本文關(guān)鍵詞：基于PCMA的衛(wèi)星通信盲解調(diào)關(guān)鍵技術(shù)的研究

  更多相關(guān)文章： PCMA 調(diào)制識(shí)別 參數(shù)估計(jì) 單通道盲分離

【摘要】：成對載波多址技術(shù)(PCMA)以其能將頻帶利用率翻倍及強(qiáng)大的抗截獲能力,在軍用及民用衛(wèi)星通信領(lǐng)域獲得日益廣泛的應(yīng)用。本文的研究從實(shí)際數(shù)據(jù)著手,在參閱了大量文獻(xiàn)后,重點(diǎn)研究了MPSK調(diào)制類型的PCMA信號(hào)識(shí)別、參數(shù)估計(jì)及盲分離,并對各類算法做了分析和仿真驗(yàn)證。利用BPSK混合信號(hào)與單QPSK信號(hào)的相似性,研究了一種對BPSK混合信號(hào)分段近似的ICA分離算法。具體的研究工作如下:(1)針對PCMA信號(hào)在時(shí)頻域具有與單調(diào)制信號(hào)較高的相似性,文章首先利用單-混信號(hào)在高階累積量的差異構(gòu)造相似特征量,然后在特征量上選取適當(dāng)閾值來區(qū)分單信號(hào)和PCMA信號(hào)。接著在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步對PCMA信號(hào)的調(diào)制類型進(jìn)行識(shí)別。仿真采用QPSK、8PSK及16QAM調(diào)制的單-混合信號(hào)作為分類算法輸入,分類結(jié)果表明:載噪比為15dB的信號(hào),調(diào)制識(shí)別率在95%以上。(2)對于PCMA信號(hào)的參數(shù)估計(jì),本文主要研究了混合信號(hào)的碼速率估計(jì)、載頻估計(jì)及初相估計(jì)。針對PCMA信號(hào)的碼速率估計(jì),本文研究了一種基于信號(hào)循環(huán)自相關(guān)函數(shù)的碼速率檢測方法,該算法利用譜峰增強(qiáng)處理來消除干擾譜峰的影響,仿真結(jié)果表明算法對5dB以上的各調(diào)制類型的PCMA信號(hào)均具有理想的估計(jì)效果。針對PCMA信號(hào)的載頻及初相的載波參數(shù)估計(jì),文章從單調(diào)制信號(hào)入手,先是研究了單調(diào)制信號(hào)的估計(jì)算法并加以仿真,然后將PCMA信號(hào)與單調(diào)制信號(hào)加以對比分析算法的局限性,接著對混合信號(hào)的載波參數(shù)做了詳細(xì)的分析和仿真。如對于載波頻率估計(jì),文章從單調(diào)制信號(hào)的零點(diǎn)交叉法過度到混合信號(hào)的M次方法的估計(jì);對于載波初始相位估計(jì),先是研究和仿真了MPSK調(diào)制的V-V初相估計(jì)算法,然后再對QPSK混合信號(hào)采用基于數(shù)據(jù)輔助的M次方估計(jì)算法。仿真結(jié)果表明在18dB以上的載噪比環(huán)境下,載頻與初相均能收到較好的估計(jì)效果。(3)對于PCMA信號(hào)的盲分離,文章從BPSK混合信號(hào)與單調(diào)制QPSK信號(hào)的相似性出發(fā),研究了一種頻偏已知時(shí)的BPSK混合信號(hào)轉(zhuǎn)雙通道的近似分段分離方法,并利用正定盲分離的ICA算法對信號(hào)做分離,仿真結(jié)果表明載噪比20d B的同功率BPSK信號(hào)混合的分離誤碼率可低至0.4%。最后文章對PCMA信號(hào)建立狀態(tài)空間模型,并對BPSK及QPSK調(diào)制的PCMA信號(hào)做粒子濾波的分離。
【關(guān)鍵詞】：PCMA 調(diào)制識(shí)別 參數(shù)估計(jì) 單通道盲分離
【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】：2016
【分類號(hào)】：TN927.2
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 成對載波復(fù)用技術(shù)的原理及其應(yīng)用10-13
• 1.1.1 成對載波復(fù)用技術(shù)的原理及其應(yīng)用10-11
• 1.1.2 PCMA單通道盲分離的難點(diǎn)11-13
• 1.2 單通道盲分離的文獻(xiàn)綜述13-16
• 1.2.1 單通道盲分離的可分離性13-14
• 1.2.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 本文的主要工作及章節(jié)安排16-17
• 第二章 PCMA信號(hào)的識(shí)別17-26
• 2.1 PCMA信號(hào)的辨識(shí)17-21
• 2.1.1 累積量的相關(guān)知識(shí)17-18
• 2.1.2 基于累積量統(tǒng)計(jì)特征的單-混信號(hào)識(shí)別18-21
• 2.2 混合信號(hào)的調(diào)制類型識(shí)別21-22
• 2.3 混合信號(hào)的帶寬估計(jì)22-26
• 第三章 PCMA信號(hào)的參數(shù)估計(jì)26-42
• 3.1 混合信號(hào)的碼速率估計(jì)26-30
• 3.1.1 循環(huán)自相關(guān)函數(shù)的碼速率估計(jì)法26-28
• 3.1.2 混合信號(hào)碼速率估計(jì)仿真28-30
• 3.2 載波頻率估計(jì)30-36
• 3.2.1 單調(diào)制信號(hào)的載波頻率估計(jì)30-33
• 3.2.2 混合信號(hào)的載波頻率估計(jì)33-36
• 3.3 相移估計(jì)36-39
• 3.3.1 單調(diào)制信號(hào)的初相估計(jì)36-37
• 3.3.2 PCMA混合信號(hào)的初相估計(jì)37-39
• 3.4 PCMA信號(hào)的時(shí)延估計(jì)39-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第四章 PCMA信號(hào)的盲分離42-64
• 4.1 基于ICA的盲分離算法42-51
• 4.1.1 盲源分離介紹42-47
• 4.1.2 PCMA信號(hào)單通道到多通道的轉(zhuǎn)化47-48
• 4.1.3 ICA算法分離PCMA混合信號(hào)仿真48-51
• 4.2 基于粒子濾波的PCMA混合信號(hào)盲分離51-62
• 4.2.1 粒子濾波基本原理51-58
• 4.2.2 粒子濾波在單通道盲分離中的應(yīng)用58-61
• 4.2.3 PCMA信號(hào)分離的粒子濾波仿真61-62
• 4.3 本章小結(jié)62-64
• 第五章 總結(jié)與展望64-66
• 5.1 論文總結(jié)64
• 5.2 未來工作展望64-66
• 致謝66-67
• 參考文獻(xiàn)67-70

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：728713