本文關(guān)鍵詞：單天線接收時頻混疊數(shù)字通信信號分離方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在當今信息化時代,通信、雷達等各種軍用和民用電子設(shè)備的廣泛應用,形成了時域高度密集、頻域嚴重重疊、空域相互交織的復雜多變電磁環(huán)境,通信偵察機偵收時頻混疊信號的概率顯著提高。為了準確獲取感興趣的信號或發(fā)現(xiàn)重大干擾、威脅信號,對通信偵察機偵收的時頻混疊信號進行分離,提取有用信號蘊含信息,成為通信偵察領(lǐng)域具有重要研究意義的課題。同時,單天線通信偵察機不僅可以降低設(shè)備造價,而且能夠減小設(shè)備體積增強靈活性。在此背景下,本文針對單天線接收時頻混疊數(shù)字通信信號的分離方法展開研究。本文主要貢獻如下：1.提出了基于動態(tài)嵌入結(jié)構(gòu)的單天線接收時頻混疊數(shù)字通信信號的分離方法。首先,建立動態(tài)嵌入模型,將單天線接收信號矢量虛擬為多維觀測矩陣,依據(jù)超、正定條件多維觀測矩陣的特征,研究了動態(tài)嵌入模型參數(shù)設(shè)置原則,并驗證了該模型滿足獨立分量分析算法的適用條件。然后,采用獨立分量分析算法提取獨立分量,并依據(jù)動態(tài)嵌入模型將獲得的獨立分量映射回原觀測空間。最后,依據(jù)源信號之間的相互獨立特性和獨立分量的頻域差異性,實現(xiàn)源信號估計分量的篩選。該算法亦適用于欠定條件下的信號分離問題,拓展了獨立分量分析算法的應用范圍。仿真實驗驗證了該算法的有效性。2.提出了基于多尺度小波分解的單天線接收時頻混疊數(shù)字通信信號分離方法。首先,依據(jù)單天線接收時頻混疊信號的頻帶粗估計,設(shè)置小波變換的尺度因子。然后,將單天線接收信號進行多尺度小波變換,獲取多個信號分量構(gòu)建虛擬多維觀測矩陣。接著,采用獨立分量分析算法完成獨立分量的提取。最后,根據(jù)各獨立分量的頻域差異性,實現(xiàn)源信號估計分量的篩選。通過理論推導證明了所提分離方法的可行性,通過仿真實驗驗證了其有效性。3.針對單天線接收多個時頻混疊二進制相移鍵控(BPSK)信號的情況,提出了基于二階循環(huán)累積量的源信號載頻估計的方法。該方法不僅抑制了交叉項對載頻估計的影響,而且可以獲得單天線接收源信號個數(shù)的估計。然后,根據(jù)源信號的聯(lián)合參數(shù)估計,構(gòu)建單天線接收多個時頻混疊信號的雙信號模型,采用循環(huán)頻域最優(yōu)盲自適應移頻濾波器,提出了基于信號循環(huán)平穩(wěn)性的單天線接收時頻混疊信號的分離方法,并通過仿真實驗驗證了該方法的可行性。4.通過尋找源信號之間的差異性，提出了基于源信號載頻差異和基于信號類型差異的單天線接收時頻混疊信號的兩種分離算法。針對單天線接收載頻互不相同的時頻混疊數(shù)字通信信號的分離問題,采用短時傅里葉變換提取各源信號的幅度和相位信息,并根據(jù)提取信息重構(gòu)源信號,該方法結(jié)構(gòu)簡單且分離效果較好。針對復雜電磁環(huán)境下,通信信號中混有頻譜重疊固定脈沖重復間隔雷達信號的情況,提出了基于源信號類型差異的單天線時頻混疊信號分離方法。首先,根據(jù)雷達信號脈內(nèi)功率大于數(shù)字通信信號及雷達信號周期性,獲得雷達信號脈沖重復間隔的估計。然后,利用雷達信號的脈沖周期性,采用奇異值分解實現(xiàn)了單天線接收時頻混疊通信信號和雷達信號的分離。該方法對通信信號調(diào)制類型限制較小且對雷達信號脈內(nèi)信息無具體要求。
【關(guān)鍵詞】：通信偵察 單天線 時頻混疊 通信信號 信號分離
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN914.3
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-15
• 第一章 緒論15-27
• 1.1 研究背景與意義15-16
• 1.2 研究現(xiàn)狀16-24
• 1.2.1 陣列天線接收信號分離17-19
• 1.2.2 單天線接收信號分離19-24
• 1.3 論文的研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排24-27
• 第二章 單天線接收時頻混疊通信信號分析27-36
• 2.1 引言27
• 2.2 信號接收及分離模型27-28
• 2.3 時頻混疊通信信號特征及分離方法28-34
• 2.3.1 獨立性28-31
• 2.3.2 循環(huán)平穩(wěn)特性31-32
• 2.3.3 頻率差異性32-33
• 2.3.4 信號類型的差異性33-34
• 2.4 分離的性能評價指標34-35
• 2.5 本章小結(jié)35-36
• 第三章 基于動態(tài)嵌入結(jié)構(gòu)的單天線接收時頻混疊信號分離方法36-56
• 3.1 引言36
• 3.2 動態(tài)嵌入模型36-42
• 3.2.1 動態(tài)嵌入結(jié)構(gòu)的混合矩陣37-39
• 3.2.2 動態(tài)嵌入模型參數(shù)設(shè)置39-42
• 3.3 基于ICA的時頻混疊通信信號分離42-46
• 3.3.1 獨立分量分析42-43
• 3.3.2 信號分離43-44
• 3.3.3 源信號估計分量的篩選44-46
• 3.3.4 算法流程46
• 3.4 仿真實驗與分析46-54
• 3.4.1 有效性仿真實驗與分析46-51
• 3.4.2 性能仿真實驗與分析51-54
• 3.5 本章小結(jié)54-56
• 第四章 基于多尺度分解的單天線接收時頻混疊信號分離方法56-71
• 4.1 引言56
• 4.2 基于多尺度小波分解的信號分離方法的理論分析56-58
• 4.3 單天線接收時頻混疊信號的小波變換58-62
• 4.4 尺度因子選取62-63
• 4.5 單天線接收信號矢量虛擬多維觀測矩陣63-64
• 4.6 信號分離與篩選64-65
• 4.7 仿真實驗與分析65-70
• 4.7.1 有效性仿真實驗與分析66-67
• 4.7.2 性能仿真實驗與分析67-70
• 4.8 本章小結(jié)70-71
• 第五章 基于循環(huán)平穩(wěn)特性的單天接收時頻混疊信號分離方法71-87
• 5.1 引言71
• 5.2 基于二階循環(huán)累積量的載波頻率估計71-76
• 5.2.1 算法原理71-74
• 5.2.2 仿真實驗與分析74-76
• 5.2.3 本節(jié)小結(jié)76
• 5.3 基于信號循環(huán)平穩(wěn)特性的單天線接收信號分離方法76-86
• 5.3.1 信號模型77
• 5.3.2 時頻混疊信號的移頻濾波原理77-80
• 5.3.3 最優(yōu)BA-FRESH濾波器80-82
• 5.3.4 信號分離82-83
• 5.3.5 仿真實驗與分析83-86
• 5.3.6 本節(jié)小結(jié)86
• 5.4 本章小結(jié)86-87
• 第六章 基于信號特征差異的單天線接收時頻混疊信號分離方法87-110
• 6.1 引言87
• 6.2 基于載波差異的單天線接收時頻混疊信號分離方法87-100
• 6.2.1 信號模型87
• 6.2.2 時頻混疊信號的STFT87-89
• 6.2.3 時頻混疊信號幅度與相位提取89-91
• 6.2.4 時頻混疊信號的重構(gòu)91-92
• 6.2.5 分離性能分析92-93
• 6.2.6 仿真實驗與分析93-100
• 6.2.7 本節(jié)小結(jié)100
• 6.3 基于信號類型差異的單天線接收時頻混疊信號分離方法100-109
• 6.3.1 信號模型100
• 6.3.2 基于源信號功率差異的參數(shù)估計100-102
• 6.3.3 信號分離102-103
• 6.3.4 仿真實驗與分析103-108
• 6.3.5 本節(jié)小結(jié)108-109
• 6.4 本章小結(jié)109-110
• 第七章 本文總結(jié)110-113
• 7.1 本文的主要工作110-112
• 7.2 下一步的工作及展望112-113
• 致謝113-114
• 參考文獻114-125
• 攻讀博士學位期間取得的成果125-127

  本文關(guān)鍵詞：單天線接收時頻混疊數(shù)字通信信號分離方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：394513