干擾認知與抑制技術(shù)的研究——信干噪比估計算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、干擾認知技術(shù)是智能抗干擾系統(tǒng)的基礎(chǔ)和前提，它能實時檢測周圍電磁傳播環(huán)境的干擾空穴、識別干擾、估計信道質(zhì)量（信干噪比）等，為抗干擾決策系統(tǒng)實施抗干擾行為提供依據(jù)。本文立足此背景，設計實現(xiàn)了干擾認知系統(tǒng)中的信干噪比估計單元。
　　本文首先簡要介紹了循環(huán)平穩(wěn)理論和循環(huán)自相關(guān)函數(shù)，在給定的人為干擾和AWGN（Additive White Gaussian Noise，加性高斯白噪聲）信道模型下，推導了典型干擾信號和接收信號的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)

2、，并進一步推導出了典型人為干擾下的CS-SJNR（Signal-to-Jamming-plus-Noise Ratio Based on Cyclostationary，基于循環(huán)平穩(wěn)特性的信干噪比）估計算法。為在FPGA（Field-Programmable Gate Array，現(xiàn)場可編程門陣列）上實現(xiàn)，對CS-SJNR估計算法做了工程化簡，得到了快速更新實現(xiàn)和簡化資源實現(xiàn)這兩種實現(xiàn)方法。按照簡化資源的實現(xiàn)方法設計了信干噪比估計模塊鏈

3、路，對其進行性能仿真，并分析了高信干噪比下估計偏差的來源。
　　根據(jù)簡化資源后的CS-SJNR算法設計了信干噪比估計模塊的系統(tǒng)實現(xiàn)構(gòu)成，按功能分為前端預處理模塊、求自相關(guān)模塊、交織模塊、求功率模塊、FFT（Fast Fourier Transformation，快速傅里葉變換）變換模塊、求對數(shù)模塊、外圍輔助模塊，對各個功能模塊進行了設計仿真及驗證。同時對信干噪比估計模塊的硬件實現(xiàn)平臺—干擾認知板做了簡要介紹。
　　最后，整合