郑洋
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
- 供职机构：空军工程大学信息与导航学院更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 基于小波分解与希尔伯特——黄变换的跳频信号检测被引量：4
- 2017年
- 现有的基于时频分析的检测方法在时间分辨率和频率分辨率上往往不能同时满足要求,针对这一问题,提出了一种结合小波分解与希尔伯特—黄变换(HHT)的跳频(FH)信号检测方法。利用小波分解去除混合信号中的噪声;利用希尔伯特—黄变换实现跳频信号的检测,避免了传统时频分析过程中窗函数的影响。理论推导和仿真实验表明:本文方法能同时有效地兼顾时间分辨率和频率分辨率,明显改善了跳频信号检测的准确性。
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- 关键词：跳频信号信号检测小波分解
- 改进的最优小波基选取方法与跳频信号检测研究被引量：5
- 2019年
- 跳频通信因其良好的抗干扰性和低截获性,在军事通信中备受青睐。因其在军事通信中的重要作用,研究跳频信号的检测方法显得尤为紧迫。基于小波分解与希尔伯特-黄变换的跳频信号检测方法,有效地解决了跳频信号检测过程中时间分辨率和频率分辨率不能同时兼顾的问题,提高了跳频信号检测的精度。在此基础上对最优去噪小波基的选取问题进行了深入研究。通过改进信噪比与信噪比增益这个小波去噪质量评价指标,提出了改进的最优小波基选取方法,有效地解决了非合作通信中信号真值未知情况下最优小波基的选取问题。同时利用这一方法成功实现了跳频信号的检测,为检测跳频信号提供了新思路。
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- 关键词：跳频信号检测小波分解信噪比
- 军事通信信号位置优化检测仿真研究
- 2017年
- 军事通信信号的检测关系着军事斗争的成败,对跳频信号而言,有效的跳频信号检测有利于通信对抗的实施。现有的跳频信号检测方法在时间分辨率和频率分辨率上不能同时满足要求,针对此问题,提出了一种基于小波分解和希尔伯特-黄变换(Wavelet Decomposition-Hilbert-Huang Transform,W-H)的跳频信号检测方法。算法利用小波分解的去噪性和希尔伯特-黄变换的自适应性,有效的避免了时频分析中窗函数的影响。同时,对降噪小波的最佳分解层数问题进行研究。通过分解过程中信噪比的变化趋势确定最佳分解层数。理论推导和仿真证明,W-H方法能有效提高跳频信号检测的准确性。
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- 关键词：跳频信号检测小波分解希尔伯特-黄变换信噪比
