本文選題：多載波混合信號(hào) + 循環(huán)平穩(wěn)　； 參考：《電子科技大學(xué)》2017年博士論文

【摘要】：隨著信息技術(shù)的發(fā)展和正交頻分復(fù)用技術(shù)(OFDM)的廣泛應(yīng)用,多載波混合信號(hào)產(chǎn)生的影響正日益顯現(xiàn),尤其在信息偵察、頻譜檢測(cè)等非合作領(lǐng)域表現(xiàn)得更為突出,它不僅影響信號(hào)的接收質(zhì)量,而且還制約相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用。鑒于此,本文首次對(duì)多載波混合信號(hào)處理中的一些關(guān)鍵技術(shù)展開探索,重點(diǎn)研究了多載波混合信號(hào)檢測(cè)識(shí)別技術(shù)、參數(shù)估計(jì)技術(shù)、多通道盲源分離技術(shù)以及單通道盲源分離技術(shù),并提出了一種新的基于基帶混合信號(hào)波形的抗截獲無(wú)線通信機(jī)制。本文的主要內(nèi)容和貢獻(xiàn)包括:1.推導(dǎo)了多載波混合信號(hào)的檢測(cè)識(shí)別算法,它是多載波混合信號(hào)處理面臨的第一個(gè)問題,不同種類的多載波混合信號(hào)對(duì)應(yīng)的后續(xù)處理算法不盡相同。為此,本文將多載波混合信號(hào)中的一個(gè)信號(hào)作為目標(biāo)OFDM信號(hào)的干擾信號(hào),分別利用高階累積量和譜特征實(shí)現(xiàn)單載波干擾信號(hào)和多載波干擾信號(hào)的區(qū)分與識(shí)別,為后續(xù)處理提供決策依據(jù)。2.證明了OFDM+OFDM混合信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)特性,在此基礎(chǔ)之上分別討論了高階循環(huán)累積量和循環(huán)自相關(guān)函數(shù)在多載波混合信號(hào)參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用,并結(jié)合平方譜特征準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)了多載波混合信號(hào)中各個(gè)OFDM信號(hào)分量的符號(hào)速率、頻偏、子載波數(shù)以及時(shí)延等參數(shù)的估計(jì)。此外,本文還推導(dǎo)了多載波混合信號(hào)參數(shù)估計(jì)的克拉美羅界。3.構(gòu)建了一種基于重構(gòu)抵消的雙通道盲源分離算法,分析了該算法具體的應(yīng)用場(chǎng)景,詳細(xì)討論了該算法中天線間的數(shù)據(jù)交互方案,并介紹了兩種重構(gòu)抵消算法:基于參數(shù)跟蹤的重構(gòu)抵消算法和基于自適應(yīng)濾波重構(gòu)抵消算法。此外,本文還定量分析了影響重構(gòu)抵消性能的因素,并討論了抵消性能對(duì)目標(biāo)OFDM信號(hào)的影響。4.提出了一種新的且復(fù)雜度低的單通道盲源分離算法,它將Gibbs采樣理論和QRD-M分解算法應(yīng)用到混合信號(hào)分離中,并詳細(xì)討論了該算法在單載波混合信號(hào)和多載波混合信號(hào)中的實(shí)現(xiàn)原理和方法。與現(xiàn)有單通道盲源分離算法相比,本文提出的單通道盲源分離算法不僅保持了良好的分離性能,而且還極大的降低了計(jì)算復(fù)雜度。5.設(shè)計(jì)了一種基帶混合信號(hào)波形,它同時(shí)兼顧了頻譜效率和抗截獲性能的要求。此時(shí),基帶混合信號(hào)被考慮作為傳輸信號(hào),并且信號(hào)間僅保留時(shí)延差異。與現(xiàn)有抗截獲的混合信號(hào)通信機(jī)制相比,基于基帶混合信號(hào)波形的通信機(jī)制不僅提升了通信的抗截獲能力,尤其增加了抗多天線截獲能力,而且還保持了非常高效的頻譜效率。
[Abstract]:With the development of information technology and the wide application of orthogonal frequency division multiplexing ( OFDM ) , the influence of multi - carrier mixed signal is becoming more prominent , especially in the field of information reconnaissance , spectrum detection and other non - cooperative fields .
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張洋;彭華;;單通道混合信號(hào)調(diào)制識(shí)別[J];信息工程大學(xué)學(xué)報(bào);2016年06期

2 楊勇;郭一鳴;王海昕;彭華;張冬玲;;單通道鄰頻數(shù)字調(diào)制混合信號(hào)的載波初相估計(jì)[J];通信學(xué)報(bào);2016年10期

3 張洋;彭華;;比特譜相關(guān)改進(jìn)循環(huán)譜的單通道混合信號(hào)參數(shù)估計(jì)快速算法[J];信號(hào)處理;2016年04期

4 趙雄文;郭春霞;李景春;;基于高階累積量和循環(huán)譜的信號(hào)調(diào)制方式混合識(shí)別算法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2016年03期

5 支亞京;陳曉;蔡婷婷;;單通道時(shí)頻重疊高斯調(diào)幅通信信號(hào)盲分離方法[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2016年01期

6 龐利會(huì);王軍;唐斌;;單天線接收時(shí)頻混疊的異頻數(shù)字通信信號(hào)盲源分離算法[J];信號(hào)處理;2015年08期

7 徐萬(wàn)松;;基于幅度平坦度來(lái)識(shí)別混合信號(hào)的方法[J];無(wú)線電工程;2015年08期

8 畢曉君;夏曉蕾;;基于自適應(yīng)匹配追蹤的MIMO-OFDM窄帶干擾檢測(cè)[J];哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào);2015年09期

9 瞿孟虹;何曉霜;游凌;;同頻混合信號(hào)參數(shù)聯(lián)合最大似然遞歸估計(jì)[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2015年03期

10 杜健;鞏克現(xiàn);彭華;;基于CHASE譯碼思想的PCMA信號(hào)盲分離算法[J];通信學(xué)報(bào);2015年03期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

1 趙宇峰;單通道時(shí)頻混疊通信信號(hào)盲分離研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2015年

2 馬勇;基于獨(dú)立函數(shù)元的單路混合信號(hào)分離與信號(hào)特性表征方法研究[D];南京理工大學(xué);2015年

3 李艷玲;非合作通信中單載波調(diào)制信號(hào)識(shí)別算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前4條

1 杜宇;多信號(hào)調(diào)制識(shí)別算法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2013年

2 朱波;基于小波的單信道時(shí)頻重疊信號(hào)參數(shù)分析與實(shí)現(xiàn)研究[D];電子科技大學(xué);2010年

3 付海濤;基于循環(huán)平穩(wěn)的單信道時(shí)頻重疊信號(hào)分析[D];電子科技大學(xué);2010年

4 陳曉軍;欠定條件下混合信號(hào)盲分離算法研究[D];電子科技大學(xué);2009年

，

本文編號(hào)：2104469