基于贝叶斯稀疏学习的多跳频信号频率跟踪方法

作     者：王丰华 沙志超 刘章孟 黄知涛 

作者机构：国防科学技术大学电子科学与工程学院长沙410073 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2013年第35卷第6期

页      面：1395-1399页

核心收录：

学科分类：11[军事学] 080904[工学-电磁场与微波技术] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 110503[军事学-军事通信学] 0810[工学-信息与通信工程] 1105[军事学-军队指挥学] 1104[军事学-战术学] 082601[工学-武器系统与运用工程] 081105[工学-导航、制导与控制] 0826[工学-兵器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(61072120) 新世纪优秀人才支持计划资助课题 

主　　题：信号处理 跳频 频率估计 跳变时刻 贝叶斯稀疏学习 

摘      要：以往的跳频信号参数盲估计方法大多难以适应多个信号同时存在的情况,且需要积累一定数量的样本以后才能从中提取所需要的信息。为了稳定实时地跟踪跳频信号的频率,该文提出一种利用贝叶斯稀疏学习的单/多通道跳频信号频率估计和跳变时刻检测方法来实现多跳频信号频率的实时跟踪。首先建立了多跳频信号的稀疏表示模型,然后介绍了多观测贝叶斯稀疏学习算法及跳变时刻实时检测方法,最后仿真结果验证方法的有效性。