復(fù)雜電磁環(huán)境下的信號(hào)檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，各類(lèi)電磁通訊設(shè)備數(shù)量越來(lái)越多，通信信號(hào)體制和調(diào)制樣式也越來(lái)越復(fù)雜多樣,各種電磁信號(hào)交織在一起，使得有限的頻譜資源日益擁擠和重疊，電磁環(huán)境越來(lái)越復(fù)雜。這些復(fù)雜的電磁環(huán)境表現(xiàn)在以下幾方面：（1）空間中的電磁信號(hào)日益增加，背景噪聲顯著提高；（2）各種干擾日益嚴(yán)重，背景噪聲常呈現(xiàn)非高斯特性；（3）受各種突發(fā)信號(hào)和干擾以及背景影響，噪聲高動(dòng)態(tài)變化。這些復(fù)雜的電磁環(huán)境對(duì)現(xiàn)有信號(hào)檢測(cè)技術(shù)提出了更高的要求和更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)：（1）信

2、號(hào)常常淹沒(méi)在復(fù)雜噪聲中，呈現(xiàn)極低譜密度特性；（2）傳統(tǒng)檢測(cè)方法在非高斯背景噪聲中無(wú)所適從；（3）現(xiàn)有檢測(cè)方法易受高動(dòng)態(tài)背景環(huán)境影響，性能損失嚴(yán)重；（4）現(xiàn)有信號(hào)檢測(cè)技術(shù)難以滿(mǎn)足快速實(shí)時(shí)性檢測(cè)要求。本文針對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境下信號(hào)檢測(cè)技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)展開(kāi)研究，論文主要研究成果如下：
　　在微弱信號(hào)檢測(cè)方面，引入了非線(xiàn)性物理學(xué)中的隨機(jī)共振理論，用噪聲來(lái)增強(qiáng)微弱信號(hào)，提升檢測(cè)性能。設(shè)計(jì)了最優(yōu)的雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng)，并通過(guò)線(xiàn)性變換的方法將雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)

3、共振應(yīng)用到實(shí)際大參數(shù)信號(hào)中，提出了基于雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振的能量檢測(cè)算法，將噪聲能量轉(zhuǎn)化為信號(hào)能量，顯著提升了檢測(cè)性能。基于廣義隨機(jī)共振理論，提出了利用了噪聲來(lái)提升能量檢測(cè)的算法。通過(guò)合理增加噪聲，增加不同假設(shè)條件下的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量的概率密度函數(shù)的區(qū)別，引入噪聲偏移系數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)，尋找最優(yōu)隨機(jī)共振噪聲，提升傳統(tǒng)算法性能。
　　針對(duì)現(xiàn)有檢測(cè)算法在非高斯背景下性能損失嚴(yán)重，甚至不能正常工作的問(wèn)題展開(kāi)研究，設(shè)計(jì)了適合非高斯噪聲下的穩(wěn)健信號(hào)檢測(cè)方法。針

4、對(duì)典型的非高斯噪聲——拉普拉斯噪聲，從噪聲的自身特點(diǎn)出發(fā)，提出了基于絕對(duì)值累加的檢測(cè)方法。從理論上分析了該算法的檢測(cè)性能和受噪聲不確定度的影響，并進(jìn)一步推導(dǎo)了融入該方法的協(xié)作檢測(cè)方法性能?；?Matlab的仿真驗(yàn)證了理論推導(dǎo)的正確性，表明了該算法較現(xiàn)有拉普拉斯噪聲下的檢測(cè)算法性能優(yōu)越3dB以上，且受噪聲不確定度影響小，同時(shí)能有效融入現(xiàn)有協(xié)作網(wǎng)絡(luò)。為了在拉普拉斯噪聲下進(jìn)一步適應(yīng)高動(dòng)態(tài)背景環(huán)境，克服噪聲不確定度的問(wèn)題，提出了基于Goodn

5、ess of Fit Test的檢測(cè)方法，該方法檢測(cè)性能優(yōu)于傳統(tǒng)方法，且具有完全不受噪聲不確定度影響的優(yōu)點(diǎn)。針對(duì)廣義高斯噪聲下的信號(hào)檢測(cè)問(wèn)題，引入了統(tǒng)計(jì)學(xué)中的KS檢測(cè)方法，在過(guò)采樣前提條件下，充分利用實(shí)際通信系統(tǒng)中保護(hù)帶寬內(nèi)潛在的噪聲統(tǒng)計(jì)特性信息，設(shè)計(jì)了頻域的FGoF方法。該方法能有效對(duì)抗噪聲不確定度和噪聲模型誤差帶來(lái)的影響，具有很好的穩(wěn)健性和普遍適用性。
　　針對(duì)復(fù)雜寬帶多目標(biāo)信號(hào)檢測(cè)，對(duì)傳統(tǒng)的基于周期圖法的頻域能量檢測(cè)法進(jìn)行了

6、性能分析，并將FGoF方法進(jìn)一步擴(kuò)展到寬帶多目標(biāo)檢測(cè)中去，充分利用各子帶內(nèi)保護(hù)間隔內(nèi)的有效信息，實(shí)現(xiàn)真正意義上的穩(wěn)健盲檢測(cè)。
　　針對(duì)現(xiàn)有算法在低信噪比條件下，檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題展開(kāi)研究。設(shè)計(jì)了基于雙檢測(cè)長(zhǎng)度的檢測(cè)算法，在檢測(cè)性能優(yōu)于傳統(tǒng)能量檢測(cè)同時(shí)，所需要的平均檢測(cè)長(zhǎng)度更短，同時(shí)具有低計(jì)算復(fù)雜度的優(yōu)點(diǎn)。將廣義隨機(jī)共振系統(tǒng)引入到序貫檢測(cè)中去，設(shè)計(jì)了基于廣義隨機(jī)共振的分段能量檢測(cè)算法，較傳統(tǒng)方法進(jìn)一步減少檢測(cè)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度，縮短檢測(cè)時(shí)間。設(shè)