摘要

在样点随机缺失条件下研究跳频信号参数估计问题具有现实意义。针对样点缺失条件下线性时频分析方法失效的问题,提出了一种基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)和卡尔曼滤波(Kalman filter, KF)的跳频信号参数实时估计方法。该方法对信号加滑动窗,将窗内样点随机缺失建模为一个信号稀疏表示问题,傅里叶正交基作为过完备字典,利用OMP直接估计窗内信号频率而不需要恢复信号。KF针对估计得到的信号频率进行平滑,当频率跳变时,KF的频率预测值将严重偏离历史值和频率估计值,偏离程度作为跳变时刻估计的依据。仿真结果和对比实验表明,在样点没有缺失时,该方法具有更优的跳频信号参数估计性能,在滑动窗长足够并满足信号稀疏度要求时,即使在样点缺失的条件下,依然可以获得有效的跳频信号参数估计结果。

  • 单位
    中国人民解放军陆军工程大学