【摘 要】
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为解决复杂环境下，同一频段、同一采样时间内多跳频信号分离困难与特征参数估计精度较低的问题，提出了一种改进模板匹配算法。首先，根据干扰信号和噪声的时频特征进行滤波。然后，采用K-means算法对连通域进行预分类，对于可能存在跳频信号混叠的连通域，由跳频信号簇生成相应的模板并进行改进模板匹配，将成功分离的跳频信号归类入相应的簇。最后，对每一个簇的跳频信号参数进行估计，并通过最小二乘法进行修正。实验结果
【基金项目】
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四川省重点研发项目（2020YFG0051）； 校企合作项目（19H1121,17H1199）；
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为解决复杂环境下，同一频段、同一采样时间内多跳频信号分离困难与特征参数估计精度较低的问题，提出了一种改进模板匹配算法。首先，根据干扰信号和噪声的时频特征进行滤波。然后，采用K-means算法对连通域进行预分类，对于可能存在跳频信号混叠的连通域，由跳频信号簇生成相应的模板并进行改进模板匹配，将成功分离的跳频信号归类入相应的簇。最后，对每一个簇的跳频信号参数进行估计，并通过最小二乘法进行修正。实验结果表明，与连通域标记算法相比，所提方法在信噪比高于-3 dB的情况下，平均相对误差低于0.01,鲁棒性较好，有较高的工程价值。
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