在深空自主無線電通信、電子偵察等領(lǐng)域，針對非合作信號的盲處理時，需要在無先驗信息條件下，完成信號的檢測、調(diào)制類型識別、特征參數(shù)估計，以及數(shù)字信號的符號同步、盲解調(diào)等處理，有些情況下，還需要通過對特征參數(shù)特異性的判決，實現(xiàn)目標個體識別，這些都對盲信號處理的理論與技術(shù)提出了新的更高的要求。
　　時頻分析方法是一種新興的信號處理方法，它能夠?qū)⒍�維的信號變換到時、頻、幅三維空間，并且二維信號中的幅度、頻率、相位等調(diào)制特征都能夠在時、頻、幅三維空間分布上找到相應(yīng)的映射關(guān)系。因此，時頻分析方法在盲信號處理領(lǐng)域有非常廣闊的應(yīng)用前景。
　　本書主要針對從事雷達、通信信號處理的工程技術(shù)人員，以及高等院校電子工程、信號與信息處理等專業(yè)的高年級本科生和研究生，重點介紹時頻分析方法在盲信號處理中的應(yīng)用，特別是基于提出的新的時頻特征曲線開展了特征參數(shù)估計、信號自動識別等相關(guān)內(nèi)容研究，希望能對他們有所幫助。
　　本書共分10章。
　　第1章緒論，綜述了盲信號處理的基本需求、主要內(nèi)容、技術(shù)特點以及發(fā)展現(xiàn)狀；回顧了時頻分析方法的發(fā)展歷程，介紹了時頻分析方法的分類，以及各類時頻分析方法的特點；結(jié)合盲信號處理需求，通過分析提出了采用的時頻分析類型，并介紹了本書基本研究內(nèi)容。
　　第2章新型時頻特征曲線及提取方法，根據(jù)對幅度、頻率、相位的檢測性的比較，選定了時頻分析的基函數(shù)；介紹了傳統(tǒng)時頻脊基本概念和時頻脊線的提取方法；從盲信號調(diào)制物理量表達為出發(fā)點，研究提出了載頻時頻特征曲線、時頻脊系數(shù)曲線、時頻差值脊線、頻率維特征曲線等新型時頻特征曲線，介紹了這些新型特征曲線的基本概念、提取方法和所表達的物理內(nèi)涵。
　　第3章典型信號時頻特征曲線形態(tài)分析，介紹了目前盲信號處理中11種典型信號類型及其數(shù)學(xué)表達式；從公式推導(dǎo)和信號仿真兩個角度，分析了11種典型信號的新型時頻特征曲線以及時頻脊線的特征形態(tài)；最后總結(jié)了各特征曲線的形狀類型，為后續(xù)盲信號處理奠定了基礎(chǔ)。
　　第4章基于時頻特征的調(diào)制參數(shù)估計，根據(jù)典型信號調(diào)制參數(shù)分布及變化規(guī)律與各類特征曲線形態(tài)之間的內(nèi)在聯(lián)系，選取與調(diào)制物理量相對應(yīng)的特征曲線進行調(diào)制參數(shù)估計和符號同步處理，確保具有相對最優(yōu)的估計性能。
　　第5章基于時頻特征的調(diào)制識別特征提取，基于建立的可人工觀察的各調(diào)制類型信號的特征曲線空間，利用特征曲線形態(tài)與典型信號調(diào)制參數(shù)之間的映射關(guān)系，設(shè)計了時頻脊線二等分標準差比值特征、時頻脊線概率特征、時頻脊系數(shù)二等分均值比值法、時頻脊系數(shù)曲線方差特征、時頻特征曲線符號率特征、短時頻率極小極大特征、時頻特征聚類特征等新的機器可識別的調(diào)制識別特征體系。
　　第6章調(diào)制識別分類器設(shè)計，首先從模式識別角度，分別介紹了貝葉斯理論的假設(shè)檢驗和判決準則，以及識別樹分類器、支持向量機分類器和混合分類器等，并分別利用第5章提出的調(diào)制識別特征和第3章提出的特征曲線進行了調(diào)制類型識別仿真和評估。
　　第7章基于時頻特征的數(shù)字信號盲解調(diào)，利用相應(yīng)時頻特征曲線所表達的物理特征，提出了ASK、CPFSK/FSK、PSK等信號的符號識別方法，進行了常規(guī)條件以及存在多普勒擴散等條件下的模擬仿真，并與理論解調(diào)性能進行了比較分析。
　　第8章輻射源個體識別特征提取，開展了基于時頻特征曲線為主的個體識別技術(shù)研究，重點介紹了輻射源個體識別特征產(chǎn)生根源及特點，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械掃描特征的提取方法。
　　第9章基于迭代結(jié)構(gòu)的時頻函數(shù)快速算法，主要從提高時頻處理效率角度，利用指數(shù)遺忘分布能夠進行迭代運算的特點，研究了morlet小波變換和短時傅里葉變換的窗口函數(shù)設(shè)計及其相應(yīng)的迭代運算算法；針對小波變換的相容性條件，提出了相應(yīng)的時頻窗口參數(shù)設(shè)置方法。
　　第10章過采樣數(shù)據(jù)的壓縮技術(shù)，為解決高采樣率與數(shù)據(jù)存儲、傳輸、處理效率之間矛盾，介紹了兩種數(shù)據(jù)壓縮方法：一種為過采樣信號的抽取技術(shù)；另一種為數(shù)據(jù)壓縮和重構(gòu)技術(shù)。
　　本書是作者在清華大學(xué)博士論文的基礎(chǔ)上，結(jié)合長期工作實踐編寫而成的。本書所提出的新型時頻特征曲線和調(diào)制識別特征等創(chuàng)新性成果，離不開博士生導(dǎo)師陸建華院士以及指導(dǎo)老師黃振副研究員的嚴格要求和精心指導(dǎo)，涉及的輻射源個體識別技術(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，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，本書撰寫過程中，劉必鎏工程師、劉冰雁研究實習(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，本書在編寫過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，書中不可避免還存在一些疏漏和錯誤，懇請廣大讀者批評指正。