跳频(Frequence Hopping,FH)通信是扩频通信的主要类型之一,以其截获概率低、抗干扰性能好、多址能力强、保密性好等优点,成为了军事通信领域反侦察和抗干扰的重要技术手段,并在军事通信中广泛应用。跳频技术的出现给通信对抗提出了严峻挑战,近年来跳频信号侦察处理技术已成为通信对抗领域的研究热点。本文对单/多通道跳频信号侦察处理关键技术进行了深入研究,主要内容包括单通道均匀采样跳频信号跳周期估计、单通道压缩采样跳频信号的时频分析及跳时刻估计、多通道跳频信号实时处理以及基于欠定盲分离的跳频网台分选。论文主要工作概括如下:第二章研究了均匀采样跳频信号的跳周期估计问题,提出了一种基于时频图修正方法的跳周期估计算法。首先利用跳频信号时频图具有的双重时频稀疏特性建立带双重稀疏约束的时频图修正模型;然后利用匹配搜索算法求解得到清晰的时频图,最后用聚类算法实现跳周期估计。仿真结果表明,修正后的时频图可以提高跳周期的估计性能,并且适用于多网台跳频混合信号。第三章研究了压缩采样跳频信号的时频分析及跳时刻精确估计问题,利用跳频信号的稀疏性提出了基于近似l0范数最小化算法的压缩采样跳频信号时频分析方法和基于改进正交匹配追踪(Improved Orthogonal Matching Pursuit,IOMP)算法的跳时刻精确估计方法。首先利用罚函数思想建立了跳频信号压缩采样数据无约束的稀疏重构模型;然后用近似l0范数最小化算法求解得出跳频信号的时频图,最后根据时频图获取跳频信号的频率和粗估跳时刻。基于估计出的频率和粗估跳时刻,建立了跳时刻精确估计的稀疏表示模型,用IOMP算法求解该模型得到精确的跳时刻。该方法可以实现宽带压缩采样跳频信号的快速时频分析和跳时刻精确估计,仿真结果验证了算法的有效性。第四章研究了基于阵列接收的跳频信号实时处理问题,提出了一种同时适用于异步和同步跳频网台的跳时刻、频率和到达方向(Direction of Arrival,DOA)的实时估计方法。首先用粒子滤波方法实时估计各跳频网台的阵列响应矩阵;然后通过恢复各跳频信号时域波形估计其频率,并结合阵列响应函数和信号频率的估计值解算信号DOA;而后利用信号频率估计值建立了多个跳频信号混合数据的时域ARMA(Autoregressive Moving Average)模型,并基于该模型实时检测频率跳时刻;最后借助跳频频率的连续性和DOA信息实现频率关联。该方法需要已知阵列结构和跳频网台个数,可以有效地实现对多个跳频网台的实时处理。仿真结果验证了算法的有效性。第五章研究了欠定条件下跳频网台分选问题,根据跳频网台信号的时频稀疏特性,以基于时频单源点聚类的混合矩阵估计算法和基于子空间投影算法的源信号分离算法为基础并进行改进,提出了一种基于欠定盲分离的跳频网台分选方法。在混合矩阵估计时,首先计算全部时频支撑点对应的时频比矩阵,然后对时频比矩阵进行预处理,最后用k-均值聚类算法估计混合矩阵和各信号的相对功率。在源信号分离时,将信号相对功率与子空间投影算法相结合,实现了欠定跳频网台分选。本文算法提高了混合矩阵的估计性能,放宽了信号在时频域上的稀疏性条件,只要每个时频点上同时存在的信号数不大于阵元数就能够实现跳频信号的分选,且改进后的方法计算量与原算法变化不大。仿真结果验证了算法的有效性。