基于小波分解与希尔伯特——黄变换的跳频信号检测

郑洋; 陈西豪; 朱锐; 王聃

doi:10.13873/j.1000-9787(2017)09-0132-04

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基于小波分解与希尔伯特——黄变换的跳频信号检测

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于小波分解与希尔伯特——黄变换的跳频信号检测
- Frequency hopping signals detection based on wavelet decomposition and HHT
- 传感器与微系统 2017年36卷第9期页码：132-135
- 作者机构：
  
  空军工程大学信息与导航学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-9787(2017)09-0132-04
  中图分类号： TN911.23
- 纸质出版：2017
- 稿件说明：
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[1]郑洋,陈西豪,朱锐,王聃.基于小波分解与希尔伯特——黄变换的跳频信号检测[J].传感器与微系统,2017,36(09):132-135.

ZHENG Yang, CHEN Xi-hao, ZHU Rui, et al. Frequency hopping signals detection based on wavelet decomposition and HHT[J]. 2017, 36(9): 132-135.
[1]郑洋,陈西豪,朱锐,王聃.基于小波分解与希尔伯特——黄变换的跳频信号检测[J].传感器与微系统,2017,36(09):132-135. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2017)09-0132-04.

ZHENG Yang, CHEN Xi-hao, ZHU Rui, et al. Frequency hopping signals detection based on wavelet decomposition and HHT[J]. 2017, 36(9): 132-135. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2017)09-0132-04.

摘要

现有的基于时频分析的检测方法在时间分辨率和频率分辨率上往往不能同时满足要求

针对这一问题

提出了一种结合小波分解与希尔伯特—黄变换（HHT）的跳频（FH）信号检测方法。利用小波分解去除混合信号中的噪声;利用希尔伯特—黄变换实现跳频信号的检测

避免了传统时频分析过程中窗函数的影响。理论推导和仿真实验表明:本文方法能同时有效地兼顾时间分辨率和频率分辨率

明显改善了跳频信号检测的准确性。

Abstract

The existing detection algorithm of frequency hopping（ FH） signals based on the time-frequency analysis cannot satisfy the time and frequency resolutions requirements at the same time due to the influence of window function. In order to solve this problem

an algorithm based on wavelet decomposition and Hilbert-Huang transform（ HHT） is proposed. The proposed algorithm removes the noise of the received signals by wavelet decomposition and detect the FH signals by HHT

so as to avoid influence of window function in process of time frequency analysis. Theoretical derivation simulation results show the proposed algorithm takes into account both the time resolution and the frequency resolution. So

the accuracy of FH signals detection can be improved obviously.

关键词

Keywords

references

改进希尔伯特-黄变换分析波磨对列车时频特征的影响 [J]. 邓小军,曹源,张玉琢,李强. 电子学报 . 2016(10)

基于时频分析的高频地波雷达目标检测算法 [J]. 李庆忠,李瑞芹,黎明,牛炯,刘小彤. 电波科学学报 . 2015(05)

基于短时傅里叶变换的Duffing振子微弱信号检测 [J]. 牛德智,陈长兴,陈婷,任晓岳,王卓,程蒙江川,蒋金. 航空学报 . 2015(10)

基于短时分数阶傅里叶变换的时频分析方法 [J]. 庞存锁,刘磊,单涛. 电子学报 . 2014(02)

基于稀疏重构的跳频信号时频分析方法 [J]. 沙志超,黄知涛,周一宇,王军华. 通信学报 . 2013(05)

Mitigating end effects of EMD using non-equidistance grey model [J]. Zhi He 1 , Yi Shen 1,* , Qiang Wang 1 , Yan Wang 1 , Naizhang Feng 2 , and Liyong Ma 2 1. School of Astronautics, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, P. R. China; 2. School of Information and Electrical Engineering, Harbin Institute of Technology at Weihai, Weihai 264209, P. R. China. Journal of Systems Engineering and Electronics . 2012(04)

单/多通道跳频信号侦察处理关键技术研究 [D]. 沙志超. 国防科学技术大学 2013

小波变换在图像去噪和边缘检测中的研究与应用 [D]. 张涛. 贵州大学 2016

现代信号处理教程[M]. 清华大学出版社 , 胡广书, 2015

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