利用稀疏贝叶斯理论的跳时估计方法

当跳频信号的频率不在预设的频率集中时,为了提高跳时估计的正确率,提出了一种基于稀疏贝叶斯理论的跳时估计方法.该方法首先在信号模型中设置频率偏差参数;其次利用狄利克雷过程以及稀疏贝叶斯理论,设计接收信号模型中各个参数的迭代规则,并在每次迭代中利用频率偏差参数修正频率字典矩阵;最后,算法收敛时可得到用于计算谱图的稀疏矩阵,进而可以得到跳时的估计值.仿真结果表明,该算法估计的跳时正确率高于其他方法,并且计算的谱图的真实性也高于其他方法.