基于分数傅立叶变换的认知无线电抗干扰系统

认知无线电(Cognitive Radio, CR)由于机会式利用空闲频谱,因此当授权用户突然出现或者和其他认知用户发生碰撞时,产生的干扰将会极大的降低认知无线电系统的性能。本文提出了基于分数傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FrFT)的认知无线电抗干扰系统,通过将在分数傅立叶变换域具有能量集中性的Chirp信号作为认知无线电的基带信号,能够在接收端通过特定阶数的分数傅立叶变换域的滤波处理提取有用信号的能量,抑制其他用户的干扰。仿真表明：当干扰为正余弦波时,本文系统要比未采用分数傅里叶变换的系统具有更低的误码率,而且本文系统能够有效地抑制多径干扰和其他多认知用户的干扰。     

小波变换域通信系统中连续均值剔除算法

针对小波变换域通信系统与基于频域的变换域通信系统基函数生成方式不同而带来的难以有效剔除干扰的问题,将向后连续均值剔除算法(CME)和向前连续均值剔除算法(FCME)引入小波变换域通信系统幅度谱成型模块。2种算法将小波变换域分为干扰子带和噪声子带两部分,利用连续迭代、逐次逼近的递归方法自适应地计算相应门限阈值,从而对不同类型的干扰进行有效剔除,无需对噪声功率进行估计。仿真结果表明:在强干扰情况下,2种算法对系统误码率的改善具有明显优势,并且在音频干扰的情况下,CME算法抗干扰性能增益要优于FCME算法;在窄带干扰的情况下,FCME算法抗干扰性能增益要优于CME算法;在线性调频干扰的情况下,2种算法抗干扰性能增益接近。     

基于分数傅里叶变换的认知无线电抗干扰系统

认知无线电之间的冲突或者授权用户的干扰会降低认知无线电系统的性能,为此,文中提出了采用分数傅里叶变换的认知无线电抗干扰系统,将在分数傅里叶变换域具有能量集中性的Chirp信号作为认知无线电的基带信号,接收端通过分数傅里叶变换域滤波和相关运算恢复出原始数据.仿真表明:文中的系统能够提取出有用信号的能量,当干扰为余弦信号时,要比未采用分数傅里叶变换的系统具有更低的误码率,而且还能够有效地抑制多径干扰和其他的多认知用户的干扰.     

时频相关匹配法在信号提纯中的应用

非平稳信号与噪声之间存在较强的时频耦合,这使得经典的消噪方法难以实现信噪的有效分离。在分析短时傅里叶变换(STFT)、Wigner〖XC半字线.tif,JZ〗Ville时频分布(WVD)、Chirplet时频变换三大时频变换方法的理论基础上,提出了一种采用时频相关匹配进行非平稳信号噪声抑制的算法。该算法将信号的WVD作为模版与STFT能量谱分布互相关处理,得到无交叉项干扰且具有较高时频分辨率的信号时频二维谱(简称为自谱窗WVD)。采用二维最小二乘拟合方法将被分析信号中的有用成分匹配成Chirplet基函数     

采用时频分析的变换域通信系统基函数设计

为使变换域通信系统基函数充分利用背景信号的频谱分布信息以进一步提高系统抗干扰能力,提出了采用多进制序列设计基函数幅度谱的方法.首先在干扰存在的条件下,对单码片成型基函数调制及解调信号的短时频谱特性进行分析,由此推导出系统误码率的解析表达式,将求解系统误码率解析式的最优化问题转化为求最大信号干扰噪声比问题,利用随机相位的均匀分布特性对最大信号干扰噪声比问题进行求解,从而得到多进制序列基函数.仿真结果表明:该系统具有更好的抗干扰性能,在高干信比条件下也具有良好的通信效果;当干信比为25～41 dB且信噪比为-6～3 dB时,系统误码率均低于二元序列基函数的系统误码率;干信比为36 dB、信噪比为O dB 时,系统误码率可低于10-4.     

基于小波包的变换域通信系统窄带干扰抑制技术

为了使变换域通信系统(TDCS)能够对窄带干扰频率进行精确定位,提高生成的基函数的频带利用率,提出了一种基于小波包变换的基函数生成方法.该方法采用树结构算法对信号进行分解,准确判断出窄带干扰的频率位置,改善了有用频带被过多剔除的情况.仿真结果表明,采用该方法的变换域通信系统比采用其他方法的变换域通信系统具有更强的干扰抑制能力和更好的自适应性.     

TDCS基于权系数的基函数设计方法

为了充分利用背景干扰频谱分布信息以提高变换域通信系统(transform domain communication system,TDCS)抗干扰性能,提出了一种TDCS基于权系数的基函数幅度谱设计方法。在背景干扰存在的情况下,通过给采样后每个干扰频点幅值乘以一个权系数生成基函数各个频点的幅度谱值,并对系统传输误码性能进行理论分析,推导出系统最优误码性能时权系数的表达式。仿真结果表明,与传统二元判决系统相比,基于权系数系统具有更好的抗干扰性能,在干信比为29 d B、误码率为10-4时,信噪比增益为1.5 d B;在干信比为35 d B、信噪比为0 d B时,仍可以有效的建立通信。     

基于同步挤压S变换的探地雷达信号消噪方法

为提高对探地雷达低幅度有用信号的识别效果,提出了基于同步挤压S变换的消噪方法.首先将含噪声信号进行S变换,并计算出信号的瞬时频率,再将信号的时频能量进行重新集中,从而获得高分辨率的压缩时频谱.然后根据噪声出现的时间和频率,设计相应的二维滤波器在时频域对信号进行消噪.在消除噪声能量后,再进行反变换得到有用信号.由于在压缩时频谱上可以更好地区分有用信号和噪声,消噪时有效信号的能量可以被尽可能多地保留下来.仿真信号和探地雷达实际信号的处理结果表明,利用同步挤压S变换在时频域进行消噪能够取得很好的效果.     

基于希尔伯特变换的改进地震信号谱重排

谱重排最早被称为改进的滑动时窗法,用来提高常规的时频谱分析的分辨率,其基本原理是将原时频谱中每一点的能量进行聚焦重排。由于该算法仅对信号在频率域进行重排,致使其重排过程是不可逆的。为了优化时频重排算法,将原始的谱重排算法与希尔伯特变换相结合,通过对信号求取导数并使用加窗傅里叶变换对理论信号进行再处理得到改进后的处理结果。结果表明,基于希尔伯特变换的改进谱重排算法不仅兼顾了时频谱重排和加窗傅里叶变换的优势,提高了对信号时频变换的分辨率,而且在地震勘探领域具有广泛的应用前景。     

改进的 TDCS 基函数生成算法及性能分析

针对变换域通信系统在幅度谱成型采用硬判决门限算法和基于m序列的伪随机相位生成算法两方面存在的不足,提出了一种改进的变换域通信系统(tranform domain communication,TDCS)基函数生成算法.在对电磁环境估计的基础上,翻转功率谱进行免门限幅度谱成型,同时利用“注水定理”功率分配法改变调幅因子,增强了系统的抗干扰能力;使用gold序列代替传统的m序列进行伪随机相位生成,伪随机相位的随机性得到很大的提高,增大了噪声系数NFI,改善了系统的射频隐身性能.仿真结果表明,通过同时改进幅度谱和伪随机相位生成,基函数的性能得到明显的改善,使变换域通信系统具有良好的低截获/低检测特性,同时兼顾抗干扰与射频隐身能力.