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跳频(Frequency Hopping,FH)通信由于截获概率低,组网能力强,干扰对抗性能好等优点,在军事和民用通信中获得了广泛地应用,因此对跳频信号侦察技术展开研究,具有重大的现实意义。本文主要研究跳频侦察中单天线接收下跳频信号参数盲估计问题:即在任何先验信息都未知的情形下,仅根据单根天线接收到的信号,估计出发送的跳频信号个数,信号的跳变时刻,跳周期以及每个时刻的载频。所取得的主要研究成果为:1.对同步正交组网情形中慢速跳频信号参数盲估计问题展开了研究,提出了一种基于短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform,STFT)与平滑伪魏格纳分布(Smoothed Pseudo Wigner-ville Distribution,SPWVD)相结合的算法。该算法先用STFT估计出跳变时刻的粗范围以及每跳信号的载频,然后再用SPWVD精确估计跳变时刻,从而获得跳周期。仿真结果表明该算法参数估计精度比现有算法高,具有一定的抗噪声性能。2.对同步正交组网情形中快速跳频信号参数盲估计问题进行了研究,提出了一种基于自回归滑动平均(Auto Regressive and Moving Average,ARMA)模型的改进算法。该算法在原有算法的基础上,增加了跳变时刻虚值点以及漏值点的修正,载频估计也改用为傅里叶变换的方法,提高了参数估计精度且无需提前预知发送端跳频信号个数。3.针对异步非正交组网情形,提出了一种基于频率拼接的跳频信号参数盲估计算法。对接收采样后的跳频信号进行STFT,然后对每窗频率进行聚类,统计出每个频率的起始窗号,终止窗号以及持续窗数。然后根据同一信号的载频在时间上可首尾拼接以及同一个信号跳周期相同的原则,对频率进行分类,从而得到每个信号的载频。再根据每个信号载频的起始时间,可得到每个信号的跳变时刻。仿真表明该算法能在频率碰撞情形下有效地进行碰撞频率分解,也能区分开周期相同的异步信号。在信噪比为?6dB时,跳变时刻,跳周期以及载频的相对估计误差均在0.001左右。