【摘要】：隨著無線通信技術(shù)的快速發(fā)展,電磁環(huán)境日益復(fù)雜,電磁頻譜監(jiān)測對于頻譜資源的優(yōu)化管理發(fā)揮著越來越重要的作用,而網(wǎng)絡(luò)化的電磁頻譜監(jiān)測因其獨特優(yōu)勢日益受到關(guān)注。調(diào)制識別和參數(shù)估計是電磁頻譜監(jiān)測中的關(guān)鍵技術(shù),而現(xiàn)有研究大都基于單個監(jiān)測節(jié)點。如何在網(wǎng)絡(luò)化的監(jiān)測系統(tǒng)中利用多個節(jié)點進(jìn)行協(xié)同式的調(diào)制識別和參數(shù)估計已經(jīng)成為了一個重要問題。本文圍繞這一問題,研究了利用信號特征層信息的多節(jié)點協(xié)同調(diào)制識別和參數(shù)估計方法,并進(jìn)行了相關(guān)工程實現(xiàn)。論文主要工作和創(chuàng)新點有以下三個方面：1.針對基于特征層的多節(jié)點協(xié)同方法在低信噪比時性能提升有限和監(jiān)測節(jié)點能量受限的問題,提出了一種基于高階累積量特征的改進(jìn)方法。本章首先針對信號集合{4ASK、 2PSK、4PSK、8PSK、6QAM}提出了四個高階累積量特征,在單節(jié)點時分別利用決策樹分類器和支持向量機(jī)分類器對特征組合完成了分類,并進(jìn)行了性能比較。然后結(jié)合已提出的高階累積量特征,針對已有多節(jié)點方法的不足,提出了一種改進(jìn)的多節(jié)點協(xié)同方法。根據(jù)高階累積量特征的抗噪聲性能和計算特點來設(shè)計協(xié)同策略,能夠在保證性能的前提下最小化節(jié)點平均運算量,并且每個特征只被提取一次。仿真結(jié)果表明,在不同信噪比環(huán)境下改進(jìn)方法的識別性能優(yōu)于原方法,并且降低了運算量。2.針對低信噪比時已有符號速率估計方法性能較差的問題,提出了一種含有符號速率信息的信號特征譜,通過提取特征譜線完成符號速率估計。并結(jié)合此特征譜對時延、頻偏、相偏不敏感的特性,設(shè)計了基于譜合成的多節(jié)點協(xié)同符號速率估計方法。首先利用模平方后信號的頻譜在符號速率處存在離散譜線的特點,計算模平方后信號以采樣倍數(shù)為橫坐標(biāo)、傅立葉系數(shù)模值為縱坐標(biāo)的特征譜,通過特定的譜線提取方法搜索對應(yīng)符號速率的特征譜線,進(jìn)而完成符號速率估計。該方法適用于MASK、MPSK、MQAM信號。仿真結(jié)果表明,本文方法的符號速率估計性能優(yōu)于haar小波變換和循環(huán)譜方法；相比循環(huán)譜方法有效降低了運算量。然后利用此特征譜提出了一種基于譜合成的多節(jié)點協(xié)同符號速率估計方法。根據(jù)各節(jié)點接收信號的信噪比計算權(quán)值并對多個節(jié)點的特征譜加權(quán)合成,利用合成譜進(jìn)行符號速率估計。仿真結(jié)果表明,特征譜合成方法的估計性能優(yōu)于特征值合成方法和單節(jié)點方法。3.多節(jié)點協(xié)同電磁頻譜監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。本章在前文理論研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合電磁頻譜監(jiān)測的功能需求,設(shè)計并實現(xiàn)了多節(jié)點協(xié)同電磁頻譜監(jiān)測系統(tǒng)。首先設(shè)計了系統(tǒng)總體方案,包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、監(jiān)測節(jié)點結(jié)構(gòu)、信號處理單元的處理流程和硬件平臺；然后針對信號處理流程,完成了信號檢測、調(diào)制識別、參數(shù)估計等算法的DSP程序設(shè)計。結(jié)合系統(tǒng)功能需求,設(shè)計了DSP的接口模塊和多任務(wù)模塊,并進(jìn)行了相應(yīng)調(diào)試。最后通過功能測試和實際業(yè)務(wù)測試對系統(tǒng)進(jìn)行了檢驗,檢驗結(jié)果符合理論研究,并達(dá)到了預(yù)期的指標(biāo)要求,驗證了整套系統(tǒng)的可行性。
[Abstract]:With the rapid development of the wireless communication technology, the electromagnetic environment is becoming more and more complex, and the electromagnetic spectrum monitoring plays a more and more important role in the optimization management of the spectrum resources, and the network-based electromagnetic spectrum monitoring is increasingly concerned by its unique advantages. Modulation identification and parameter estimation are the key technologies in electromagnetic spectrum monitoring, and most of the existing research is based on a single monitoring node. How to use multiple nodes in the networked monitoring system to carry out cooperative modulation identification and parameter estimation has become an important problem. In this paper, the method of multi-node cooperative modulation recognition and parameter estimation using signal characteristic layer information is studied in this paper, and the related engineering implementation is carried out. The main work and innovation point of the thesis have the following three aspects: 1. In order to solve the problem of limited performance and limited energy of the monitoring node in the low signal-to-noise ratio of the multi-node cooperative method based on the characteristic layer, an improved method based on the high-order cumulant feature is proposed. In this chapter, four high-order cumulant features are proposed for signal set {4ASK, 2PSK, 4PSK, 8PSK, and 6QAM}. and then combining the proposed high-order cumulant features, aiming at the shortcomings of the existing multi-node method, an improved multi-node coordination method is proposed. according to the anti-noise performance and the calculation characteristic of the high-order cumulant feature, the average operation amount of the node can be minimized under the premise of ensuring the performance, and each feature is only extracted once. The simulation results show that the improved method is better than the original method in the different signal-to-noise ratio environment, and the calculation amount is reduced. Aiming at the problem of poor performance of the existing symbol rate estimation method in low signal-to-noise ratio, a signal characteristic spectrum with symbol rate information is proposed, and the symbol rate estimation is completed by extracting the characteristic spectrum line. and combining the characteristic spectrum to the characteristics of time delay, frequency offset and phase deviation, and the method for estimating the multi-node cooperative symbol rate based on the spectrum synthesis is designed. firstly, the characteristic of a discrete spectral line is existed at the symbol rate by utilizing the frequency spectrum of the signal after the square of the mould, the signal is taken as the abscissa and the Fourier coefficient mode value is the characteristic spectrum of the ordinate, the characteristic spectrum line corresponding to the symbol rate is searched by a specific spectral line extraction method, and then the symbol rate estimation is completed. The method is suitable for MASK, MPSK and MQAM signals. The simulation results show that the symbol rate estimation performance of the method is better than the haar wavelet transform and the cyclic spectrum method, and the calculation amount is effectively reduced compared with the cyclic spectrum method. and then a multi-node cooperative symbol rate estimation method based on the spectrum synthesis is provided by using the characteristic spectrum. according to the signal-to-noise ratio calculation weight value of each node receiving signal and weighting the characteristic spectrum of a plurality of nodes, and carrying out symbol rate estimation by using the composite spectrum. The simulation results show that the estimation performance of the characteristic spectrum synthesis method is better than that of the feature value synthesis method and the single node method. Design and implementation of multi-node cooperative electromagnetic spectrum monitoring system. In this chapter, based on the research of the previous text, the multi-node cooperative electromagnetic spectrum monitoring system is designed and implemented in combination with the function requirement of the electromagnetic spectrum monitoring. The general scheme of the system is firstly designed, including the network structure, the monitoring node structure, the processing flow and the hardware platform of the signal processing unit, and then the DSP programming of the algorithm such as signal detection, modulation recognition and parameter estimation is completed for the signal processing flow. Based on the functional requirements of the system, the interface module and the multi-task module of the DSP are designed, and the corresponding debugging is carried out. Finally, the system is tested by the function test and the actual service test, the result of the test is in accordance with the theoretical study, and the expected index requirements are met, and the feasibility of the whole system is verified.
【學(xué)位授予單位】：解放軍信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN911.3

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本文編號：2420184