董航 胡云鵬

【摘要】 作為一種不定頻的擴(kuò)頻通信系統(tǒng)，跳頻通信系統(tǒng)由于其載波在收發(fā)雙方預(yù)先約定好偽隨機(jī)序列的前提下一定頻段內(nèi)并不固定，故有較強(qiáng)的抗干擾性、低截獲概率。而對(duì)于跳頻信號(hào)的盲識(shí)別，其技術(shù)的關(guān)鍵核心是利用有效的時(shí)頻分析方法對(duì)信號(hào)在不同時(shí)段的載波頻段進(jìn)行分析并對(duì)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，從而對(duì)信號(hào)進(jìn)行解調(diào)，從而獲取信號(hào)中的信息。首先，確定合理的尺度參數(shù)和小波的類型等；其次，對(duì)所接收到的跳頻信號(hào)利用小波變換法得到信號(hào)的時(shí)頻參數(shù)；最后，確定分解層次，用小波對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解得到細(xì)節(jié)分量、近似分量。并去掉合理的細(xì)節(jié)分量從而得到較好的重構(gòu)信號(hào)。

【關(guān)鍵詞】 跳頻通信 小波變換 時(shí)頻分析 信號(hào)重構(gòu)

Time frequency analysis and reconstruction of signals based on Wavelet Transform

【Abstract】As a spread spectrum telecommunication system， frequency hopping telecommunication system has strong anti –interference and low probability of intercept due to the carrier is not fixed in a specified frequency in the sending and receiving sides when both sides agreed in advance under one type of pseudo random sequence bands. The key core of this technology are using effective time-frequency analysis method to analyze the signal in different periods of carrier frequency band and the reconstruction of signal， because by this way it will be easier to demodulate the signal and get the information in the signal. Firstly， determine the reasonable scale parameters with the wavelet type， etc.； secondly， use wavelet transform to get the signal timefrequency parameters of the receiving frequency hopping signal； finally， determine the decomposition level and then use wavelet to decompose the detail components and the approximate component of signal， And get rid of the reasonable detail component to get better reconstructed signal.

【Key words】Frequency hopping telecommunication； Wavelet transform； Time frequency analysis； Signal reconstruction

一、引言

本文的研究目標(biāo)是如何有效地應(yīng)用時(shí)頻分析算法得到不同時(shí)段的載波頻段，并對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解。對(duì)于時(shí)頻分析方法的選擇會(huì)對(duì)信號(hào)的分析、識(shí)別與構(gòu)造結(jié)果起著重要的影響。

二、基本原理

2.1 識(shí)別原理

不同于已知跳頻頻段所符合的偽隨機(jī)序列，盲識(shí)別首先要通過時(shí)評(píng)分析得到跳頻信號(hào)的參數(shù)，之后在對(duì)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)后進(jìn)行變頻解調(diào)。

2.2 特征參數(shù)

（1）跳頻帶寬；（2）跳頻頻率數(shù)；（3）跳頻速率；（4）跳頻周期

三、小波分析

3.1 小波變換識(shí)別信號(hào)

在小波變換中，所用小波的基小波函數(shù)的類型不具有唯一性，對(duì)于同樣的信號(hào)采用不同小波分析的結(jié)果會(huì)相差甚遠(yuǎn)。本文用對(duì)于分析正弦信號(hào)性能較好的Morlet小波進(jìn)行分析。

3.2 降噪與信號(hào)重構(gòu)

小波去噪原理

一般來說，噪聲信號(hào)多包含在具有較高頻率細(xì)節(jié)中，在對(duì)信號(hào)進(jìn)行了小波分解之后，再利用門限閾值等形式對(duì)所分解的小波系數(shù)進(jìn)行權(quán)重處理，然后對(duì)小信號(hào)再進(jìn)行重構(gòu)即可達(dá)到信號(hào)去噪的目的。具體步驟為：

（1） 一維信號(hào)的小波分解，選擇一個(gè)小波并確定分解的層次，然后進(jìn)行分解計(jì)算。

（2） 小波分解高頻系數(shù)的閾值量化，對(duì)各個(gè)分解尺度下的高頻系數(shù)選擇一個(gè)閾值進(jìn)行軟閾值量化處理。

（3） 一維小波重構(gòu)，根據(jù)小波分解的最底層低頻系數(shù)和各層高頻系數(shù)進(jìn)行一維小波的重構(gòu)。

Mallat算法的信號(hào)分解

本文重點(diǎn)研究基于Mallet算法分解重構(gòu)小波信號(hào)。

根據(jù)多分辨率理論，得出結(jié)論：

四、仿真結(jié)果

在仿真中，采用采用的模擬信號(hào)源的參數(shù)為：信道通帶：5000-25000HZ；信道帶寬：20000HZ跳頻速率：500跳/秒；跳頻頻率數(shù)：200對(duì)信號(hào)添加高斯白噪聲，以模擬真實(shí)信號(hào)的噪聲

通過Morlet小波變換對(duì)添加了噪聲的信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析，小波變換的參數(shù)為：

小波類型：復(fù)Morlet小波；小波帶寬：3HZ；小波中心頻率： 3HZ

利用MATLAB中的小波變換工具箱進(jìn)行編程，得到接收到信號(hào)的時(shí)頻圖，并與信源信號(hào)的理想時(shí)頻圖進(jìn)行比較，可以發(fā)現(xiàn)時(shí)頻分析較好的識(shí)別出了跳頻信號(hào)的跳變參數(shù)。

對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行分解。本文采用db4小波對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解，為了保證信號(hào)的重構(gòu)質(zhì)量與系統(tǒng)的反應(yīng)速度，采用4層分解。得到了各層信號(hào)的細(xì)節(jié)分量與近似分量。

五、結(jié)束語

本文所采用的Morlet小波變換對(duì)跳頻參數(shù)估計(jì)有著較好的性能，在面對(duì)不同頻段的擴(kuò)頻跳頻系統(tǒng)有著靈活的應(yīng)用前景。

參 考 文 獻(xiàn)

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