在深空自主無(wú)線電通信、電子偵察等領(lǐng)域，針對(duì)非合作信號(hào)的盲處理時(shí)，需要在無(wú)先驗(yàn)信息條件下，完成信號(hào)的檢測(cè)、調(diào)制類(lèi)型識(shí)別、特征參數(shù)估計(jì)，以及數(shù)字信號(hào)的符號(hào)同步、盲解調(diào)等處理，有些情況下，還需要通過(guò)對(duì)特征參數(shù)特異性的判決，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)個(gè)體識(shí)別，這些都對(duì)盲信號(hào)處理的理論與技術(shù)提出了新的更高的要求。
　　時(shí)頻分析方法是一種新興的信號(hào)處理方法，它能夠?qū)⒍�維的信號(hào)變換到時(shí)、頻、幅三維空間，并且二維信號(hào)中的幅度、頻率、相位等調(diào)制特征都能夠在時(shí)、頻、幅三維空間分布上找到相應(yīng)的映射關(guān)系。因此，時(shí)頻分析方法在盲信號(hào)處理領(lǐng)域有非常廣闊的應(yīng)用前景。
　　本書(shū)主要針對(duì)從事雷達(dá)、通信信號(hào)處理的工程技術(shù)人員，以及高等院校電子工程、信號(hào)與信息處理等專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)本科生和研究生，重點(diǎn)介紹時(shí)頻分析方法在盲信號(hào)處理中的應(yīng)用，特別是基于提出的新的時(shí)頻特征曲線開(kāi)展了特征參數(shù)估計(jì)、信號(hào)自動(dòng)識(shí)別等相關(guān)內(nèi)容研究，希望能對(duì)他們有所幫助。
　　本書(shū)共分10章。
　　第1章緒論，綜述了盲信號(hào)處理的基本需求、主要內(nèi)容、技術(shù)特點(diǎn)以及發(fā)展現(xiàn)狀；回顧了時(shí)頻分析方法的發(fā)展歷程，介紹了時(shí)頻分析方法的分類(lèi)，以及各類(lèi)時(shí)頻分析方法的特點(diǎn)；結(jié)合盲信號(hào)處理需求，通過(guò)分析提出了采用的時(shí)頻分析類(lèi)型，并介紹了本書(shū)基本研究?jī)?nèi)容。
　　第2章新型時(shí)頻特征曲線及提取方法，根據(jù)對(duì)幅度、頻率、相位的檢測(cè)性的比較，選定了時(shí)頻分析的基函數(shù)；介紹了傳統(tǒng)時(shí)頻脊基本概念和時(shí)頻脊線的提取方法；從盲信號(hào)調(diào)制物理量表達(dá)為出發(fā)點(diǎn)，研究提出了載頻時(shí)頻特征曲線、時(shí)頻脊系數(shù)曲線、時(shí)頻差值脊線、頻率維特征曲線等新型時(shí)頻特征曲線，介紹了這些新型特征曲線的基本概念、提取方法和所表達(dá)的物理內(nèi)涵。
　　第3章典型信號(hào)時(shí)頻特征曲線形態(tài)分析，介紹了目前盲信號(hào)處理中11種典型信號(hào)類(lèi)型及其數(shù)學(xué)表達(dá)式；從公式推導(dǎo)和信號(hào)仿真兩個(gè)角度，分析了11種典型信號(hào)的新型時(shí)頻特征曲線以及時(shí)頻脊線的特征形態(tài)；最后總結(jié)了各特征曲線的形狀類(lèi)型，為后續(xù)盲信號(hào)處理奠定了基礎(chǔ)。
　　第4章基于時(shí)頻特征的調(diào)制參數(shù)估計(jì)，根據(jù)典型信號(hào)調(diào)制參數(shù)分布及變化規(guī)律與各類(lèi)特征曲線形態(tài)之間的內(nèi)在聯(lián)系，選取與調(diào)制物理量相對(duì)應(yīng)的特征曲線進(jìn)行調(diào)制參數(shù)估計(jì)和符號(hào)同步處理，確保具有相對(duì)最優(yōu)的估計(jì)性能。
　　第5章基于時(shí)頻特征的調(diào)制識(shí)別特征提取，基于建立的可人工觀察的各調(diào)制類(lèi)型信號(hào)的特征曲線空間，利用特征曲線形態(tài)與典型信號(hào)調(diào)制參數(shù)之間的映射關(guān)系，設(shè)計(jì)了時(shí)頻脊線二等分標(biāo)準(zhǔn)差比值特征、時(shí)頻脊線概率特征、時(shí)頻脊系數(shù)二等分均值比值法、時(shí)頻脊系數(shù)曲線方差特征、時(shí)頻特征曲線符號(hào)率特征、短時(shí)頻率極小極大特征、時(shí)頻特征聚類(lèi)特征等新的機(jī)器可識(shí)別的調(diào)制識(shí)別特征體系。
　　第6章調(diào)制識(shí)別分類(lèi)器設(shè)計(jì)，首先從模式識(shí)別角度，分別介紹了貝葉斯理論的假設(shè)檢驗(yàn)和判決準(zhǔn)則，以及識(shí)別樹(shù)分類(lèi)器、支持向量機(jī)分類(lèi)器和混合分類(lèi)器等，并分別利用第5章提出的調(diào)制識(shí)別特征和第3章提出的特征曲線進(jìn)行了調(diào)制類(lèi)型識(shí)別仿真和評(píng)估。
　　第7章基于時(shí)頻特征的數(shù)字信號(hào)盲解調(diào)，利用相應(yīng)時(shí)頻特征曲線所表達(dá)的物理特征，提出了ASK、CPFSK/FSK、PSK等信號(hào)的符號(hào)識(shí)別方法，進(jìn)行了常規(guī)條件以及存在多普勒擴(kuò)散等條件下的模擬仿真，并與理論解調(diào)性能進(jìn)行了比較分析。
　　第8章輻射源個(gè)體識(shí)別特征提取，開(kāi)展了基于時(shí)頻特征曲線為主的個(gè)體識(shí)別技術(shù)研究，重點(diǎn)介紹了輻射源個(gè)體識(shí)別特征產(chǎn)生根源及特點(diǎn)，介紹了輻射源暫態(tài)響應(yīng)特征、穩(wěn)態(tài)響應(yīng)特征、非線性非高斯特征以及輻射源機(jī)械掃描特征的提取方法。
　　第9章基于迭代結(jié)構(gòu)的時(shí)頻函數(shù)快速算法，主要從提高時(shí)頻處理效率角度，利用指數(shù)遺忘分布能夠進(jìn)行迭代運(yùn)算的特點(diǎn)，研究了morlet小波變換和短時(shí)傅里葉變換的窗口函數(shù)設(shè)計(jì)及其相應(yīng)的迭代運(yùn)算算法；針對(duì)小波變換的相容性條件，提出了相應(yīng)的時(shí)頻窗口參數(shù)設(shè)置方法。
　　第10章過(guò)采樣數(shù)據(jù)的壓縮技術(shù)，為解決高采樣率與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、傳輸、處理效率之間矛盾，介紹了兩種數(shù)據(jù)壓縮方法：一種為過(guò)采樣信號(hào)的抽取技術(shù)；另一種為數(shù)據(jù)壓縮和重構(gòu)技術(shù)。
　　本書(shū)是作者在清華大學(xué)博士論文的基礎(chǔ)上，結(jié)合長(zhǎng)期工作實(shí)踐編寫(xiě)而成的。本書(shū)所提出的新型時(shí)頻特征曲線和調(diào)制識(shí)別特征等創(chuàng)新性成果，離不開(kāi)博士生導(dǎo)師陸建華院士以及指導(dǎo)老師黃振副研究員的嚴(yán)格要求和精心指導(dǎo)，涉及的輻射源個(gè)體識(shí)別技術(shù)部分內(nèi)容也包含了同事宋家乾助理研究員的辛勤勞動(dòng)，數(shù)據(jù)壓縮與重構(gòu)內(nèi)容部分采用了王瑩桂博士的研究成果。另外，本書(shū)撰寫(xiě)過(guò)程中，劉必鎏工程師、劉冰雁研究實(shí)習(xí)員在編排、校訂等方面做了大量的工作，在此一并表示感謝。
　　為便于理解，本書(shū)在編寫(xiě)過(guò)程中既注重基本理論、基本概念和基本方法的闡述，又力求數(shù)學(xué)推導(dǎo)與數(shù)據(jù)仿真的統(tǒng)一。但是，由于著者水平有限，書(shū)中不可避免還存在一些疏漏和錯(cuò)誤，懇請(qǐng)廣大讀者批評(píng)指正。