复杂环境下基于联合特征聚类的多跳频网台分选

摘要：

为了从混叠信号中去除干扰并分选出各个跳频网台信号,提出一种基于联合特征聚类的多跳频网台分选算法.首先,对混叠信号进行短时傅里叶变换得到时频矩阵,并根据时频矩阵能量分布直方图进行自适应阈值去噪;其次,通过形态学滤波处理,去除扫频干扰;再次,进行连通域标记,计算各段信号的持续时长和平均能量,以此去除定频干扰和短突发干扰并组成各跳频段的联合特征向量;最后,利用MeanShift算法对各段信号的联合特征向量进行聚类分析,完成各个跳频信号的分选.仿真结果表明,相比传统跳频网台分选算法,所提算法对混叠信号具有更高的分选率、更强的抗干扰能力和更广泛的适用性.

关键词：跳频信号、网台分选、MeanShift、时频分析、连通域标记

所属期刊栏目：44

分类号：TN92

在线出版日期：2023-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：218-227