基于AIC信息的信號分選識別技術(shù)研究.pdf

1、隨著無線電技術(shù)的不斷發(fā)展,電磁環(huán)境日益趨于復(fù)雜化。在通信過程中通信雙方很難做到完全的抗干擾、抗偵聽,再加上頻譜資源的有限性,使得現(xiàn)代通信往高頻段方向發(fā)展,出現(xiàn)了如寬頻段高速跳頻、猝發(fā)、跳時等通信方式,它們有效地克服了干擾嚴(yán)重、抗偵聽差、多徑衰弱等問題,所以這些通信方式很快被運用到了軍用和民用通信領(lǐng)域。但是在處理如超寬帶跳頻這樣的信號時,奈奎斯特定理指出要想不失真的恢復(fù)原始信號,采樣率需達到信號帶寬的兩倍以上,這將需要非常高的采樣率和極快

2、的數(shù)據(jù)處理速度,給現(xiàn)有硬件設(shè)施帶來了巨大的壓力,極大的制約了超寬帶信號的發(fā)展。所以如何突破奈奎斯特采樣定理的限制,以較低的采樣率對信號進行采樣成為急需解決的問題。
　　 近年來,國外學(xué)者提出了一種名為壓縮采樣(Compressive Sampling,CS)的全新理論。當(dāng)信號通過模擬信息轉(zhuǎn)換器(Analog-to-Digital Converter,AIC)時,可以以遠低于奈奎斯特率對信號進行采樣,獲得少量的信息樣點,由此前端A

3、DC快速采樣和存儲設(shè)備面對海量數(shù)據(jù)的壓力能夠得到有效的緩解。但通過AIC后得到的是信息域數(shù)據(jù)而不再是傳統(tǒng)的時域數(shù)據(jù),所以原先的信號處理方法不再可行,需尋求新的快速處理算法。本論文通過與壓縮采樣原理相結(jié)合,對基于AIC信息的信號分選與識別技術(shù)做了深入研究,提出了幾種能應(yīng)用于超寬帶高速跳頻通信的信息域數(shù)據(jù)處理算法。
　　 本論文內(nèi)容包括四部分:首先,從離散信號角度出發(fā),詳細地介紹了壓縮采樣的基本原理和實現(xiàn)方法,并對其中信號的稀疏分解

4、、測量矩陣的設(shè)計和重建算法做了較深入研究。第二部分,從離散信號過渡到連續(xù)模擬信號,構(gòu)建了三種模擬信息轉(zhuǎn)換器——并聯(lián)型AIC、分段型AIC和隨機調(diào)制型AIC,并進行了數(shù)值仿真,定量分析了三種結(jié)構(gòu)在不同參數(shù)下對信號重建所需輸入信噪比及最小測量信息量(信息樣點數(shù))的影響。第三部分,對基于AIC信息的信號重建模型進行了分析,介紹了幾種常用的信號重建算法,然后提出了一種擺脫稀疏度依賴的自適應(yīng)壓縮采樣匹配追蹤算法。通過計算機仿真將幾種重建算法做了性

5、能對比,論文提出的算法在計算復(fù)雜度和精確度方面均有所改善。第四部分,在寬頻帶內(nèi)存在若干定頻干擾信號的情況下,提出了最小均方誤差算法,實現(xiàn)了定頻干擾抑制這一目的,同時與傳統(tǒng)的方法做了對比。根據(jù)不同的跳頻頻率集可以生成不同的恢復(fù)字典,將AIC信息在恢復(fù)字典上求解稀疏度最小的稀疏矢量以實現(xiàn)不同跳頻網(wǎng)臺分選。在跳頻信號頻率估計方面,通過數(shù)值仿真得出夾角法很好的完成了每一跳信號的頻率估計,在不同信噪比下歸一化的均方誤差均另人滿意,驗證了這一算法的