在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中,非協(xié)作通信系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于軍事與民用領(lǐng)域,通信信號盲檢測與識別技術(shù)在非協(xié)作通信系統(tǒng)中占有重要的地位。軟件無線電因其良好的靈活性、實時性和可移植性而被廣泛應(yīng)用于通信、雷達(dá)等領(lǐng)域。本論文主要圍繞在非協(xié)作通信環(huán)境下構(gòu)建基于軟件無線電的通信信號盲檢測與識別系統(tǒng)所涉及的關(guān)鍵技術(shù)展開研究,具體包括軟件無線電技術(shù)以及通信信號盲檢測、盲源分離、參數(shù)分析等內(nèi)容,通過搭建系統(tǒng)試驗平臺對所設(shè)計的技術(shù)方案進(jìn)行驗證。首先介紹軟件無線電技術(shù)基礎(chǔ)內(nèi)容,軟件無線電信號接收平臺是后續(xù)信號處理環(huán)節(jié)實現(xiàn)的基礎(chǔ)。其次針對通信信號的存在性檢測問題,研究了基于功率譜分析、基于循環(huán)譜分析以及基于時頻分析的三種信號盲檢測方法,通過仿真實驗對比分析了這三種信號檢測算法在不同信噪比條件下對單一信號和多分量信號的檢測性能。然后為了解決線性瞬時混合模型下的正定和超定盲源分離問題,對FastICA算法進(jìn)行研究。本文在基于負(fù)熵最大化的FastICA算法基礎(chǔ)上,提出了一種基于四階累積量聯(lián)合對角化的FastICA改進(jìn)算法。該算法首先對觀測信號構(gòu)造四階累積量矩陣,并對此矩陣進(jìn)行聯(lián)合對角化獲得初次分離信號,然后利用FastICA算法實現(xiàn)... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：109 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

信號帶通采樣仿真結(jié)果

第二章軟件無線電信號接收技術(shù)基礎(chǔ)13()()Dxm=xmD(2-8)其中，D為正整數(shù)。當(dāng)D=4時，信號抽取前后的波形變化情況如圖2-4所示。(a)(b)圖2-4信號4倍抽取前后的波形。(a)抽取前信號波形；(b)抽取后信號波形假設(shè)原始采樣序列x(n)的傅里葉變換為()jXe，則D倍抽取后的序列()Dxm的傅里葉變換可表示為[48]：1(2)/01()=DjjlDDlXeXeD=(2-9)由式(2-9)可知，抽取后的信號頻譜是原始信號頻譜D倍展寬后的D個頻譜疊加和的結(jié)果。為了防止抽取后的信號頻譜產(chǎn)生混疊，原始序列的頻譜分量()jXe需要帶限于/D內(nèi)。因此，在對原始信號序列進(jìn)行抽取之前，通常需先用低通濾波器對信號進(jìn)行帶限處理。信號經(jīng)低通濾波后再進(jìn)行D倍抽取的頻譜變化情況如圖2-5所示，圖2-5(a)為原始序列的頻譜，圖2-5(b)為信號經(jīng)過低通濾波器后的頻譜，此時頻譜范圍在區(qū)間/D,/D，圖2-5(c)為D倍抽取后的信號頻譜。-DD--DD(a)(b)

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文2210logxvPSNRP=(3-14)式(3-14)中：xP為通信信號x(n)的平均功率；vP則為噪聲v(n)的平均功率。虛警概率設(shè)定為0.0001faP=，利用功率譜估計的數(shù)據(jù)對AM信號進(jìn)行檢測的結(jié)果如下圖3-1所示。(a)(b)圖3-1AM信號功率譜估計檢測結(jié)果示意圖。(a)信噪比為10dB的情況；(b)信噪比為-20dB的情況由圖3-1(a)可以看出，當(dāng)SNR=10dB時，AM信號功率譜有明顯的峰值，存在過門限的功率點(diǎn)，信號的譜線對于噪聲來說非常明顯，容易被檢測出來。由圖3-1(b)可以看出，當(dāng)SNR=20dB的時候，噪聲強(qiáng)度已經(jīng)很高，信號的功率譜峰值已經(jīng)不明顯，不存在過門限的功率點(diǎn)，無法繼續(xù)使用該方法檢測到有效信號。根據(jù)上述分析可知，基于功率譜分析的信號檢測算法主要思想是通過計算樣本信號的功率譜密度，獲取信號功率譜幅度均值對噪聲功率進(jìn)行估計并根據(jù)虛警概率設(shè)定判決門限，然后將樣本點(diǎn)信號功率譜幅度最大值與門限值進(jìn)行比較來判定接收信號中是否存在通信信號，其檢測方案流程如圖3-2所示。


本文編號：3098931