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在信息科技迅猛发展的今天,多个信号时频重叠的情况在通信、雷达以及其他信号处理领域中非常普遍,因而研究多个时频重叠信号的分离在系统抗干扰和提高通信频带利用率等方面都具有非常重要的意义。本文主要研究如何利用信号的循环平稳特性进行信号分离的处理方法及其在实际应用中的参数选择与结构调整。概括起来,论文的主要成果有以下几个方面:1、针对基于信号循环平稳特性的信号分离技术,从循环平稳信号的定义出发,讨论了循环自相关性与循环谱相关性,给出了对谱重叠循环平稳信号进行分离的基本思想和基本理论。鉴于在工程实现过程中,无限长时间观测的不可实现性,进一步研究了干扰和噪声在有限数据条件下的消失特性,并在前人平稳干扰消失特性研究的基础上,构造了循环平稳干扰模型,详细推导了循环平稳干扰经循环相关处理后,其均值和方差在有限数据条件下的变化趋势和过程。2、论文在Gardner教授最优时变滤波理论的基础上,通过有效的利用循环平稳信号的循环平稳特性,研究了一种简单有效的滤波结构。传统的最优FRESH滤波结构存在运算复杂度高和运算量大的缺陷,工程实现比较困难。我们采用基于多级分解维纳滤波的降秩FRESH结构能以较低的秩逼近满秩的性能,而且不需要估计观察数据的自相关矩阵及求其逆矩阵,使滤波器的运算复杂度和运算量都大大降低。计算机仿真论证了其能有效的分离谱重叠信号,抑制共信道干扰。3、论文对基于信号循环平稳特性的信号分离技术硬件实现进行了研究,以TI公司TMS320C6711 DSK为硬件平台,详细分析了算法实现中的结构优化、代码优化及滤波器参数的最佳选择,在DSP上对算法进行了硬件实现,然后对硬件实现的运算精度、运算的速度、算法误码性能等进行了分析。最后利用MATLAB CCSLink和DSPRTDX构建了一套基于DSP和MATLAB的联合测试平台对算法的DSP实现性能进行了进一步的测试分析。结果表明,基于多级分解维纳滤波结构的降秩FRESH滤波器比传统的滤波器更能有效分离谱重叠信号,抑制信号的时频重叠干扰。