多分辨率频谱感知算法性能的参数化评估方法

多分辨率频谱感知算法是一种利用小波变换时频尺度可变特性,对宽带通信系统进行快速准确地感知的频谱感知算法。基于多分辨率频谱感知算法的特性,提出了一套频谱感知性能参数化评估方法,构建了基于OFDM信号的多分辨率频谱感知算法仿真平台。分别从小波函数基的选取、调制方式、扫描速率以及实际IQ失配问题的影响等角度,对OFDM宽带信号的感知性能进行了系统的仿真评估和分析,获得感知系统在不同参数设置时的检测概率和误检概率评估结果’为认知无线电系统的进一步设计实现与性能评估提供了重要依据。     

一种基于小波包变换的反辐射导弹检测技术

针对雷达回波中的载机为单频信号且占主导地位,而导弹为宽带调频信号,应用正交小波包变换可以分离不同频带的回波信号的特点,提出了一种应用小波包变换检测反辐射导弹(ARM)的方法。其中小波包系数反映信号在相应频段的能量分布,依据小波包能量进行自适应阈值处理,小波包重构后即可有效抑制回波中的强载机分量。仿真显示,这种方法能够将微弱的ARM信号有效地检测出来。     

变换域窄带干扰抑制技术的研究与仿真

提出了一种在变换域中抑制窄带干扰 (NBJ: Narrowband Jamming) 的方法.该方法首先对所接收的直接序列扩频 (DSSS: Direct Sequence Spread Spectrum) 信号进行小波包变换 (WPT: Wavelet Packet Transform) ,然后利用DSSS信号的功率谱密度 (PSD: Power Spectrum Density) 分布特点和能量聚集度 (ECM: Energy Compaction Measure) 准则,有效、快速地跟踪输入信号频谱的变化,从而对DSSS信号中的干扰进行快速定位.对强、弱NBJ的分别抑制是通过自适应改变权系数的方法来实现的.多径莱斯 (Ricean) 衰落信道中的仿真结果表明,这种变换域中的自适应干扰抑制法既可以有效地清除快速时变的强NBJ,又可在处理其它类型干扰时,避免或减小有用信息的损失,从而大大提高DSSS系统在复杂干扰情况下的抗干扰性能.     

天波超视距雷达非均匀采样信号频谱重构

受瞬态干扰影响和空海同时探测的需求,在长相参积累时间条件下,天波超视距雷达(over-the-horizon radar, OTHR)回波信号的有效采样点往往缺损且非均匀,严重影响目标检测性能。针对此问题,提出了一种基于压缩感知的OTHR频谱重构方法。首先,建立了OTHR频域信号的稀疏模型;然后,提出了快速自适应复近似消息传递(fast adaptive complex approximate message passing, FACAMP)频谱重构算法并给出了算法实现步骤;最后,利用FACAMP算法实现了OTHR频谱重构并分析了重构性能。与现有重构算法相比,FACAMP算法具有重构精度高、运算复杂度低、可自适应调整参数和保留背景噪声高斯性的优势。理论分析和仿真实验均验证了所提算法的有效性。     

自适应数字波束形成在FMCW雷达中的应用

调频连续波(FMCW)雷达往往通过对回波信号的距离-多普勒处理来提取目标信息。由于电磁工作环境的恶化和大量射频干扰的存在,在极低的信干噪比(SINR)条件下进行目标检测和信息提取十分困难。对于阵列系统,往往采用自适应数字波束形成(ADBF)技术,来抑制强干扰和方向性干扰对有用信号的影响。讨论了在FM-CW雷达中ADBF技术的应用问题,结合两种不同的距离-多普勒处理方法,提出了相应的ADBF系统实现方案。分析表明,该方案是有效可行的,它将显著改善FMCW雷达的信干噪比,提高雷达对目标信号的检测性能。     

基于BSBL-BO算法的DME脉冲干扰抑制方法

针对测距仪(distance measure equipment, DME)信号干扰L频段数字航空通信系统1(L-band digital aeronautical communication system 1, L-DACS1)正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing, OFDM)接收机的问题, 提出基于块稀疏贝叶斯学习-边界优化(block sparse bayesian learning-the bound optimization, BSBL-BO)算法的DME脉冲干扰抑制方法。首先, 利用OFDM接收机空子载波不传输有用信号的特点构造针对DME脉冲干扰信号的压缩感知模型; 然后基于BSBL-BO算法重构DME脉冲干扰信号; 最后在时域进行干扰消除。仿真结果表明, 该方法比已有的脉冲干扰抑制方法具有更高的重构精度和更快的运算速度, 进一步降低了OFDM接收机的误比特率, 提高了L-DACS1系统前向链路传输性能。     

基于短时傅里叶变换的水声通信自适应OFDM均衡

由于水声环境时变特性,在水声信道中进行正交频分复用(orthogonal frequency division multi plexing,OFDM)信号传输,子载波间的正交性易受到破坏,从而产生载波间干扰,使得水声通信的误码率性能变差。针对这个问题,提出一种适用于水下时变信道的自适应OFDM均衡算法,该算法采用滑动窗口进行子块短时傅里叶变换获得接收信号的二维时频谱,进而对该二维时频谱进行自适应时-频域联合合并均衡。该自适应均衡算法中采用最小均方误差算法跟踪信道时变特性,并通过自适应判决反馈均衡更新二维时频谱的加权合并系数,提高了OFDM系统抗载波间干扰的性能。仿真分析表明,所提出的OFDM均衡算法可在时变信道下,有效降低水声通信的误码率。     

基于压缩感知的认知无线网络协作频谱感知技术

针对传统频谱感知算法受A/D器件物理瓶颈,硬件计算能力等限制难以实现宽频段授权用户实时检测的问题,将压缩感知技术应用于宽带频谱感知,建立了一个基于Xampling前端的新型协作频谱感知模型,在此模型基础上提出一种基于认知用户分组,纽内利用压缩感知技术进行信息融合,组间对各组检测结果进行判决融合,两者结合实现授权用户检测的新算法,并给出了认知用户的分组原则.与传统宽带频谱感知算法相比,该方法无需高速A/D,也不需要恢复原始信号,可有效降低宽带频谱感知的硬件复杂度,缩短频谱感知时间,仿真结果证实了新算法的有效性.     

DSSS卫星通信中基于小波包变换的干扰抑制方法

卫星通信中利用直接序列扩频技术具有一定的抗干扰能力,但由于扩频增益无法做到无限大,当强干扰超过系统的干扰容限时,系统传输性能将会大幅降低。通过变换域信号处理技术对直接序列扩频中的干扰进行检测与抑制,能够增强其抗干扰能力。小波包变换具有优异的时频域局部分析能力,非常适合用于直接序列扩频系统中干扰检测与抑制。分别对规则小波包分解和最佳小波包分解进行了研究,提出了一种基于最佳小波包分解的干扰抑制新方法,通过将子带功率比与最小功率阈值相结合,实现对干扰进行定位和抑制。仿真结果表明,所提出的算法与基于规则小波包分解的干扰抑制和传统的快速傅里叶变换算法干扰抑制相比较,性能得到显著改善,且在计算复杂度上上升极少,是提高直接序列扩频信号抗干扰能力的更有效的选择。     

OFDM认知无线电系统中的自适应资源分配新算法

认知无线电能通过提高频谱资源利用率,来解决无线频谱资源紧缺的问题,正交频分复用(OFDM)被认为是能与认知系统完美结合的技术。提出了一种基于OFDM认知系统的动态资源分配算法。该算法从最大化次用户的总传输比特速率出发,在次用户总的发送功率限制和主用户的干扰门限限制下,基于构建的新的代价函数,运用改进的匈牙利算法进行子信道分配,然后根据次用户的需求,进行自适应比特和功率分配。仿真结果表明,该算法可以有效利用不同主用户频带间的频谱空穴,使次用户系统的吞吐量最大,同时保证各个主用户受到的干扰总量低于各自的干扰门限。     

基于卷积神经网络的OFDM频谱感知方法

在认知无线电网络中,高效且准确的频谱感知是必不可少的一个环节。针对传统机器学习算法在频谱感知训练慢的难题,提出一种基于卷积神经网络的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)频谱感知方法,将深度学习在图像处理上的优势应用到OFDM信号频谱感知中。该方法首先分析OFDM信号的循环自相关和频谱感知模型,对循环自相关进行归一化灰度处理,形成循环自相关灰度图;然后以LeNet-5网络为基础设计卷积神经网络分层地对训练数据进行学习,提取出更加抽象的特征;最后将测试数据输入到训练好的卷积神经网络模型,完成频谱感知。仿真实验表明,该方法能够完成OFDM信号的频谱感知,在低信噪比条件下具有较高的检测概率。     

基于ZoomFFT的水声OFDM信号解调算法

为解决快速傅里叶变换(FFT)栅栏效应对水声正交频分复用(OFDM)通信系统解调性能的限制问题,提出基于选带傅里叶变换(ZoomFFT)的水声OFDM通信解调算法.将接收信号经过移频、降采样等处理得到其细化谱,提高频谱分辨力,削弱栅栏效应;同时对信道响应进行细化处理,基于最小均方误差(MMSE)原理构造信道均衡算法,消...     

基于自适应提升小波变换多分辨率数据融合

建立了基于小波去噪的多分辨率多传感器数据融合模型 ,引入了提升法自适应离散小波变换 ,根据最小均方 (LMS)自适应法确定伯恩斯坦 (Bernstein)提升滤波器的权系数 ,使其匹配低分辨率传感器的数据序列 ,接着使其对高分辨率采样数据的小波分解的尺度系数进行数据更新 ,实现不同分辨率数据的融合。最后对不同分辨率三传感器测量系统进行了数值仿真。实验结果表明 ,该方法可以有效地实现多分辨率多传感器数据融合 ,而且消除了噪声干扰 ,提高了系统的测量精度。     

自适应比特功率分配的电力线通信OFDM系统仿真

针对低压电力线通信信道的实际条件,探讨了相应的自适应正交频分(OFDM)系统模型。提出将具有全局优化进化能力的粒子群算法用于多用户自适应OFDM系统的比特、功率分配,能够提高频谱利用率,降低系统发射功率。采用改进的粒子群算法,增大算法后期粒子位置的改变量,克服算法容易出现早熟收敛问题。在典型电力线信道环境的仿真分析表明,相比于已有算法,该算法在保证系统通信性能的同时,提高了运算速度。     

基于随机共振的高灵敏度GPS信号捕获算法

针对微弱环境下全球定位系统（global position system, GPS）信号捕获问题,提出了基于随机共振（stochastic resonance, SR）的GPS信号捕获算法。该算法首先用部分匹配滤波器对GPS信号进行分段相关预处理,然后利用SR提高预处理后信号的信噪比(signal to noise ratio, SNR),SR中引入了二次采样和自适应技术,解决了传统SR不适合捕获大频率信号(频率远大于1Hz的信号)及SR参数难以与被捕获信号匹配的难题,最后采用快速傅里叶变换（fast Fourier transform, FFT）谱分析技术,实现在较短的相关累积时间内获得较高的捕获灵敏度。实验表明,算法能明显提高系统捕获性能,在相关累积时间为10 ms,信号SNR为-38 dB的情况下,算法捕获GPS信号的正确检测率达到100%。     

适用于认知无线网络的宽带公共协同信道

为了解决认知无线网络资源管理中感知信息传输时延大、效率低以及易受干扰等问题,构建了一种具有较低功率谱密度和较强抗干扰能力的宽带公共协同信道（common coordinate channel, CCC）,实现了感知信息的即时、可靠交互。借助干扰温度的概念,以城市环境为例,重点分析了宽带CCC信道对主用户的干扰,得到了不同干扰门限、不同供给负荷以及信道带宽下,次用户与主用户之间的干扰概率。理论分析和仿真结果表明,对常见的窄带系统,利用该方案可以将CCC信道对主用户的干扰控制在较低的范围内。     

基于小波包的M元多载波扩频系统研究

将小波包理论与M元扩频技术相结合,提出基于小波包的M元多载波扩频系统可以在有限带宽内取得更高的信息传输速率。同时,由于小波包函数的优良性质,该系统可以很好地克服多径信道对性能的影响。仿真结果表明,与基于DFT的M元多载波扩频系统相比,在多径信道下,该系统有较大的性能优势。