基于小波变换的多分辨率分析分割算法的研究

发布日期：2012 年1 月30 日

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：跳频信号以其自身优良的抗截获、抗干扰能力，在军事通信中得到了广泛的应用，因此，对跳频信号的截获展开研究具有非常重要的现实意义。本文采用时频联合分析的方法，深入研究了跳频信号在线自动盲检测和频点搜索捕获问题，并对其特征参数提取算法进行了研究。针对跳频信号的特征提取，研究了一种基于小波脊线的特征提取算法，通过matlab 仿真实验对方法的性能进行了验证，实验表明基于小波脊线的特征提取算法有很大的性能优势，进一步提高了频率估计的准确性和时效。

特征提取跳频通信作为扩频通信的一个分支，以其强抗截获性和抗干扰性等突出特点，在军事领域得到了广泛应用。在日益密集的电磁环境中，快速、完整地检测并截获对方信号是后端进行信号分析处理的必要前提。所以，在日益复杂的电磁环境下，以较高的截获概率实现对跳频信号的完整捕获就显得尤为重要和迫切，也是一个较难解决的问题。跳频信号特征提取是介于信号截获和解跳解调之间的工作过程[1,2]。

截获到跳频信号后，要求必须能够精确提取信号的跳变时刻、跳速和跳频频率等相关参数，将准确的跳频图案提供给解跳系统，然后经过解调，才能最终还原出信号的原始信息[3]。因此，对跳频信号的检测和特征参数提取进行研究具有重要的现实意义。