【摘 要】
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非协作通信领域下信号检测识别对于无线电频谱管理、军事领域信息获取等方面有着重要的意义。而多载波信号中正交频分复用(OFDM)技术作为应用较为广泛的信号,其非协作领域的高效检测意义非凡。本文以检测OFDM信号为研究重点,通过对OFDM信号的特性进行研究,旨在提升低信噪比情况下多载波信号的检测性能,主要研究的内容有以下几点:1.研究了基于统计特性的多载波信号检测算法。在非协作通信领域中用于信号检测的高
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非协作通信领域下信号检测识别对于无线电频谱管理、军事领域信息获取等方面有着重要的意义。而多载波信号中正交频分复用(OFDM)技术作为应用较为广泛的信号,其非协作领域的高效检测意义非凡。本文以检测OFDM信号为研究重点,通过对OFDM信号的特性进行研究,旨在提升低信噪比情况下多载波信号的检测性能,主要研究的内容有以下几点:1.研究了基于统计特性的多载波信号检测算法。在非协作通信领域中用于信号检测的高阶累积量方法进行研究,根据OFDM信号的统计特性,发现其具备渐进高斯性,而常规的单载波调制信号不具备此特性。利用此研究了高斯信道下、瑞利信道下的检测算法,利用信号的统计特性研究了包括利用高阶累积量、高阶混合矩和二者的联合算法,方式是利用信号六阶、四阶、二阶累积量或者高阶矩构造特征参数,并根据特征参数的特点,改进了多载波信号检测门限办法,有效的提升了检测算法的可靠性和正确率。2.研究了基于循环前缀的检测算法。针对基于统计特性的检测算法无法区分高斯信号和OFDM信号的不足,为进一步完善多载波信号检测方案,利用加入循环前缀后的OFDM信号,多载波信号所表现的循环平稳特性和相关性提出用于区分高斯信号和OFDM信号的算法,分析了OFDM信号的循环自相关函数及其抗干扰性能,研究了利用循环平稳特性构造二元假设问题的循环平稳特性检测算法和利用OFDM信号符号的相关性的循环前缀检测算法,并分析了两个算法在抗干扰性能和算法复杂度上优势和劣势。3.研究了α稳定分布噪声下基于广义累积量的检测算法。针对非传统噪声下多载波信号检测问题进行研究。以α稳定分布噪声为信号噪声,研究了α稳定分布噪声的性质和特点,并分析了该噪声对传统信号检测算法的影响。针对传统检测算法失效的问题,定义了非线性变换方法和广义累积量,给出基于广义累积量的多载波信号检测算法,并结合第三章高阶累积量的相关知识,提出新的特征参数。针对两种基于广义累积量的检测算法进行性能对比,并由仿真结果可以看出,新提出的特征参数在低信噪比下的检测正确率高于旧方案,最后针对特征指数对于检测算法性能的影响给出仿真及分析,为后续的研究提供了一种新的思路。
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