復(fù)雜電磁環(huán)境下的信號檢測與估計關(guān)鍵技術(shù).pdf

1、隨著無線通信技術(shù)的飛速發(fā)展,通信信號的體制和調(diào)制樣式復(fù)雜多樣,頻譜日益擁擠和重疊,導(dǎo)致背景噪聲與干擾顯著提高,電磁環(huán)境極其復(fù)雜。這種復(fù)雜的電磁環(huán)境對于無論軍事領(lǐng)域還是民用領(lǐng)域的無線通信系統(tǒng)都會形成嚴重的電磁噪聲干擾,甚至?xí)雇ㄐ怕?lián)絡(luò)中斷,因而對于無線通信系統(tǒng)尤其是對于接收端的信號檢測與估計提出了更高的要求和更嚴峻的挑戰(zhàn)。由于非線性隨機共振處理技術(shù)對于濾除干擾噪聲和檢測微弱信號具有較好效果,甚至可以利用噪聲來增強有用信號,使得這一非線性現(xiàn)

2、象在生物、化學(xué)、電子、圖像處理等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。盡管如此,將隨機共振理論應(yīng)用于無線通信系統(tǒng),仍然面臨模型設(shè)計、復(fù)雜信號處理、參數(shù)優(yōu)化與自適應(yīng)控制等諸多關(guān)鍵問題。因此,針對當(dāng)前無線通信面臨的迫切需求和嚴峻挑戰(zhàn),本文將非線性科學(xué)領(lǐng)域的隨機共振技術(shù)引入到復(fù)雜電磁環(huán)境下的信號檢測與估計當(dāng)中,在深入研究典型隨機共振系統(tǒng)原理及其特性,并解決隨機共振相關(guān)瓶頸問題的基礎(chǔ)上,提出基于非線性隨機共振系統(tǒng)的微弱信號檢測、非高斯信號接收和信號參數(shù)估計等關(guān)鍵技

3、術(shù),進一步提升無線通信系統(tǒng)的接收性能。
　　 首先,對典型非線性系統(tǒng)中的隨機共振現(xiàn)象及其原理進行詳細描述和深入研究,為后續(xù)隨機共振的實際應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ)。將周期信號和噪聲輸入雙穩(wěn)態(tài)模型和單閾值模型這兩種典型隨機共振系統(tǒng),研究和分析了因非線性系統(tǒng)、信號和噪聲之間的協(xié)同效應(yīng)而產(chǎn)生的隨機共振現(xiàn)象及其機理。提出了基于線性變換的系統(tǒng)參數(shù)調(diào)整策略,并解決了SR系統(tǒng)參數(shù)最優(yōu)化和復(fù)雜信號處理等問題,獲得了最佳的隨機共振處理性能。
　　

4、 接下來,提出了復(fù)雜電磁環(huán)境下基于雙穩(wěn)態(tài)SR系統(tǒng)的能量檢測算法,證明了隨機共振處理能夠?qū)崿F(xiàn)噪聲能量向信號能量轉(zhuǎn)移,從而有效削弱了噪聲不確定度的影響,進而改善1～2dB檢測性能。并且,提出了基于雙穩(wěn)態(tài)SR系統(tǒng)的截尾序貫檢驗算法,推導(dǎo)了最佳截尾門限,進一步縮短了50％的檢測時間。此外,提出了基于廣義SR系統(tǒng)的能量檢測算法,推導(dǎo)了最佳SR噪聲的概率密度解析式,僅通過增加SR噪聲就能改善檢測性能。
　　 其次,將隨機共振系統(tǒng)應(yīng)用到廣義高

5、斯噪聲情況下的信號最佳接收中,從而降低了誤碼率和改善接收性能。復(fù)雜環(huán)境下背景噪聲的非高斯分布特性會導(dǎo)致線性最佳接收算法性能的急劇惡化,因此在分析了陣列閾值隨機共振系統(tǒng)輸出信號特征基礎(chǔ)上,提出了基于陣列閾值系統(tǒng)的非線性接收算法。采用基于直接搜索法的閾值噪聲自適應(yīng)調(diào)整策略,實現(xiàn)了輸出信噪比和誤碼率的最優(yōu)化。理論推導(dǎo)和仿真結(jié)果表明在拉普拉斯型等非高斯分布噪聲下,所提算法的接收性能優(yōu)于基于匹配濾波的線性最佳接收算法1～3dB,從而保障了非高斯噪

6、聲下無線通信系統(tǒng)的接收性能。
　　 最后,針對復(fù)雜環(huán)境下的直接擴頻信號估計需求,提出了基于廣義隨機共振系統(tǒng)和特征分解技術(shù)的信號參數(shù)估計算法。發(fā)現(xiàn)了電平通過率估計算法中的隨機共振現(xiàn)象,并提出了基于該SR模型的最大多普勒頻移估計算法,通過實現(xiàn)背景噪聲與多普勒估計器之間的匹配,改善多普勒估計性能達1.5dB以上。與此同時,根據(jù)直接擴頻信號相似性和特征分解原理,提出了一種基于平均互相關(guān)和特征分解的偽碼序列估計算法,性能分析和仿真結(jié)果表明