發(fā)布時(shí)間：2018-09-05 08:37

【摘要】：在低軌(LEO)衛(wèi)星通信中,信道存在多普勒頻移、多徑衰落等多種干擾,嚴(yán)重影響接收性能,同時(shí)主用戶在實(shí)際通信中只占用很小的帶寬,在頻域上呈現(xiàn)稀疏特性,頻譜利用率較低。針對(duì)這些問題,本論文主要開展LEO衛(wèi)星多普勒頻移估計(jì)算法、稀疏信道估計(jì)與頻譜感知研究,來實(shí)現(xiàn)LEO衛(wèi)星信道的高效識(shí)別、估計(jì)及利用的目的。首先,簡(jiǎn)介了LEO衛(wèi)星通信背景、現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。然后,概述了LEO衛(wèi)星信道,針對(duì)其在傳輸中存在的問題,基于現(xiàn)有的算法提出改進(jìn)方案。之后,建立了典型中低軌衛(wèi)星信道的多普勒頻移模型,并分析其特征。針對(duì)單顆LEO衛(wèi)星頻譜資源受限,重點(diǎn)研究采用壓縮感知理論對(duì)衛(wèi)星稀疏信道估計(jì)與頻譜感知。最后總結(jié)了全文,即針對(duì)衛(wèi)星信道中存在較大多普勒頻移且呈現(xiàn)稀疏特性,改進(jìn)了傳統(tǒng)多普勒頻移估計(jì)算法,并采用壓縮感知重構(gòu)算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)衛(wèi)星信道的頻譜感知與信道估計(jì),提高信道通信傳輸抗干擾性能。全文內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.在衛(wèi)星信道中,多普勒頻移是影響其通信性能的主要因素。針對(duì)中低橢圓軌道衛(wèi)星信道特點(diǎn),提出一種利用半長(zhǎng)軸、偏心率和載波頻率等參數(shù)來預(yù)測(cè)衛(wèi)星多普勒頻移的算法。該算法主要開展了多普勒頻移公式推導(dǎo)和理論分析,得到其估計(jì)的解析解,可作為多普勒頻移的預(yù)補(bǔ)償協(xié)助信道估計(jì)。仿真驗(yàn)證了所提算法能較精確地計(jì)算不同軌道下衛(wèi)星多普勒頻移參數(shù),且相比傳統(tǒng)三維坐標(biāo)算法降低了復(fù)雜度,提高了效率;2.傳統(tǒng)基于導(dǎo)頻的信道估計(jì)算法因?qū)ьl占據(jù)額外信道帶寬,降低了信道利用率。故利用壓縮感知重構(gòu)算法,提出了改進(jìn)的OMP快速稀疏信道估計(jì)算法。該算法在OMP算法基礎(chǔ)上,在每次迭代時(shí)采用多原子選擇方式,即選出殘差與測(cè)量矩陣內(nèi)積間最優(yōu)的M列向量,并對(duì)其估計(jì)。最后,將所得估計(jì)值優(yōu)化,得到最優(yōu)估計(jì)向量h。在相同估計(jì)效果下,該改進(jìn)OMP算法導(dǎo)頻數(shù)遠(yuǎn)小于LS算法,因而節(jié)省了較多帶寬。仿真表明:在訓(xùn)練序列長(zhǎng)度相同時(shí),該改進(jìn)算法較LS算法雖所耗時(shí)間相差無幾,但其可獲得更優(yōu)越的信道估計(jì)性能;3.針對(duì)LEO衛(wèi)星群中單顆衛(wèi)星通信頻譜資源有限問題,提出了利用認(rèn)知無線電協(xié)作寬帶頻譜感知算法,來實(shí)現(xiàn)寬帶頻譜的精確感知。根據(jù)聯(lián)合稀疏模型(JSM-2),提出了快速低復(fù)雜度頻譜感知算法。其在分布式壓縮感知正交匹配追蹤算法(DCS-OMP)基礎(chǔ)上,以前一時(shí)刻感知結(jié)果為先驗(yàn)條件,來感知當(dāng)前時(shí)刻頻譜占用情況。而且,在信號(hào)重構(gòu)中,以殘差門限為判決條件,極大減少了迭代次數(shù),簡(jiǎn)化了重構(gòu)復(fù)雜度。仿真表明:在頻譜占用變化小時(shí),相對(duì)原DCS-OMP算法,所提算法可獲類似性能,且在認(rèn)知用戶數(shù)較多時(shí),顯著減少?gòu)?fù)雜度和延遲。當(dāng)稀疏度為20,信號(hào)長(zhǎng)度為500,及信噪比(SNR)為15dB時(shí),所提算法在信號(hào)重構(gòu)頻譜誤差上比DCS-OMP算法減小0.2032,所耗時(shí)間減少13.8%;本文主要針對(duì)LEO衛(wèi)星信道存在的多普勒頻移、多徑衰落和信道頻譜利用率不高這些問題,提出了多普勒頻移快速估計(jì)算法,基于壓縮感知的LEO衛(wèi)星稀疏信道估計(jì)與頻譜感知算法。所提算法有助于LEO衛(wèi)星信道的高效識(shí)別、估計(jì)及有效利用,將在未來高速衛(wèi)星多媒體通信及廣播(如DVB-S2系統(tǒng))等場(chǎng)合獲得重要應(yīng)用。
[Abstract]:In LEO satellite communication, there are many kinds of interference, such as Doppler shift, multipath fading and so on, which seriously affect the reception performance. Meanwhile, the main user only occupies a small bandwidth in the actual communication, and shows sparse characteristics in the frequency domain, and the spectrum utilization rate is low. Sparse Channel Estimation and Spectrum Sensing are studied to realize the efficient identification, estimation and utilization of LEO satellite channel. Firstly, the background, status quo and development trend of LEO satellite communication are briefly introduced. Then, the LEO satellite channel is summarized. Aiming at the problems in transmission, an improved scheme is proposed based on the existing algorithm. In view of the limited spectrum resources of a single LEO satellite, the sparse channel estimation and spectrum sensing based on compressed sensing theory are mainly studied. Finally, the full text is summarized, that is, the traditional Doppler frequency shift is improved because of the sparse Doppler frequency shift in the satellite channel. The main contents and innovations of this paper are as follows: 1. In satellite channel, Doppler shift is the main factor affecting the performance of communication. An algorithm for predicting Doppler shift of satellite by using parameters such as semi-major axis, eccentricity and carrier frequency is proposed. The algorithm derives Doppler shift formula and analyzes it theoretically. The analytical solution of the estimation is obtained, which can be used as pre-compensated assistant channel estimation for Doppler shift. Compared with the traditional three-dimensional coordinate algorithm, the traditional pilot-based channel estimation algorithm reduces the complexity and efficiency of satellite Doppler shift parameters in different orbits. 2. Because the pilot occupies the extra channel bandwidth, the channel utilization ratio is reduced. On the basis of the OMP algorithm, the algorithm uses the multi-atom selection method at each iteration, that is, to select the optimal M-column vector between the residual and the inner product of the measurement matrix, and to estimate it. Finally, the optimal estimation vector h is obtained by optimizing the estimated value. Multi-bandwidth. Simulation results show that the improved algorithm can obtain better channel estimation performance than LS algorithm even though the training sequence length is the same. 3. To solve the problem of limited spectrum resources of single satellite communication in LEO satellite group, a cooperative wideband spectrum sensing algorithm based on cognitive radio is proposed to realize wideband frequency. Accurate spectrum sensing. A fast low complexity spectrum sensing algorithm based on Joint Sparse Model (JSM-2) is proposed. Based on Distributed Compressed Sensing Orthogonal Matching Pursuit (DCS-OMP) algorithm, the spectrum occupancy at the current time can be sensed with the previous sensing result as a prior condition. Simulation results show that the proposed algorithm achieves similar performance compared with the original DCS-OMP algorithm when the spectrum occupancy varies little, and significantly reduces the complexity and delay when the number of cognitive users is large. When the sparsity is 20, the signal length is 500, and the signal-to-noise ratio (SNR) is 15 dB, the proposed algorithm achieves similar performance. Compared with DCS-OMP algorithm, the spectrum error of signal reconstruction is reduced by 0.2032 and the time consumed is reduced by 13.8%. In this paper, a fast estimation algorithm of Doppler frequency shift is proposed to solve the problems of Doppler frequency shift, multipath fading and low spectrum utilization of LEO satellite channel. The proposed algorithm is helpful to the efficient identification, estimation and utilization of LEO satellite channel, and will be used in future high-speed satellite multimedia communication and broadcasting (such as DVB-S2 system).
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN927.2

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本文編號(hào)：2223753