分布式協(xié)同信號參數(shù)估計與盲識別技術研究.pdf

1、當前無線通信系統(tǒng)普遍采用數(shù)字調(diào)制技術。由于通信技術的不斷提高和通信需求的不斷加劇，數(shù)字調(diào)制方式的種類也日益繁多，無線通信的傳輸環(huán)境越來越復雜，特別是在非協(xié)作通信中，從復雜通信環(huán)境中接收目標信號、從多樣調(diào)制信號中準確提取有用信息變得越來越困難。通信調(diào)制樣式盲識別技術就是在無先驗信息情況下對目標通信信號的各類參數(shù)進行精確估計和數(shù)字調(diào)制樣式準確識別。無論在軍事領域還是民用領域都有重要運用。
　　本文針對復雜通信環(huán)境中的調(diào)制信號盲識別問題

2、，在單節(jié)點調(diào)制信號盲識別的基礎上，研究了分布式調(diào)制信號盲識別技術，包括分布式調(diào)制信號盲識別系統(tǒng)方案設計，基于不同融合算法和融合準則的參數(shù)盲估計算法，基于特征級融合、決策級融合和數(shù)據(jù)融合的分布式調(diào)制信號盲識別算法，并進行了仿真分析，主要內(nèi)容如下：
　　首先，本文闡述了單節(jié)點數(shù)字調(diào)制信號盲識別系統(tǒng)結(jié)構設計，包括預處理模塊中的帶寬、頻偏、符號速率、信噪比等參數(shù)估計算法以及識別模塊中改進的星座重構識別算法。仿真分析了不同頻偏、成型濾波器滾

3、降系數(shù)和識別符號數(shù)下的系統(tǒng)識別性能，驗證了參數(shù)估計算法和盲識別算法的有效性，并分析了系統(tǒng)的適用范圍。
　　其次，基于單節(jié)點調(diào)制信號盲識別系統(tǒng)，設計了基于特征級和決策級的多節(jié)點分布式調(diào)制信號盲識別系統(tǒng)方案。為了獲得更精確的參數(shù)估計值，采用多節(jié)點參數(shù)值融合方案，設計了基于融合準則的分布式系統(tǒng)參數(shù)估計流程，比較了均值融合和加權融合準則下的參數(shù)估計性能。然后基于融合目標的不同，設計了基于星座匹配似然度的特征級融合和基于識別結(jié)果的決策級融合

4、方案，并針對不同的融合方案，設計了不同融合準則，包括簡單高效的統(tǒng)計決策準則和引入信噪比估計值的加權融合準則等。仿真分析了不同融合準則、不同節(jié)點數(shù)下分布式盲識別性能。仿真結(jié)果分析表明，以正交相移鍵控（Quadrature Phase Shift Keyin，QPSK）和64相正交幅度調(diào)制（64 Quadrature Amplitude Modulation，64QAM）信號正確識別概率達到90％所需最低信噪比為例，特征級融合比決策級融合性

5、能提升2~3dB。
　　最后，文章闡述了元素級的分布式調(diào)制信號盲識別系統(tǒng)結(jié)構設計，包括理想的基于采樣級數(shù)據(jù)融合的分布式識別系統(tǒng)和更具實現(xiàn)價值的基于符號級數(shù)據(jù)融合的分布式識別系統(tǒng)。針對符號級分布式系統(tǒng)，完成了節(jié)點及融合終端的處理流程、交互數(shù)據(jù)分析以及三種數(shù)據(jù)融合算法實現(xiàn)。仿真分析了兩種元素級分布式系統(tǒng)在不同融合算法下的性能，采樣級分布式盲識別系統(tǒng)性能大大優(yōu)于符號級分布式系統(tǒng)，以16QAM為例，相同融合準則下，采樣級性能優(yōu)于符號級1~