本文關(guān)鍵詞：低信噪比突發(fā)通信中信號(hào)捕獲的研究與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 突發(fā)通信 頻偏估計(jì) 高階累積量 幀同步

【摘要】：突發(fā)通信通過(guò)縮短信號(hào)在空間的停留時(shí)間,有效的提高通信系統(tǒng)的抗截獲和抗干擾能力。在突發(fā)通信中,信道常常呈現(xiàn)出復(fù)雜的高動(dòng)態(tài)變化特性,通信信號(hào)被淹沒在強(qiáng)噪聲中,這對(duì)突發(fā)通信系統(tǒng)在低信噪比條件的性能提出更高的要求。突發(fā)通信的首要任務(wù)就是準(zhǔn)確的檢測(cè)出信號(hào)并且將其捕獲。本論文研究實(shí)現(xiàn)了一種低信噪比突發(fā)通信信號(hào)捕獲的算法。本論文參考國(guó)內(nèi)外信號(hào)檢測(cè)方法,結(jié)合高階累積量對(duì)高斯噪聲抑制的特性,采用了基于高階累積量的信號(hào)檢測(cè)算法。Matlab仿真結(jié)果表明,在低信噪比條件下,基于高階累積量算法的信號(hào)漏檢概率滿足指標(biāo)要求,但此算法的參數(shù)估計(jì)誤差太大,無(wú)法精確估計(jì)信號(hào)的起點(diǎn)及信噪比。因此提出了使用聯(lián)合幀同步和頻偏估計(jì)算法對(duì)該算法進(jìn)行優(yōu)化的方案,提高了信號(hào)參數(shù)估計(jì)的精度。仿真表明,幀同步成功率在信噪比為3dB的條件下可達(dá)到指標(biāo)要求。本文使用quartus ii軟件完成了信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)模塊HDL實(shí)現(xiàn),綜合后的結(jié)果表明,模塊大約占用Altera Cyclone IV EP4CE115芯片10%的邏輯資源。最后在DE2-115開發(fā)板上測(cè)試了信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)模塊的性能,測(cè)試結(jié)果表明信號(hào)檢測(cè)模塊在各種信噪比條件下都可以正常工作,模塊性能達(dá)到指標(biāo)要求。本文設(shè)計(jì)的信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法屬于盲檢測(cè)算法,不僅可以應(yīng)用到低信噪比突發(fā)通信中,還可以應(yīng)用到其他非合作通信系統(tǒng)中。在突發(fā)事件應(yīng)急通信系統(tǒng)以及軍事通信系統(tǒng)中都有很大的應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：突發(fā)通信 頻偏估計(jì) 高階累積量 幀同步
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN911.23
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 研究背景13-14
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1 低信噪比信號(hào)檢測(cè)的研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.2 頻偏糾正與幀同步16-17
• 1.3 論文的主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)17-19
• 第二章 突發(fā)通信信號(hào)捕獲與幀同步分析與設(shè)計(jì)19-40
• 2.1 低信噪比突發(fā)通信數(shù)字接收機(jī)總體架構(gòu)19-21
• 2.1.1 低信噪比突發(fā)通信數(shù)字接收機(jī)技術(shù)指標(biāo)19
• 2.1.2 突發(fā)通信接收機(jī)主要功能模塊分析19-21
• 2.2 突發(fā)通信系統(tǒng)模型21-22
• 2.2.1 突發(fā)幀結(jié)構(gòu)21-22
• 2.2.2 信號(hào)模型22
• 2.3 基于優(yōu)化的雙滑動(dòng)窗能量比值算法的信號(hào)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)算法22-25
• 2.3.1 能量比值法算法原理22-24
• 2.3.2 基于廣義互相關(guān)理論的改進(jìn)的能量比值算法24-25
• 2.3.2.1 廣義互相關(guān)理論24
• 2.3.2.2 基于廣義互相關(guān)理論的改進(jìn)的能量比值檢測(cè)法24-25
• 2.4 基于高階累積量的信號(hào)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)算法25-33
• 2.4.1 高階累積量基本概念25-30
• 2.4.1.1 隨機(jī)變量的特征函數(shù)與累積量25-26
• 2.4.1.2 隨機(jī)向量的特征函數(shù)與累積量26-27
• 2.4.1.3 隨機(jī)過(guò)程的高階累積量27-28
• 2.4.1.4 高斯過(guò)程的矩和累積量28-29
• 2.4.1.5 高階累積量的幾個(gè)重要性質(zhì)29-30
• 2.4.2 基于四階累積量對(duì)角切片的信號(hào)檢測(cè)算法30-32
• 2.4.2.1 信號(hào)檢測(cè)算法分析30-31
• 2.4.2.2 信號(hào)檢測(cè)過(guò)程31-32
• 2.4.3 基于四階累積量對(duì)角切片的信號(hào)參數(shù)估計(jì)算法32-33
• 2.4.3.1 信號(hào)功率及信噪比估計(jì)算法32-33
• 2.5 基于幀同步和載波頻率聯(lián)合估計(jì)的信號(hào)檢測(cè)算法33-37
• 2.5.1 引言33-34
• 2.5.2 基于幀同步與載波頻率聯(lián)合算法的信號(hào)檢測(cè)算法34-37
• 2.5.2.1 幀同步與頻偏估計(jì)算法原理35-37
• 2.6 突發(fā)信號(hào)捕獲與幀同步模塊的總體結(jié)構(gòu)37-39
• 2.6.1 突發(fā)信號(hào)捕獲與幀同步模塊的結(jié)構(gòu)分析37-38
• 2.6.2 突發(fā)信號(hào)捕獲模塊的技術(shù)指標(biāo)38-39
• 2.7 本章小結(jié)39-40
• 第三章 突發(fā)信號(hào)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)算法仿真40-54
• 3.1 突發(fā)信號(hào)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)仿真模型40-44
• 3.1.1 發(fā)射機(jī)模型40
• 3.1.2 噪聲及信道模型40-41
• 3.1.3 接收機(jī)模型41-43
• 3.1.4 性能指標(biāo)計(jì)算方法43-44
• 3.1.4.1 信號(hào)檢測(cè)成功率43-44
• 3.1.4.2 功率及信噪比估計(jì)精度44
• 3.2 基于高階累積量的信號(hào)檢測(cè)算法仿真44-51
• 3.2.1 高階累積量的估計(jì)44-45
• 3.2.2 信號(hào)檢測(cè)算法的仿真及結(jié)果分析45-48
• 3.2.2.1 不同信噪比條件下兩種信號(hào)檢測(cè)算法仿真45-46
• 3.2.2.2 不同頻偏條件下信號(hào)檢測(cè)仿真46-47
• 3.2.2.3 不同平滑窗窗長(zhǎng)條件下信號(hào)檢測(cè)仿真47-48
• 3.2.2.4 不同信號(hào)間隔條件下信號(hào)檢測(cè)仿真48
• 3.2.3 信號(hào)參數(shù)估計(jì)算法的仿真及結(jié)果分析48-51
• 3.2.3.1 信號(hào)起始點(diǎn)與結(jié)束點(diǎn)估計(jì)仿真48-49
• 3.2.3.2 信號(hào)功率及信噪比估計(jì)仿真49-51
• 3.3 基于幀同步和載波頻率聯(lián)合估計(jì)的信號(hào)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)算法仿真51-53
• 3.3.1 信號(hào)幀同步仿真51-52
• 3.3.2 信號(hào)頻偏估計(jì)仿真52-53
• 3.4 本章小結(jié)53-54
• 第四章 突發(fā)通信信號(hào)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)算法實(shí)現(xiàn)與測(cè)試54-68
• 4.1 Quartus ii/Matlab/Modelsim聯(lián)合仿真技術(shù)54-55
• 4.2 信號(hào)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)模塊總體架構(gòu)55-60
• 4.2.1 基于高階累積量信號(hào)檢測(cè)算法的硬件實(shí)現(xiàn)55-59
• 4.2.1.1 主要模塊設(shè)計(jì)55
• 4.2.1.2 四階累積量對(duì)角切片計(jì)算模塊55-56
• 4.2.1.3 判決量平滑及信號(hào)起點(diǎn)粗估計(jì)模塊56-57
• 4.2.1.4 信噪比及功率估計(jì)模塊57-58
• 4.2.1.5 信號(hào)緩存及捕獲輸出模塊58-59
• 4.2.2 時(shí)序仿真59-60
• 4.3 基于幀同步與載波頻率聯(lián)合估計(jì)算法的硬件實(shí)現(xiàn)60-63
• 4.3.1 主要模塊設(shè)計(jì)61-62
• 4.3.1.1 幀同步及頻偏估計(jì)模塊61
• 4.3.1.2 初步頻偏糾正模塊61-62
• 4.3.1.3 控制模塊62
• 4.3.2 時(shí)序仿真62-63
• 4.4 系統(tǒng)測(cè)試63-67
• 4.4.1 測(cè)試平臺(tái)63-65
• 4.4.2 測(cè)試方案65
• 4.4.3 不同信噪比條件下信號(hào)系統(tǒng)性能測(cè)試65-67
• 4.5 小結(jié)67-68
• 第五章 全文總結(jié)與展望68-70
• 致謝70-71
• 參考文獻(xiàn)71-74

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 馬啟明;王宣銀;杜栓平;;基于頻譜幅度起伏特性的微弱信號(hào)檢測(cè)方法研究[J];電子與信息學(xué)報(bào);2008年11期

2 吳迪;葛臨東;王彬;;短波突發(fā)信號(hào)盲檢測(cè)算法的對(duì)比研究[J];通信學(xué)報(bào);2010年S1期

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本文編號(hào)：937840