脉冲噪声中基于数据可信度加权的跳频信号检测

• 作者: 姬红兵 李曙光 金艳
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 数据可信度 云模型 跳频信号检测 时频分析 脉冲噪声
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 通信与网络
• 页码范围: 2171-2178
• 页数: 8页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 5031字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2016.09.29

摘要

时频分析是跳频（frequency-hopping，FH）信号检测的有力工具，但是脉冲噪声下性能严重退化，无法有效地提取跳频信号的周期、频率和跳变时刻等参数；基于分数低阶统计量和最大似然估计（maximum-likeli-hood，ML）的算法是改善脉冲噪声下 FH 信号时频分布的两类常用方法，但前者性能改善有限，后者通常对噪声的概率分布较为敏感，且计算复杂度高。对此，提出一种基于数据可信度加权（weighting based on the data credi-bility，WDC）的 FH 信号检测方法。该方法基于云模型（cloud model，CM）理论，建立了数据可信度的概念，以分析脉冲噪声下接收信号的不确定性，然后在此基础上实现信号加权，改善脉冲噪声下 FH 信号的时频分布特征。仿真实验证明，在稳定分布噪声中，该方法与基于分数低阶及 Myriad 滤波器的时频分析方法相比，能够较好地抑制脉冲噪声，获得 FH 信号的参数信息，具有良好的鲁棒特性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姬红兵	西安电子科技大学电子工程学院	193	2504	25.0	36.0
2	金艳	西安电子科技大学电子工程学院	25	289	9.0	16.0
3	李曙光	西安电子科技大学电子工程学院	2	9	1.0	2.0