其次，本文基于跳频信号时频域稀疏特性，在欠定盲源分离跳频网台信号分选理

其次，本文基于跳频信号时频域稀疏特性，在欠定盲源分离跳频网台信号分选理论框架之上，采用稀疏成分分析(SCA )算法，完成跳频网台信号分选研究。

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Second, the frequency domain sparsity herein hopping signal based on a frequency hopping network underdetermined blind source separation station signal separating theoretical framework, sparse component analysis (SCA) method, frequency hopping network station signals the completion of the sorting study.

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Secondly, based on the sparse characteristics of frequency domain when the frequency frequency signal is jumped, the paper uses the sparse component analysis (SCA) algorithm to complete the study of the frequency-hopping network signal sorting on top of the theoretical framework of the undetermined blind source separation of the jump frequency network signal.

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Secondly, based on the sparse characteristics of FH signals in time and frequency domain, this paper uses the sparse component analysis (SCA) algorithm to complete the research of FH signal sorting.<br>

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