导读:本文包含了网台分选论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:跳频,分数低阶,时频分析,到达时间
网台分选论文文献综述
杨芸丞,张立民,钟兆根[1]（2019）在《基于时频分析的异步跳频网台分选方法仿真》一文中研究指出针对目前的跳频网台分选方法计算复杂度高、耗时较长、高速跳频信号适用性低的特点,以符合战场空间环境的α噪声为背景噪声模型,首先对跳频信号进行两次窗函数长短不同的分数低阶STFT,从而得到两组时频数据;然后将两组时频数据点乘,新的时频表示有效地降低了载频估计方差。最后将当前时刻跳频频率集与前一时刻的跳频频率集作比较,实时分选跳频网台。仿真分别给出了不同数据丢失率、不同网台数目时跳频网台分选正确率与载频估计方差的关系。上述方法计算量小,具有一定的理论与应用价值。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年10期）
钟兆根,杨芸丞,张立民[2]（2019）在《基于模糊KHM聚类的跳频网台分选方法》一文中研究指出针对聚类分析实现跳频网台分选时,分选结果对初始聚类中心敏感且某些样本点"既可以属于类A也可以属于类B"的问题,提出了一种基于模糊K调和均值(KHM)聚类的跳频网台分选方法。首先利用搜索统计直方图位置法预估聚类数目和聚类中心,减少了算法的迭代次数;然后根据跳频信号的各项参数,应用模糊KHM聚类算法对跳频网台进行分选,有效解决了样本点的隶属度问题;最后通过类内类间距法估计得到准确的聚类数目K、聚类中心位置,大幅提升了聚类算法准确度。仿真结果表明,该算法聚类中心接近实际类中心,分选正确率高,迭代次数少。(本文来源于《电讯技术》期刊2019年06期）
杨芸丞,孙雪丽,钟兆根,刘军[3]（2018）在《一种改进的独立分量分析跳频网台分选方法》一文中研究指出由于传统的快速独立分量分析算法在复杂环境下实现跳频网台分选时,并未考虑跳频信号瞬时变化快、时频分析复杂等特点,从而导致了算法鲁棒性能低、收敛速度慢、不利于硬件实现。基于此,在快速独立分量分析算法的基础上,对传统的非线性函数做出改进,并将固定点算法的牛顿迭代由二阶收敛转换为五阶收敛,提出了一种适用于跳频信号分选的改进的快速独立分量分析算法。仿真实验表明,该算法的相关系数、性能指标PI值、输出信噪比指数均优于传统的快速独立分量分析算法,且鲁棒性能得到提高、收敛速度加快、运算时间减少60%以上。(本文来源于《中国电子科学研究院学报》期刊2018年04期）
杨芸丞,孙雪丽,朱念斌[4]（2018）在《基于独立分量分析下的跳频网台分选》一文中研究指出复杂电磁环境条件下,针对目前多跳频信号的网台分选特征参数识别算法时效性不强且算法复杂度高等问题,提出了一种基于Fast ICA的跳频网台分选方法。首先基于独立分量分析思想,建立起参数识别的算法模型;然后利用固定点算法,以负熵最大作为目标函数,完成了对混迭跳频信号的盲源分离。仿真实验表明,在-3d B的信噪比条件下,较非线性PCA算法,分离速度提升45%左右,分选准确度达到95%以上。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2018年06期）
于欣永,郭英,张坤峰,李雷,李红光[5]（2017）在《基于STFD&SCMUSIC的多跳频信号DOA估计与网台分选》一文中研究指出为了在欠定条件下利用跳频信号的空域特征参数进行网台分选,该文提出一种基于STFD&SCMUSIC的跳频信号DOA估计算法。首先在时频域提取跳频信号的有效跳(hop),并建立该hop的空时频矩阵(STFD);然后在MUSIC算法基础上,利用噪声子空间降维思想构造SCMUSIC空间谱;最终通过半谱搜索实现DOA快速估计,进而利用DOA信息完成信号的分选;同时为了提高低信噪比算法的性能,采用形态学滤波的方法对时频图进行修正,在修正的时频图上完成跳频信号有效hop的提取。理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性和良好的估计性能。(本文来源于《信号处理》期刊2017年10期）
于欣永,郭英,张坤峰,李雷,李红光[6]（2017）在《基于盲源分离的多跳频信号网台分选算法》一文中研究指出针对欠定条件下多跳频信号的网台分选问题,该文利用跳频信号在时频域上的稀疏性,提出了一种基于盲源分离的自适应信噪比网台分选算法。首先,用Gabor变换作为系统的时频变换建立欠定条件下跳频信号网台分选的模型;然后,采用了自适应信噪比的时频支撑点阈值设定方法寻找源信号的时频单源点,根据时频单源点的时频比矩阵估计出混合矩阵;最后,利用与信源相对功率偏差相结合的改进的子空间投影法进行网台分选。仿真实验验证了该算法在低信噪比条件下的有效性。(本文来源于《信号处理》期刊2017年08期）
唐宁,郭英,张坤峰[7]（2017）在《基于SCA的欠定跳频网台分选方法》一文中研究指出针对组网跳频信号在欠定条件下网台分选效果不佳的问题,提出了一种基于稀疏成分分析(sparse component analysis,SCA)的欠定跳频网台分选方法。在估计混合矩阵时,首先利用观测信号的实部与虚部方向一致性检测时频单源点,在采用S变换构造时频比矩阵的基础上,利用方差法实现了混合矩阵估计;在源信号恢复时,利用改进的子空间投影法得到源信号的时频域分离,最后可通过S逆变换得到时域分离信号,从而实现了欠定条件下的跳频网台分选。仿真结果表明,该方法有效实现了混合跳频信号在欠定条件下的网台分选且适用于跳频同步或异步组网方式,提高了分选性能和抗噪性能。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2017年12期）
陈美良,肖扬灿,朱佳伟,徐立新[8]（2017）在《一种基于高精度参数估计的跳频网台分选方法》一文中研究指出研究了一种基于时域频域综合处理和高精度参数估计的跳频网台自动分选方法。经基于时频图的去噪及信号检测,基于原始采样数据的精确参数估计和对驻留时间、频率、能量、精确跳周期、起跳时间进行多维度融合处理,实现了网台自动分选。突破了以往对时频数据直接进行网台分选的方法中时间分辨率和频率分辨率的限制,提高了网台分选的准确率。(本文来源于《通信对抗》期刊2017年02期）
于欣永,郭英,张坤峰,孟迪[9]（2017）在《欠定条件下自适应信噪比的多跳频信号网台分选方法》一文中研究指出针对欠定条件下多跳频信号的网台分选问题,利用跳频信号在时频域上的稀疏性,采用了跳频源信号的时频单源点的时频比来估计混合矩阵,在计算时频比矩阵时采用快速全局均值聚类,进而利用子空间投影法与信源相对功率偏差相结合的方法进行欠定条件下的网台分选,同时为了提高在低信噪比条件下分选的效果,在寻找跳频源信号时频单源点时,采用了自适应信噪比的时频支撑点阈值设定方法。理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性。(本文来源于《空军工程大学学报(自然科学版)》期刊2017年01期）
李仕云,冯博[10]（2015）在《基于几何变换的异步跳频网台分选方法》一文中研究指出跳速相同或相近非正交异步跳频网台的分选是网台分选的一个重要分支。在没有方位信息支持的情况下,利用计算几何学的原理,设计了一种基于时间信息的非正交异步跳频网台分选方法。通过几何变换将同一个电台的信号变换到同一条直线上,直线的斜率代表了精确的跳速,在建立分选数学模型的同时,赋予了网台分选问题直观的几何意义。仿真数据和工程实际采集数据均表明,该方法能够适用于复杂环境。(本文来源于《无线电工程》期刊2015年07期）
网台分选论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对聚类分析实现跳频网台分选时,分选结果对初始聚类中心敏感且某些样本点"既可以属于类A也可以属于类B"的问题,提出了一种基于模糊K调和均值(KHM)聚类的跳频网台分选方法。首先利用搜索统计直方图位置法预估聚类数目和聚类中心,减少了算法的迭代次数;然后根据跳频信号的各项参数,应用模糊KHM聚类算法对跳频网台进行分选,有效解决了样本点的隶属度问题;最后通过类内类间距法估计得到准确的聚类数目K、聚类中心位置,大幅提升了聚类算法准确度。仿真结果表明,该算法聚类中心接近实际类中心,分选正确率高,迭代次数少。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
网台分选论文参考文献
[1].杨芸丞,张立民,钟兆根.基于时频分析的异步跳频网台分选方法仿真[J].计算机仿真.2019
[2].钟兆根,杨芸丞,张立民.基于模糊KHM聚类的跳频网台分选方法[J].电讯技术.2019
[3].杨芸丞,孙雪丽,钟兆根,刘军.一种改进的独立分量分析跳频网台分选方法[J].中国电子科学研究院学报.2018
[4].杨芸丞,孙雪丽,朱念斌.基于独立分量分析下的跳频网台分选[J].舰船电子工程.2018
[5].于欣永,郭英,张坤峰,李雷,李红光.基于STFD&SCMUSIC的多跳频信号DOA估计与网台分选[J].信号处理.2017
[6].于欣永,郭英,张坤峰,李雷,李红光.基于盲源分离的多跳频信号网台分选算法[J].信号处理.2017
[7].唐宁,郭英,张坤峰.基于SCA的欠定跳频网台分选方法[J].系统工程与电子技术.2017
[8].陈美良,肖扬灿,朱佳伟,徐立新.一种基于高精度参数估计的跳频网台分选方法[J].通信对抗.2017
[9].于欣永,郭英,张坤峰,孟迪.欠定条件下自适应信噪比的多跳频信号网台分选方法[J].空军工程大学学报(自然科学版).2017
[10].李仕云,冯博.基于几何变换的异步跳频网台分选方法[J].无线电工程.2015