基于压缩感知的L-DACS1宽带频谱感知算法研究

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针对未来航空通信大容量高速传输的需求,欧洲航空安全组织和美国联邦航空管理局联合提出L波段数字航空通信系统(L-DACS,L-band Digital Aeronautical Communication System)作为未来航空通信的地空通信系统,其包括L-DACS1和L-DACS2两种候选技术方案。L-DACS1具有比L-DACS2更高的频谱利用率、更灵活的频谱选择性和扩展性而受到更多的关注。目前在L波段已部署战术空中导弹系统、测距机(DME,Distance Measurement Equipment)系统、联合战术信息发布系统等多种航电系统,L-DACS1将采用非连续内插方式在DME系统的频谱间隔进行传输,而如何确定现存DME频谱的使用状态成为实际部署L-DACS1的首要问题,因此本文将重点关注L-DACS1对DME宽带信号的频谱感知问题。目前这一问题尚未标准化,依然是一个开放性问题,研究该问题可为L-DACS1的标准制定和实际部署提供理论和技术支撑。DME信号为典型的宽带多频带信号,目前该系统的利用率较低,在频域上表现出很强的稀疏性,若采用传统宽带频谱感知技术需对多个频带进行单独感知,不仅限制了感知能力,过高的硬件复杂度和实现成本使该方法很难应用于实际系统中。基于此,本文将采用基于压缩感知的宽带频谱感知技术对其进行处理,利用多频带信号压缩采样系统MWC(Modulated Wideband Converter)代替模数转换器,可极大地降低系统对硬件的需求,实现对宽带信号的亚奈奎斯特采样。但现有宽带频谱感知算法主要针对通用宽带信号且感知性能较差,直接应用于L-DACS1中会存在着诸多问题。因此,本文将对这一问题进行深入研究。具体的研究内容包括:(1)针对现有宽带频谱感知算法感知对DME信号针对性不强且感知性能较差的问题,本文在现有多频带信号宽带频谱感知算法的基础上提出一种宽带频谱感知算法,该算法利用MMV(MMV,Multiple Measurement Vector)问题中各个列向量之间的联合信息和DME信号的频谱分布特性作为支撑集扩展条件,寻找更多的潜在支撑集,利用其计算伪逆矩阵得到更加准确的DME频域支撑集,有效地提高了对DME信号的频谱感知性能。(2)利用MATLAB软件对算法进行蒙特卡洛实验,对比仿真了传统算法MMVOMP(MMV Orthogonal Matching Pursuit)、ReMBo(Reduce MMV and Boost)和本文所提DMEMB(DME MMV and Boost)算法,仿真结果表明,本文所提算法在感知成功率、感知成功所需最小测试数和成功感知最大稀疏度等方面均优于传统算法,体现了本文所提算法的优越性。
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