摘  要: 從理論和試驗兩方面研究了希爾伯特-黃變換時頻分析方法在跳頻信號檢測中的應用，為識別、跟蹤和測量跳頻信號提供新的思路和技術途徑。對跳頻信號進行多分辨率經驗模態分解和瞬時頻率求解，得到跳頻信號的Hilbert譜，從全新的角度解釋跳頻信號的物理意義；初步研究了檢測的快速算法及其與傳統檢測方法相比的優點，最后仿真實現了提取跳頻圖案的快速算法。

關鍵詞: 希爾伯特—黃變換，經驗模態分解，跳頻信號檢測，時頻聯合分析；

經典信號分析認為世界是穩定和規則的，而隨著研究的深入逐漸發現，以不穩定動力系統為特征的大千世界原來是非平穩、非線性、非光滑、非周期和非對稱的，許多天然和人工信號，譬如語音、生物醫學信號、跳頻通信信號等都是典型的非平穩信號，持續時間有限且時變^[1]。時頻聯合分析（Joint Time-Frequency Analysis）正是著眼于真實信號組成成分的時變特征，將一維的時間信號以二維的時間-頻率密度函數形式表示出來，揭示信號中包含的頻率分量及其隨時間的變化。本文研究了希爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang Transform，HHT）時頻分析方法在跳頻信號檢測中的應用，為實現識別、跟蹤和測量跳頻信號提供新的思路和方法。

HHT中的本征模態函數(Intrinsic Mode Function，IMF)突破了傳統上信號分解基的局限，定義的瞬時頻率（Instantaneous Frequency）具有清晰的物理意義，其理論價值和應用前景已在許多實際工程領域中得以體現[2-6]。本文研究的HHT時頻分析在通信信號接收與處理上的推廣應用，特別是在跳頻信號的分析和脈內特征分析，對于電子戰有極其重要的意義。