基于时频分析的异步跳频网台分选方法仿真.docx
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基于时频分析的异步跳频网台分选方法仿真.docx
基于时频分析的异步跳频网台分选方法仿真引言:异步跳频技术是一种应对敌人干扰的有效手段。它通过跳变每一次的频率,来使得频率很难被侦测。在这种技术中,信号是离散的,所以需要使用一种台分方法,即在接收时将信号分成几部分,以便能够更好地处理信号。时频分析是一种常见的处理信号的方式,通过它可以将信号分成时间和频率两个维度,进而进行处理。本文将基于时频分析的异步跳频网台分选方法仿真进行探讨。正文:1.异步跳频网信号的时频分析信号的时频分析是通过分析信号的时域和频域两个维度来获取信号的一些特征。在异步跳频网中,信号是离
基于跳频描述字的异步跳频网台分选方法.pdf
本发明公开了一种基于跳频描述字的异步跳频网台分选方法,涉及跳频非合作通信技术领域,包括:电台个数估计;基于驻留时间分选网络;当任意两个网络的平均驻留时间差小于门限值时,则辅助频差优化这两个网内电台分选;再次统计平均驻留时间,判断每个网络是否需要与其它网络合并;针对每一个网络,基于瞬时带宽继续分选;判断瞬时信号数大于门限值的网络个数,若小于估计的电台个数,且这些网络的平均驻留时间差求和后大于一定值时,基于跳频周期继续分选,判断当前分选的每一个电台是否继续存在,若存在则统计平均功率及所有平均功率的最大值,若平
基于模糊KHM聚类的跳频网台分选方法.docx
基于模糊KHM聚类的跳频网台分选方法基于模糊KHM聚类的跳频网台分选方法引言跳频网是一种干扰抑制能力极强的通信系统,然而由于其频谱分散性,会增加信号的复杂性,导致收发不平衡、信噪比下降等问题。在跳频网的分选任务中,需要对不同的信号进行分类并分开,以实现信号的有效传输。目前,常用的分类方法有一元高斯混合模型(GMM)、支持向量机(SVM)和神经网络(NN)等。但这些方法存在分类精度不高、计算量大等问题。因此,本文提出一种基于模糊KHM聚类的跳频网台分选方法,以提高分类的准确性和效率。相关技术1.聚类算法聚类
基于S变换的RFID跳频扩频系统时频分析.docx
基于S变换的RFID跳频扩频系统时频分析基于S变换的RFID跳频扩频系统时频分析摘要:RFID技术在物联网中扮演着重要的角色,而跳频扩频技术作为一种抗干扰能力强的调制方式,广泛应用于RFID系统中。本文通过基于S变换的RFID跳频扩频系统的时频分析,对系统进行了深入研究。引言:RFID技术是一种无线自动识别技术,已广泛应用于物流管理、仓库管理、考勤管理等领域。而RFID系统中的跳频扩频技术可以通过将信号频率在一定范围内跳变以及通过数据编码扩展带宽,提高系统的抗干扰能力。在本文中,我们将通过对基于S变换的R
基于S变换的RFID跳频扩频系统时频分析的中期报告.docx
基于S变换的RFID跳频扩频系统时频分析的中期报告一、研究背景RFID(RadioFrequencyIdentification)是指通过电磁场自动识别物体的技术。跳频扩频技术是RFID系统中常用的一种技术,它具有抗干扰性好等优势,并且可以提高系统的安全性和可靠性。基于S变换的时频分析方法是一种新的分析信号的方法,它具有精度高、计算速度快等特点。因此,本次研究旨在利用基于S变换的时频分析方法分析RFID跳频扩频系统中,不同扩频因子和码率下的信号特征。二、研究内容本次研究的主要内容包括:(1)RFID跳频扩