一种超宽带高速跳频信号实时非合作接收机

提出一种基于模数混合信道化宽带处理和实时流水处理技术的超宽带高速跳频信号实时非合作接收机结构,采用基于无盲区数字信道化、多通道数据融合的频率跳变时刻估计算法和针对差分相移键控(SDPSK)信号的实时解调方法,解决了超宽带高速跳频信号的实时解跳和解调难题。为进一步验证所提出结构和算法的有效性,设计并实现了一种针对2 GHz,20 000 Hop/s跳频信号的超宽带高速跳频实时非合作接收机。测试结果表明:该接收机能实现对超宽带高速跳频信号的实时解跳和解调。

基于混合优化和合作接收策略的干扰对齐算法

利用合作接收和混合优化策略,提出了一种干扰对齐算法,该算法可以在最小化泄漏干扰的同时最大化理想接收信号功率。首先通过接收机合作接收技术,接收端可以合作估计出发送端的预编码向量,从而无须事先知道预编码向量;然后利用干扰对齐问题的统计特性仅由干扰协方差矩阵之和就可以描述的原理,可设计出算法的合作接收的结构;最后通过一个基于合作博弈理论的讨价还价过程,可以选出对所有接收机最优的完全合作机制。仿真结果显示,相比传统的分布式干扰对齐机制,基于合作接收和混合优化技术的干扰对齐机制在各种发射功率条件下都具有更好的可行性。

基于相关处理的非合作信号增强技术

面对低截获概率雷达、超视距侦察等高灵敏度接收需求,现代电子侦察设备需要完成对弱小信号的检测处理。大型侦察设备可以采用相控阵技术,通过模拟或数字波束合成来提高系统灵敏度,但是随之带来了系统大小、重量和功耗(SWaP)的急剧增加,无法满足对于SWaP要求十分苛刻的应用场合。相关处理技术作为一种信号增强手段,无需信号先验知识,十分适合非合作信号的侦察接收。文中首先分析了相关处理技术的算法原理,比较了自相关和互相关两种方法的信噪比提升性能,最后通过计算机仿真和工程实践验证了该技术的有效性。当输入信号信噪比为-7 dB时,通过互相关方法可以提高信号处理增益20 dB,说明相关处理方法在非合作信号增强接收领域具有一定意义。

用于非合作信号噪底估计的改进自回归算法

非合作接收中由于信道或接收机模拟器件的影响可能导致接收信号功率谱存在噪声基底不平坦现象,为便于划定检测门限需要先估计噪声基底再对原始功率谱进行修正。传统的非线性自回归滑动滤波算法采用固定阈值,仅适用于窄带单信号的噪底估计。改进算法通过增加调节系数实现对阈值的动态调节,并根据功率谱特征计算初始阈值和调节系数,提高了原算法的适应范围和工程实用性。仿真结果表明,改进算法对不同种类的信号具有普适性,能解决原算法无法适应的宽带多信号噪底估计。

基于CNN的雷达嵌入式通信接收技术研究

雷达嵌入式通信(Radar-embedded Communication,REC)是一种在雷达后向散射回波中嵌入通信信号的新型隐蔽通信手段。为了进一步提高REC系统中通信接收机的接收性能,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的REC合作接收机结构———CNN接收机,给出了CNN接收机的设计原理及详细结构,并对CNN接收机的接收性能进行了仿真和分析。结果表明,相较于传统REC合作接收机,CNN接收机具有更优的接收性能,REC系统可以使用功率更低的通信信号来保证相同的通信可靠性,以此来增加抗截获性能。

基于脉内线性调频的雷达脉冲分裂信号分选与参数估计

在非合作接收场景中,对于一些特殊信号,在输出目标数据时会产生脉冲分裂现象,使得无法及时掌握目标真实参数。这是由于脉冲内部的幅度存在起伏,当信号到达接收设备时,同一脉冲幅度高的位置超过了接收设备灵敏度,幅度低的位置未达到灵敏度造成的。针对这一问题,本文以脉内线性调频的雷达信号为例,深入分析了雷达脉冲分裂信号的内在规律,并在此基础上提出了分选与参数估计方法。本方法首先基于脉冲流的到达时间差分(differenceoftimeofarrival,DTOA)、频率(radiofrequency,RF)和脉冲宽度(pulse width, PW),利用双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory,BLSTM),学习信号复杂的内在规律,提取多个参数之间的耦合关系,进而将属于同一目标的分裂脉冲从脉冲流中分选出来;再结合波形设计原理,基于分选后脉冲流的到达时间(time of arrival, TOA)、RF和PW,通过聚类和类间估计结果共享,反演得到雷达信号真实参数。仿真结果表明,本文所提的分选方法对于脉内线性调频的雷达脉冲分裂信号,具有极佳的分选效果;本文的参数估计方法,基于分选后的脉冲流数据,对原始信号斜率、RF、PW和PRI都有理想的估计结果。

基于星座软信息的猝发信号盲均衡算法

针对非协作通信中猝发类幅相调制信号先验信息少,数据量小,信噪比低等特点,该文在修正常模算法(MCMA)数据重用算法基础之上提出一种基于星座软信息的猝发信号盲均衡算法,采用接收信号的统计信息代替调制信息,并引入循环迭代的思想,实现了猝发信号的快速盲均衡。此方案不需要调制方式等先验信息,复杂度低,灵活性好,适合非合作接收条件。仿真表明,在抗噪声,抗频偏,抗相偏性能与传统算法基本保持一致的前提下,该文算法在收敛速度,稳态误差等方面均优于原算法,对深衰落信道效果显著,可应用于工程实践。

一种基于双门限估计的宽带信号检测方法

本文为了克服传统宽带信号检测算法准确率低、虚警率高的问题,提出了一种基于双门限估计的宽带信号检测方法,对功率谱和功率谱变化率门限进行估计,根据相邻过门限变化率间的功率谱满足功率谱门限的条件,筛选完成信号检测。仿真结果表明,该方法在低信噪比条件下性能优于传统宽带信号检测方法。

利用循环平稳性检测和支持向量机的调制信号分类

非合作接收条件下调制识别算法预处理要求高,分类集有限,为此提出一种基于循环频率特征和支持向量机的调制分类方法.利用信号循环累积量的循环频率为分类特征,不必进行参数估计和同步等预处理,在缺乏先验知识条件下对FSK、PSK、QAM、OQAM、CPOFDM、ZPOFDM等常见调制信号具有良好的识别效果.该方法提升了盲接收环境下的分类效果,扩大了分类集.理论推导和计算机仿真表明,该方法能有效提升非合作接收条件下的盲分类性能.

一种优化的通信信号调制识别算法仿真研究

在非合作接收系统信号识别中,针对通信信号的调制类型识别时信息同步性差的问题,提出了一种改进的不需要先验知识的调制识别算法。由于现有算法主要针对复基带信号进行调制类型识别,识别系统需要严格的载波同步和码元同步等预处理过程,处理过程繁琐,需要先验知识较多。为简化识别流程,提高识别效率,在对信号模型深入分析的基础上,提出采用核密度估计结合曲线特征的识别算法,直接在中频阶段完成对信号的调制类型识别。仿真结果表明,提出的算法不需要先验知识,避免了复杂的系统预处理过程,优化了识别流程,且具有良好的识别效果。

非周期长码直扩信号同步及伪码序列盲估计

非合作直接序列扩频系统中伪随机码的估计与同步是正确获取信息的关键。现有的研究成果多集中在短码或周期长码直扩信号的解扩,该文针对无伪码先验知识条件下NPLC-DSSS信号的失步时间估计问题,提出一种基于相关矩阵元素分布建模的方法,该方法以信息码宽分段的信号构建自相关矩阵,并以该矩阵的Frobenius范数与失步时间之间的对应关系,实现NPLC-DSSS信号失步时间的精确估计。在此基础上,通过引入判决辅助思想构建了循环迭代结构实现了NPLC-DSSS信号伪码序列的盲估计。最后,推导了该伪码序列盲估计问题的Cramer-Rao理论界。数值分析结果表明,文中所述算法在相同的信噪比和数据量条件下具有更好的估计精度,且对伪码的估计性能接近理论界。

基于特征提取的通信信号识别算法

为了识别常规通信信号QPSK信号、16QAM信号和直扩信号,通过推导给出带通QPSK信号、16QAM信号和直扩信号的四阶累积量,提出使用3种特征参数的识别算法。首先,基于四阶累积量切片|c 4x(0,0,0)|检测高斯白噪声中通信信号;其次,使用功率谱特征参数区分常规通信信号和直扩信号;最后,基于信号复包络的八阶和四阶累积量识别QPSK信号和16QAM信号。由Monte-Carlo仿真得到功率谱特征参数F P和累积量切片|c 4x(0,0,0)|的判决门限,仿真结果表明:当信噪比高于0 dB时,该算法对上述3种信号的正确识别率达到90%以上。

LTE中基于TA测量的终端定位研究

LTE中TA测量通常是由基站对终端的上行信号进行检测并调整终端发射提前量,使终端上行信号到达基站接收端时间基本一致,保持信号正交以减少小区内干扰。通过获取基站下发给终端的TA值,并且采用非合作接收在空口测量终端上行信号,通过估计上行信号到达本地的时延就可以对终端实施精确定位。尤其在偏远地区,基站覆盖半径大的地方,定位精度可以精确到10米以内。该方法基于非合作接收技术,无需基站和终端参与,仅仅通过监听空口无线信号即可做到无感定位,在公共安全领域具有非常高的应用价值。