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复杂电磁环境下无线信源的参数估计与调制识别是信号处理中的重要问题,在无线电监测、军事、软件无线电等领域都有着广泛的应用。随着无线电技术的发展,无线信道中电磁环境日益复杂,重要的频段受到恶意攻击或者无意的干扰,给无线电管理与监测带来了许多挑战,面对当前的复杂电磁环境,传统的信号处理方法在脉冲性的随机噪声与同频干扰下性能退化甚至失效,故亟需发展新的信号处理技术以解决复杂电磁环境下无线电管理与监测工作中面临的问题。针对目前无线电管理与监测工作中存在的问题,本文以无线电监测中的信号调制识别与定位为研究背景,在传统算法的基础上,结合循环相关熵、有界非线性函数等理论,在载频估计、时延估计以及信号调制方式识别等方面进行研究,提出了针对脉冲噪声与同频干扰下的载频估计、时延估计方法,以及脉冲噪声下的信号调制方式识别方法,为复杂电磁环境下的无线电监测工作提供了新的信号处理技术。具体的研究内容包括以下三个方面:(1)针对脉冲性随机噪声干扰下传统的时频混叠BPSK信号载频估计方法性能退化的问题,提出了基于循环相关熵谱的时频混叠BPSK信号载频估计方法,推导了BPSK信号在频率为零处的循环相关熵谱幅度切面表达式,证明了循环相关熵谱幅度切面在循环频率等于信号载频的两倍处可取得最大值,即可通过在循环频率域估计各时频混叠信号的循环频率,进而估计载波频率。这种基于循环相关熵谱的载频估计方法,能够抑制脉冲噪声的影响,仿真表明,本文算法具有较高的估计精度。(2)针对脉冲性随机噪声与同频干扰下传统的循环时延估计方法性能退化甚至失效的问题,受到循环相关熵函数的启发,将基于相关熵的相关函数与循环统计量相结合提出了广义循环相关熵函数,利用广义循环相关熵函数代替循环相关函数,提出基于广义循环相关熵函数的信号选择性时延估计新方法。仿真表明,本文方法能有效的抑制脉冲性随机噪声、高斯噪声以及同频干扰信号的影响,是一种韧性的信号选择性时延估计方法。(3)针对脉冲性随机噪声干扰下传统的基于高阶累积量的MPSK信号调制识别方法失效的问题,引入了一个基于双曲正切函数(tanh)连续可导有界非线性函数,可通过调节有界非线性函数的参数来对信号进行预处理,有效的抑制脉冲性随机噪声中的野点。构建了三个基于有界非线性函数广义高阶累积量分类特征,改进了传统的基于高阶累积量的MPSK信号进行调制识别方法,实现了{BPSK、QPSK、OQPSK、8PSK}四类信号的调制方式类内识别,该方法在脉冲噪声特征指数??[0.4,2]都能有效地识别信号调制方式,准确率接近100%,是一种韧性的调制识别方法。