【摘 要】
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复杂电磁环境下的信号检测与提取一直是通信工程领域经久不衰的难题。随着移动无线通信的发展,客观需求日益提升,各种信号也逐渐呈现出更加复杂和多样化的特征,信号带宽不断增加、瞬时特性变得更加复杂、载波频率不断升高等特点给信号检测系统提出了更为严峻的挑战。传统的信号检测与提取算法和硬件计算平台已经无法满足复杂电磁信号环境下非合作式动态接收与分析的高性能与实时性需求,因此,针对信号检测与提取过程中的关键技术
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复杂电磁环境下的信号检测与提取一直是通信工程领域经久不衰的难题。随着移动无线通信的发展,客观需求日益提升,各种信号也逐渐呈现出更加复杂和多样化的特征,信号带宽不断增加、瞬时特性变得更加复杂、载波频率不断升高等特点给信号检测系统提出了更为严峻的挑战。传统的信号检测与提取算法和硬件计算平台已经无法满足复杂电磁信号环境下非合作式动态接收与分析的高性能与实时性需求,因此,针对信号检测与提取过程中的关键技术,本文从以下三个方面进行了深入研究:1、针对宽带多信号检测问题,提出了一种基于噪底展平信号边缘识别的宽带多信号检测算法。该方法通过双梯度阈值的方式将噪底与信号进行分离,从而在降低误检概率的同时提高检测概率。理论分析与实验仿真表明,该算法能有效克服有色噪声带来的误检问题以及信号之间差异过大带来的漏检问题,在复杂电磁环境下具有一定的鲁棒性。除此之外,算法的频率分辨率较为精细,能够准确检测与识别连续的两个或多个保护间隔较窄的信号,并输出精准的带宽和载频估计结果。2、针对宽带信号的非均匀信道化滤波与提取问题,提出了一种基于子信号带宽分布的多尺度非均匀信道化滤波提取方法。在构建信道化结构时,预设多种信道划分数量尺度,根据输入信号中子信号的载频和带宽分布情况,选择最合适的一种尺度进行信号信道化分解和重构处理。在满足每一路子信号都能单独提取的需求条件下,尽可能减少重构后信号的边缘无效带宽,从而降低系统复杂度,提高整体计算效率,同时利于信号的后续处理。3、针对传统硬件平台计算效率低、体积大、功耗高等问题,搭建了一套集成射频前端、Zynq嵌入式硬件平台与上位机PC的异构计算平台,并将所提出的算法下沉到平台中进行实现。使Zynq平台体积小功耗低、FPGA高效的并行计算加速能力、ARM和x86架构强大的通用串行计算能力等优势融为一体,合理进行模块逻辑布局,资源进行灵活分配,大幅提高了系统整体的执行效率。本文在异构计算平台基础上,完成了信号采集、宽带多信号检测、非均匀信道化提取和数据通信模块的构建,并通过实际测试验证了系统的正确性和检测与提取算法的有效性,最终实现了目标信号检测与提取系统的成功搭建。
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