噪比下，該方法的參數(shù)估計性能會明顯下降?！?br/>發(fā)明內(nèi)容】[0006]本發(fā)明的目的在于克服上述已有跳頻信號參數(shù)估計方法的不足，提供了一種基于麥瑞德Myriad濾波的跳頻信號參數(shù)估計方法，以抑制脈沖噪聲對跳頻信號參數(shù)估計的影響，提高低廣義信噪比下跳頻參數(shù)的估計性能。[0007]實現(xiàn)本發(fā)明目的的具體思路是：首先對采集信號進行加權(quán)麥瑞德Myriad濾波處理，然后采用基于短時傅里葉變換STFT的時頻分析方法，完成跳頻信號的參數(shù)估計，提高非高斯脈沖噪聲下跳頻信號參數(shù)估計的性能。[0008]實現(xiàn)本發(fā)明目的的具體步驟如下：[0009](1)采集信號：[0010]信號采集系統(tǒng)通過接收天線，選取任意一段含有原始跳頻信號和脈沖噪聲的接收信號，將所選取的接收信號作為采集信號；[0011]⑵加權(quán)麥瑞德Myriad濾波：[0012](2a)采用加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器，對采集信號進行濾波處理，得到加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的初始輸出值；[0013](2b)采用基于平均誤差最小準則的自適應(yīng)方法，通過迭代，獲得加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的最優(yōu)權(quán)值；[0014](2c)采用最優(yōu)權(quán)值的麥瑞德Myriad濾波器，對采集信號進行濾波處理，得到加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的最終輸出值；[0015](3)時頻分析：[0016]采用基于短時傅里葉變換STFT的時頻分析方法，對加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的最終輸出值做短時傅里葉變換，得到濾波處理后采集信號的時頻分布二維矩陣；[0017]⑷搜索最大值：[0018]從濾波處理后采集信號的時頻分布二維矩陣中，搜索每一時刻沿頻率軸的最大值，將搜索得到的所有最大值構(gòu)成一個最值向量【權(quán)利要求】1.一種基于Myriad濾波的跳頻信號參數(shù)估計方法，包括如下步驟：(1)采集信號：信號采集系統(tǒng)通過接收天線，選取任意一段含有原始跳頻信號和脈沖噪聲的接收信號，將所選取的接收信號作為采集信號；(2)加權(quán)麥瑞德Myriad濾波：(2a)采用加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器，對采集信號進行濾波處理，得到加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的初始輸出值；(2b)采用基于平均誤差最小準則的自適應(yīng)方法，通過迭代，獲得加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的最優(yōu)權(quán)值；(2c)采用最優(yōu)權(quán)值的麥瑞德Myriad濾波器，對采集信號進行濾波處理，得到加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的最終輸出值；(3)時頻分析：采用基于短時傅里葉變換STFT的時頻分析方法，對加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的最終輸出值做短時傅里葉變換，得到濾波處理后采集信號的時頻分布二維矩陣；(4)搜索最大值：從濾波處理后采集信號的時頻分布二維矩陣中，搜索每一時刻沿頻率軸的最大值，將搜索得到的所有最大值構(gòu)成一個最值向量(5)提取參數(shù)信息：(5a)對最值向量做快速傅里葉變換FFT，得到跳頻間隔的估計值和跳頻周期的估計值；(5b)按照下式，搜索最值向量的最大值，得到與該最大值所對應(yīng)的最值坐標值：其中，Pi表示最值向量的最大值所對應(yīng)的最值坐標值表示取最大值所對應(yīng)的下標值操作表示最值向量；η表示最值向量的下標值，ne[H+1,N-H];H表示跳頻間隔的估計值；N表示加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的窗口長度；(5c)按照下式，計算跳頻信號跳變時刻的估計值：其中，叫表示跳頻信號跳變時刻的估計值；Pi表示最值向量的最大值所對應(yīng)的最值坐標值；i表示最值向量的頻率，i=1,2…P;P表示最值向量的長度；Η表示跳頻間隔的估計值；(5d)按照下式，計算跳頻信號跳頻頻率的估計值：其中，表示跳頻信號跳頻頻率的估計值表示取最大值所對應(yīng)的下標值操作叫表示跳頻信號跳變時刻的估計值；i表示最值向量$的頻率，i=1，2…P;P表示最值向量#的長度；MYRSTFTx(k，1)表示濾波處理后采集信號的時頻分布二維矩陣；k表示采集信號的時刻；1表示采集信號的頻率；fs表示采集信號的采樣頻率；N表示采集信號的長度。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于麥瑞德Myriad濾波的跳頻信號參數(shù)估計方法，其特征在于：步驟（2a)、步驟（2c)所述采集信號濾波的具體步驟如下：第一步，選取加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的窗口長度N，N的取值范圍為5?10;選取加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的權(quán)向量w，w=[Wpw2,...，wN]，其中N表示在5?10范圍內(nèi)所選定的加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的窗口長度；選取加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的尺度參數(shù)K，其中α表示穩(wěn)定分布噪聲的特征指數(shù)，α的取值范圍為（0,2];第二步，用柯西分布公式對采集信號構(gòu)造似然函數(shù)，在跳頻信號幅度的取值范圍內(nèi)等間隔選取1〇〇個樣值，分別代入似然函數(shù)，將似然函數(shù)取得最大值時所對應(yīng)的樣值作為加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的輸出值。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于麥瑞德Myriad濾波的跳頻信號參數(shù)估計方法，其特征在于：步驟（2b)所述基于平均誤差最小準則的自適應(yīng)方法的具體步驟如下：第一步，用加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的初始輸出值減去原始跳頻信號的幅度值，作為加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的濾波誤差；第二步，按照下式，選取加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的初始權(quán)向量：w(0)=[0,...,2N,...,0]其中，w(0)表示加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的初始權(quán)向量；N表示加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的窗口長度；第三步，采用基于平均絕對誤差最小準則，對加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的初始權(quán)向量進行L次迭代，L的取值范圍為50?100,權(quán)值的迭代公式如下：其中，Wi(η)和wjn+l)分別表示加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器第i個加權(quán)值的第η次與第η+1次迭代值；μ表示加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的步長因子，μ的取值范圍為[0.001,0.1];e表示加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的濾波誤差；y表示加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的輸出值；X表不米集信號的幅度；K表不加權(quán)麥瑞德Myriad濾波器的尺度參數(shù)；sgn(·)表示符號函數(shù)；P[·]表示矩陣函數(shù)。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于麥瑞德Myriad濾波的跳頻信號參數(shù)估計方法，其特征在于：步驟（4)所述搜索最大值按照下式進行：其中，表示由濾波處理后采集信號的時頻分布二維矩陣得到的最值向量；MYRSTFTx(k，1)表示濾波處理后采集信號的時頻分布二維矩陣；max{·}表示取最大值^表示采集信號；k表示時刻；1表示頻率。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于麥瑞德Myriad濾波的跳頻信號參數(shù)估計方法，其特征在于：步驟（5a)所述快速傅里葉變換FFT的具體步驟如下：第一步，用快速傅里葉變換FFT對最值向量Η故譜分析，得到一組跳頻間隔的估計值；第二步，對相鄰的跳頻間隔估計值作差，將所有相鄰跳頻間隔估計值差值的平均值，作為跳頻周期的估計值?！疚臋n編號】H04B1/715GK104218973SQ201410468826【公開日】2014年12月17日申請日期:2014年9月15日優(yōu)先權(quán)日:2014年9月15日【發(fā)明者】金艷,任航,趙新明,姬紅兵申請人:西安電子科技大學