基于時頻分析的信號檢測與識別方法研究.pdf

1、在現(xiàn)代通信背景下，利用寬帶接收機采集到的信號往往是一個瞬息多變的復(fù)雜信號，信號本身常包含有擴頻、跳頻、跳時等調(diào)制方式，這些都使得后續(xù)的信號處理面臨著巨大的挑戰(zhàn)。相對于信號僅在時域或頻域處理的方式，時頻分析技術(shù)能夠直觀的得到信號在時間和頻率方向上的分布，更為有效的實現(xiàn)了信號的檢測、參數(shù)估計及調(diào)制識別。
　　本文依據(jù)時頻分析技術(shù)，主要研究其在信號檢測和識別中的應(yīng)用，具體工作內(nèi)容如下：
　?。?）介紹時頻分析的基本理論，分析短時傅

2、里葉變換以及WVD（Wigner-Ville分布）變換的特性和優(yōu)缺點。針對WVD時頻變換中的交叉項抑制問題，分析比較擴散算法和SPWVD（平滑偽WVD）時頻變換在交叉項抑制中的效果。
　?。?）研究常用圖形處理算法在時頻分析中的應(yīng)用。在密集多信號的條件下，采用圖形增強、圖形分割、腐蝕、膨脹以及骨架化處理等算法，精確的實現(xiàn)了信號中心頻率、到達時間、駐留時間與信號電平的估計。針對弱信號的檢測，提出利用分塊圖形處理的方式，有效的解決了漏

3、檢信號恢復(fù)的問題。
　?。?）介紹多尺度小波時頻分析的概念，分析比較在不同小波尺度下，其對信號分析的不同效果。針對單頻調(diào)制信號，給出最優(yōu)小波尺度的概念，并利用仿真說明了最優(yōu)小波尺度進行信號處理的優(yōu)越性。
　　（4）利用小波尺度直方圖以及最優(yōu)小波尺度的概念，在信號添加成型濾波器的前提下，實現(xiàn)MFSK、BPSK、QPSK、8PSK、16QAM以及64QAM信號的調(diào)制類型識別。研究信號碼元轉(zhuǎn)換時刻在多尺度小波變換中的特性，在較低信