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近些年,无线通信行业飞速发展,通信质量也随之提高。从最初的1G模拟通信到4G实现大规模商用,如今5G也已经呼之欲出。各类型的的通信服务层出不穷,极大的方便了生产和生活。但随着移动通信用户总量快速增长,频谱紧张的问题逐渐凸显。如果滤波器能够将频谱上相距很近的信号区分开,则可以极大地提升频谱利用率。传统的傅里叶变换只能分析平稳信号,对非平稳信号来说傅里叶变换的结果只含有频域信息而不含有任何时域信息。针对这些不足近些年出现了一系列的时频分布,使得我们可以同时从两个维度分析非平稳信号。本文采用时频变换的方法来设计时变滤波器,基于的理论分别是短时傅里叶变换(STFT)、魏格纳-威利分布(WVD)、S变换。采用了2种传统的滤波器作为对比,分别是非时变滤波器、卡尔曼滤波器。分析的信号分别是线性调频信号(Chirp)、调制后的高斯(Gauss)信号以及调制后的均方升余弦滚降信号。针对滤波中出现的时间窗衔接处存在相位突变的问题,本文利用时间窗重叠的方法来抑制突变,并优化时间窗步进值和时域补零数量,从而用运算量的增加换取滤波性能的提升。针对时变滤波器性能劣于非时变滤波器,本文设计了一种有效的基于非时变和STFT时变滤波的联合滤波方法,从而更充分的利用非平稳信号的时频谱特征。对均方升余弦滚降信号,得到时间窗长度与该信号时频分布的关系,最终选取时间窗长度为码元宽的的一半,从而获取了较稳定的时频分布,并在此基础上设计了两种有效的时频滤波通域。对于Chirp信号和调制后的高斯信号,采用均方误差作为衡量标准;对于调制后的均方升余弦滚降信号,采用误码率作为衡量标准。最终仿真结果表明:针对Chirp信号,基于STFT的时变滤波器性能明显优于非时变滤波器;针对调制后的高斯信号,采用基于非时变和STFT的时变滤波器进行联合滤波性能最优;针对调制后的均方升余弦滚降信号,采用基于非时变和STFT的时变滤波器进行联合滤波性能最优,但是在不同干扰下需使用不同的滤波通域。