[发明专利]一种基于图像处理的跳频信号网台分选方法及系统

说明书

本发明涉及信号处理技术领域，公开了一种基于图像处理的跳频信号网台分选方法及系统，该方法，包括以下步骤：S1，数据生成采集：多网台的跳频信号数据的生成与采集，并将多网台跳频信号的两个网台表示在时频瀑布图里；S2，学习：使用SSD图像处理检测框架学习特定网台的数据；S3，识别：利用学习后的SSD检测框架识别出需要分选的跳频网台的坐标和频段。本发明解决了现有技术存在的在多网台的跳频信号的参数估计时分选成功率低等问题。

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，具体是一种基于图像处理的跳频信号网台分选方法及系统。

背景技术

随着跳频通信技术的发展，在实际对跳频通信进行干扰的过程中往往会遇到多个跳频网台，多网台抗干扰能力很强，任何干扰机都无法直接对多网台的跳频信号进行干扰，这就需要对多网台进行分选，分选出特定的需要干扰的网台进行针对性的干扰便可大大提高多网台的跳频信号的干扰成功率，因此可以看出网台分选在干扰跳频信号过程中的重要性。

物联网与智能感知实验室(Internet of things and intelligent sensorlaboratory，IOTS Lab)的智能感知信号研究小组成员近几年在跳频信号处理领域取得了一定的进展，该实验室研究小组成员在分布式MWC(Modulated Wideband Converter)采样和恢复框架下通过时频脊线图的方法来估计跳频信号的跳时，跳速，跳频周期等跳频参数，这种稀疏重构的方法是目前最主流的跳频信号参数估计方法。然而这种主流的方法不适用于多网台的跳频信号的参数估计。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于图像处理的跳频信号网台分选方法及系统，解决现有技术存在的在多网台的跳频信号的参数估计时分选成功率低等问题。

本发明解决上述问题所采用的技术方案是：

一种基于图像处理的跳频信号网台分选方法，包括以下步骤：

S1，数据生成采集：多网台的跳频信号数据的生成与采集，并将多网台跳频信号的两个网台表示在时频瀑布图里；

S2，学习：使用SSD图像处理检测框架学习特定网台的数据；

S3，识别：利用学习后的SSD检测框架识别出需要分选的跳频网台的坐标和频段。

作为一种优选的技术方案，步骤S1中，发射机发出的跳频信号为：

其中，h₁(t)为发射机发出的跳频信号，u(t)为需要传输的数字信息流，表示振幅为1的未附加需要传输的数字信息流的跳频信号，ω₀为发射跳频信号跳变的初始工作频点，m为跳变点的编号，m＝0,1,2，...N-1，N为总跳变点的个数，t为时间，ω_s为发射机的频率合成器合成的各个跳变频率的间隔，为初始相位。

作为一种优选的技术方案，步骤S1中，跳频信号接收机接收到的信号为：

其中，h_r(t)为接收机接收到的信号，n为总共包含跳频网台的个数，j为当前网台编号，h_j(t)为第j个网台对应的跳频信号，g(t)为信道添加的噪声，i(t)为人为施加的干扰信号。

作为一种优选的技术方案，步骤S1中，如果跳频系统的发射端与接收端已经完成同步，则：

其中，ω_r表示本地频率合成器的中心频率，ω_i表示中频频率，ω_t＝ω_r-ω₀接收机本地信号的初始相位，