时频分析与盲信号处理_高勇著_9787118107401

　　《时频分析与盲信号处理》系统地阐述了盲信号处理的主要需求和内容，介绍了二维信号经时频变换成三维空间后新型时频特征曲线的提取方法、物理内涵以及这些曲线形态与信号幅度、频率、相位调制特征的映射关系，并重点介绍了利用这些新型特征曲线进行特征参数估计、调制识别、符号同步、符号识别的具体方法。
　　《时频分析与盲信号处理》既可以作为高等院校相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为从事雷达、通信等盲信号处理的工程技术人员、科研工作者的参考资料。

　　在深空自主无线电通信、电子侦察等领域，针对非合作信号的盲处理时，需要在无先验信息条件下，完成信号的检测、调制类型识别、特征参数估计，以及数字信号的符号同步、盲解调等处理，有些情况下，还需要通过对特征参数特异性的判决，实现目标个体识别，这些都对盲信号处理的理论与技术提出了新的更高的要求。
　　时频分析方法是一种新兴的信号处理方法，它能够将二维的信号变换到时、频、幅三维空间，并且二维信号中的幅度、频率、相位等调制特征都能够在时、频、幅三维空间分布上找到相应的映射关系。因此，时频分析方法在盲信号处理领域有非常广阔的应用前景。
　　本书主要针对从事雷达、通信信号处理的工程技术人员，以及高等院校电子工程、信号与信息处理等专业的高年级本科生和研究生，重点介绍时频分析方法在盲信号处理中的应用，特别是基于提出的新的时频特征曲线开展了特征参数估计、信号自动识别等相关内容研究，希望能对他们有所帮助。
　　本书共分10章。
　　第1章绪论，综述了盲信号处理的基本需求、主要内容、技术特点以及发展现状；回顾了时频分析方法的发展历程，介绍了时频分析方法的分类，以及各类时频分析方法的特点；结合盲信号处理需求，通过分析提出了采用的时频分析类型，并介绍了本书基本研究内容。
　　第2章新型时频特征曲线及提取方法，根据对幅度、频率、相位的检测性的比较，选定了时频分析的基函数；介绍了传统时频脊基本概念和时频脊线的提取方法；从盲信号调制物理量表达为出发点，研究提出了载频时频特征曲线、时频脊系数曲线、时频差值脊线、频率维特征曲线等新型时频特征曲线，介绍了这些新型特征曲线的基本概念、提取方法和所表达的物理内涵。
　　第3章典型信号时频特征曲线形态分析，介绍了目前盲信号处理中11种典型信号类型及其数学表达式；从公式推导和信号仿真两个角度，分析了11种典型信号的新型时频特征曲线以及时频脊线的特征形态；最后总结了各特征曲线的形状类型，为后续盲信号处理奠定了基础。
　　第4章基于时频特征的调制参数估计，根据典型信号调制参数分布及变化规律与各类特征曲线形态之间的内在联系，选取与调制物理量相对应的特征曲线进行调制参数估计和符号同步处理，确保具有相对最优的估计性能。
　　第5章基于时频特征的调制识别特征提取，基于建立的可人工观察的各调制类型信号的特征曲线空间，利用特征曲线形态与典型信号调制参数之间的映射关系，设计了时频脊线二等分标准差比值特征、时频脊线概率特征、时频脊系数二等分均值比值法、时频脊系数曲线方差特征、时频特征曲线符号率特征、短时频率极小极大特征、时频特征聚类特征等新的机器可识别的调制识别特征体系。
　　第6章调制识别分类器设计，首先从模式识别角度，分别介绍了贝叶斯理论的假设检验和判决准则，以及识别树分类器、支持向量机分类器和混合分类器等，并分别利用第5章提出的调制识别特征和第3章提出的特征曲线进行了调制类型识别仿真和评估。
　　第7章基于时频特征的数字信号盲解调，利用相应时频特征曲线所表达的物理特征，提出了ASK、CPFSK/FSK、PSK等信号的符号识别方法，进行了常规条件以及存在多普勒扩散等条件下的模拟仿真，并与理论解调性能进行了比较分析。
　　第8章辐射源个体识别特征提取，开展了基于时频特征曲线为主的个体识别技术研究，重点介绍了辐射源个体识别特征产生根源及特点，介绍了辐射源暂态响应特征、稳态响应特征、非线性非高斯特征以及辐射源机械扫描特征的提取方法。
　　第9章基于迭代结构的时频函数快速算法，主要从提高时频处理效率角度，利用指数遗忘分布能够进行迭代运算的特点，研究了morlet小波变换和短时傅里叶变换的窗口函数设计及其相应的迭代运算算法；针对小波变换的相容性条件，提出了相应的时频窗口参数设置方法。
　　第10章过采样数据的压缩技术，为解决高采样率与数据存储、传输、处理效率之间矛盾，介绍了两种数据压缩方法：一种为过采样信号的抽取技术；另一种为数据压缩和重构技术。
　　本书是作者在清华大学博士论文的基础上，结合长期工作实践编写而成的。本书所提出的新型时频特征曲线和调制识别特征等创新性成果，离不开博士生导师陆建华院士以及指导老师黄振副研究员的严格要求和精心指导，涉及的辐射源个体识别技术部分内容也包含了同事宋家乾助理研究员的辛勤劳动，数据压缩与重构内容部分采用了王莹桂博士的研究成果。另外，本书撰写过程中，刘必鎏工程师、刘冰雁研究实习员在编排、校订等方面做了大量的工作，在此一并表示感谢。
　　为便于理解，本书在编写过程中既注重基本理论、基本概念和基本方法的阐述，又力求数学推导与数据仿真的统一。但是，由于著者水平有限，书中不可避免还存在一些疏漏和错误，恳请广大读者批评指正。

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