利用循环平稳特征方法进行信号检测

%利用循环平稳特征方法进行信号检测

clc

clear all;

tic

fs=1;%采样频率

N_simu=100;%仿真次数

fc=fs/8;%载波频率

f0=fs/16;%码率

N=1024;%采样点数

L=N/4-1;%平滑窗窗口

pf=0.05;%虚警概率

alpha=2*f0;%循环频率

t=[0:N/fs-1/fs];%信号持续时间

%w=ones(1,L);%矩形窗

beta=10;

w = kaiser(L,beta)';%Kaiser窗函数

snrdB=-10:5; %信噪比取值范围

pd=zeros(1,length(snrdB));

data=randint(1,N/fs*f0);

for k=1:length(data)

I((k-1)*fs/f0+1:k*fs/f0)=data(k);

end

m=2*I-1;

for i=1:length(snrdB)

for h=1:N_simu

snr_real(i)=power(10, snrdB(i)/10); %实际信噪比

sigma=1/snr_real(i);

noise=randn(1,N);

user=sqrt(sigma).*m.*cos(2*pi*fc*t);%用户BPSK信号

xsignal=user+noise;%接收信号

y=xsignal.*xsignal;%信号延迟tau=0;

r1=0;

for k=1:N;

r1=r1+y(k)*exp(-j*2*pi*alpha*k);%计算自相关函数估计值end

r1=r1/N;

R=[real(r1),imag(r1)];%构造自相关函数的向量

F1=zeros(1,L); F2=zeros(1,L);

w1=0;w2=0;

for s=-(L-1)/2:(L-1)/2

for k=1:N

h=s+(L-1)/2+1;

F1(h)=F1(h)+y(k)*exp(-j*2*pi*(alpha-2*pi/N*s)*k);

F2(h)=F2(h)+y(k)*exp(-j*2*pi*(alpha+2*pi/N*s)*k);

end

w1=w1+F1(h)*F2(h)*w(h);

w2=w2+conj(F2(h))*F2(h)*w(h);

end

qk=w1/N/L;

qkc=w2/N/L;

a11=real((qk+qkc)/2); a12=imag((qk-qkc)/2);

a21=imag((qk+qkc)/2); a22=real((qkc-qk)/2);

A=[a11,a12;a21,a22]; %构造协方差矩阵

CA=pinv(A);%逆反矩阵

str=N*R*CA*R';%检测统计量

threshold=chi2inv(1-pf,2);%门限值

if str>threshold

d=1;

else

d=0;

end

pd(i)=pd(i)+d;

end

end

fd=pd/N_simu

plot(snrdB,fd)

利用循环平稳特征方法进行信号检测

%利用循环平稳特征方法进行信号检测 clc clear all; tic fs=1;%采样频率 N_simu=100;%仿真次数 fc=fs/8;%载波频率 f0=fs/16;%码率 N=1024;%采样点数 L=N/4-1;%平滑窗窗口 pf=0.05;%虚警概率 alpha=2*f0;%循环频率 t=[0:N/fs-1/fs];%信号持续时间 %w=ones(1,L);%矩形窗 beta=10; w = kaiser(L,beta)';%Kaiser窗函数 snrdB=-10:5; %信噪比取值范围 pd=zeros(1,length(snrdB)); data=randint(1,N/fs*f0); for k=1:length(data) I((k-1)*fs/f0+1:k*fs/f0)=data(k); end m=2*I-1; for i=1:length(snrdB) for h=1:N_simu snr_real(i)=power(10, snrdB(i)/10); %实际信噪比 sigma=1/snr_real(i); noise=randn(1,N); user=sqrt(sigma).*m.*cos(2*pi*fc*t);%用户BPSK信号 xsignal=user+noise;%接收信号 y=xsignal.*xsignal;%信号延迟tau=0; r1=0; for k=1:N; r1=r1+y(k)*exp(-j*2*pi*alpha*k);%计算自相关函数估计值end r1=r1/N; R=[real(r1),imag(r1)];%构造自相关函数的向量

基于循环谱的DSSS信号检测方法研究

基于循环谱的DSSS信号检测方法研究 周钱;臧国珍;宋慧颖 【摘要】DSSS (Direct sequence spread spectrum) communication is widely used in military communications for its excellent performance in anti-interception and anti-jamming. Aiming at the cyclic spectrum detection of DSSS signals, a method of signal detection performance optimization based on set average is proposed. With the simulation on spectrum-spectrum peak searching, the blind detection of DSSS signals is realized in several typical jamming environments and conditions without signal carrier frequency, pseudo-code sequence and rate and other priori information, and the corresponding signal detection scheme is given in this paper. The simulation results indicate that the cyclic spectrum detection optimization method based on set average could further improve the detection performance of LPI signal detector in complex electromagnetic environment.%直接序列扩频(DSSS)通信以其在抗截获、抗干扰等方面的优良性能,在军事通信中得到了广泛应用.针对DSSS信号的循环谱检测,提出一种基于集平均的信号检测性能优化方法.通过对循环谱谱峰搜索仿真,实现了几种典型干扰环境中无信号载频、伪码序列与速率等先验信息情况下对DSSS信号的盲检测,并给出了相应的信号检测方案.仿真结果表明,采用基于集平均的循环谱检测优化方法能够进一步提高复杂电磁环境中低截获概率信号检测器的检测性能. 【期刊名称】《通信技术》 【年(卷),期】2017(050)011

802.22协议

IEEE 802.22 2003年12月,美国联邦通信委员会(FCC)在其规则第15章公布了修正案。法律规定“只要具备认知无线电功能,即使是其用途未获许可的无线终端,也能使用需要无线许可的现有无线频带”,为新的无线资源管理技术奠定了法律基础。2004年11月第一个基于认知无线电的无线标准IEEE 802.22工作组成立,目的在于解决运营在广播电视频段的感知无线广域接入网络技术。下面涉及到的内容主要针对IEEE 802.22/D0.1草案。 1、IEEE 802.22概述 IEEE 802.22固定无线区域网络(WRAN)工作于54MHz~862MHz VHF/UHF(扩展频率范围47MHz~910MHz)频段中的TV信道,它可自动检测空闲的频段资源并加以使用,因此可与电视、无线麦克风等已有设备共存。利用WRAN设备的这种特征可向低人口密度地区提供类似于城区所得到的宽带服务。 1.1授权用户 在IEEE 802.22工作频段内,有两类授权用户:一类是电视服务,另一类是无线麦克风。与感知电视信号传输相比,感知无线麦克风要困难许多。通常无线麦克风传输功率在50mW左右,覆盖区域在100m左右,占用带宽小于200KHz。由于无线麦克风可能突然地出现和消失,给感知技术带来的巨大的挑战。 1.2拓扑 IEEE 802.22系统是固定的一点对多点(PMP)无线空中接口,即基站(BS)管理着整个小区和相关的所有用户终端(CPE)。BS控制小区内媒体接入和下行(DS)传输给相应的CPE。而CPE通过接入请求,在BS允许的上行(US)传输,即任何CPE必须在收到BS的授权后才能传输。由于BS必须兼顾对授权用户的保护,合理的分配感知任务、合理的实现动态频率选择,都是802.22系统的关键问题。 1.3覆盖区域 IEEE 802.22系统和其它的IEEE 802的标准相比,是针对无线区域网的。BS的覆盖范围半径最大可达100km,在目前4W的有效全向辐射功率(EIRP)条件下,覆盖面积的半径也达到33km。这样802.22系统的覆盖面积就是当今最大的一个系统。虽然得益于800MHz以下电视频带的良好传播特性,但增加的覆盖范围给技术提供了机遇和挑战。 2、IEEE 802.22关键技术 IEEE 802.22技术是认知无线电技术在无线区域内的具体应用。它的特点是在VHF/UHF频段内,不干扰授权用户的情况下,灵活、自适应的频谱的合理配置。具体通过以下关键技术实现。 2.1频谱感知技术 在IEEE 802.22系统中,为了实现对授权用户保护,提出工作信道内和工作信道内感知机制。工作信道内感知,BS分配静默期。在静默期内,BS和CPE都不发送数据,感知小区内授权用户信号。工作信道内

频谱感知

https://www.360docs.net/doc/0c19461556.html,/article/11-09/422921315975560.html 频谱感知,是指认知用户通过各种信号检测和处理手段来获取无线网络中的频谱使用信息。从无线网络的功能分层角度看,频谱感知技术主要涉及物理层和链路层,其中物理层主要关注各种具体的本地检测算法,而链路层主要关注用户间的协作以及对本地感知、协作感知和感知机制优化3 个方面。因此,目前频谱感知技术的研究大多数集中在本地感知、协作感知和感知机制优化3个方面。文章正是从这3个方面对频谱感知技术的最新研究进展情况进行了总结归纳,分析了主要难点,并在此基础上讨论了下一步的研究方向。 1 本地感知技术 1.1 主要检测算法 本地频谱感知是指单个认知用户独立执行某种检测算法来感知频谱使用情况,其检测性能通常由虚警概率以及漏检概率进行衡量。比较典型的感知算法包括: 能量检测算法,其主要原理是在特定频段上,测量某段观测时间内接收信号的总能量,然后与某一设定门限比较来判决主信号是否存在。由于该算法复杂度较低,实施简单,同时不需要任何先验信息,因此被认为是CR系统中最通用的感知算法。 匹配滤波器检测算法,是在确知主用户信号先验信息(如调制类型,脉冲整形,帧格式)情况下的最佳检测算法。该算法的优势在于能使检测信噪比最大化,在相同性能限定下较能量检测所需的采样点个数少,因此处理时间更短。 循环平稳特征检测算法,其原理是通过分析循环自相关函数或者二维频谱相关函数的方法得到信号频谱相关统计特性,利用其呈现的周期性来区分主信号与噪声。该算法在很低的信噪比下仍具有很好的检测性能,而且针对各种信号类型独特的统计特征进行循环谱分析,可以克服恶意干扰信号,大大提高检测的性能和效率。 协方差矩阵检测算法,利用主信号的相关性建立信号样本协方差矩阵,并以计算矩阵最大、最小特征值比率的方法做出判决。文献[1]提出基于过采样接收信号或多路接收天线的盲感知算法。通过对接收信号矩阵的线性预测和奇异值分解(QR)得到信号统计值的比率来判定是否有主用户信号。 以上这些算法都是对主用户发射端信号的直接检测,基本都是从经典的信号检测理论中移植过来的。此外,近期一些文献从主用户接收端的角度提出了本振泄露功率检测和基于干扰温度的检测。有些文献对经典算法进行了改进,如文献[2]提出了一种基于能量检测-循环特征检测结合的两级感知算法。文献[3]研究了基于频偏补偿的匹配滤波器检测、联合前向和参数匹配的能量检测、多分辨率频谱检测和基于小波变换频谱检测等。表2归纳了文献中提及较多的一些感知算法,并对其优缺点进行了比较。

基于循环平稳特征的频谱感知技术研究

基于循环平稳特征的频谱感知技术研究 写作是一项艰巨的任务,尤其是研究技术的文章,更是要求缜密的思考、细致的组织和严谨的结构。本文根据给定的主题,结合有关资料介绍循环平稳特征技术,并阐述它在频谱感知技术方面的应用与研究。 循环平稳特征技术(Circular Stationarity)是一种基于频谱的信号处理技术,它可以被用于提取信号中指定频率范围内的信息,比如声音、医学图像等。与其他一般技术一样,它总是伴随着恒定的能量,也可以用于辨别、提取和分类信号中的信息,例如音乐、语音、医学图像等。它有助于提高信号处理中的准确性和可靠性,起到一定的压缩作用,可以提高传输效率和信号质量。 循环平稳特征的计算和应用基于多种信号处理技术,包括傅里叶变换、时频分析、频谱分析、低频滤波和时域滤波等,主要应用于这些技术中,可以有效提取隐藏在可变信号背景中的信息。它可以用来分析和研究各种信号的特性,并可以根据加窗或者减窗技术来改变信号的抑制性、增益以及其他参数。 在频谱感知方面,循环平稳特征技术主要用来分析和研究信号模型,它可以有效改善传输速率和信号可靠性,提高信号处理的精确度,减少系统延迟。此外,它还可以用于实时调节、限制和调节信号。通过有效运用循环平稳特征技术,可以在抗干扰能力和识别准确性上带来显著提升,从而提供更可靠的频谱感知应用。 在实际应用中,循环平稳特征的重要性已经被许多学术机构及工

程界证实。学术机构已经提出了多种关于循环平稳特征技术在频谱感知方面应用的相关研究。例如美国空军研究实验室(AFRL)研究小组使用循环平稳特征和模糊聚类分析的方法,研究了噪声谱中的瞬态信号的特性,从而达到了提高实时型频谱感知系统的鲁棒性的目的。此外,美国宇航局(NASA)也曾以“实时频谱感知的时域工作空间建模和优化”为主题,针对循环平稳特征技术进行了相关研究。相关研究表明,循环平稳特征技术提供了提高信号处理性能和减少系统延迟的有效手段。 总之,循环平稳特征是一种重要的信号处理技术,它可以有效提高信号的准确性和可靠性,可以用于辨别、提取和分类信号中的信息。它在频谱感知技术中的应用已经得到了许多学术机构和工程界的认可,它具有很强的抗干扰能力和识别准确性,可以提高传输效率和信号质量,从而提供更可靠的频谱感知应用。

现代信号处理复习要点总结

《信号处理技术及应用》复习要点总结 题型:10个简答题,无分析题。前5个为必做题,后面出7个题,选做5个,每个题10分。 要点: 第一章:几种变换的特点,正交分解,内积,基函数; 第二章:信号采样中的窗函数与泄露,时频分辨率,相关分析及应用(能举个例子最好) 第三章:傅里叶级数、傅里叶变换、离散傅里叶变换(DFT)的思想及公式,FFT校正算法、功率谱密度函数的定义,频谱细化分析,倒频谱、解调分析、时间序列的基本原理(可能考其中两个)第四章:一阶和二阶循环统计量的定义和计算过程,怎么应用? 第五章:多分辨分析,正交小波基的构造,小波包的基本概念 第六章:三种小波各自的优点,奇异点怎么选取 第七章:二代小波提出的背景及其优点,预测器和更新器系数计算方法,二代小波的分解和重构,定量识别的步骤 第八章:EMD基本概念(瞬时频率和基本模式分量)、基本原理,HHT的基本原理和算法。看8.3小节。 信号的时域分析 信号的预处理 传感器获取的信号往往比较微弱,并伴随着各种噪声。 不同类型的传感器,其输出信号的形式也不尽相同。 为了抑制信号中的噪声,提高检测信号的信噪比,便于信息提取,须对传感器检测到的信号进行预处理。 所谓信号预处理,是指在对信号进行变换、提取、识别或评估之前,对检测信号进行的转换、滤波、放大等处理。 常用的信号预处理方法 信号类型转换 信号放大 信号滤波 去除均值 去除趋势项 理想低通滤波器具有矩形幅频特性和线性相位特性。 经典滤波器 定义:当噪声和有用信号处于不同的频带时,噪声通过滤波器将被衰减或消除,而有用信号得以保留 现代滤波器 当噪声频带和有用信号频带相互重叠时,经典滤波器就无法实现滤波功能 现代滤波器也称统计滤波器,从统计的概念出发对信号在时域进行估计,在统计指标最优的意义下,用估计值去逼近有用信号,相应的噪声也在统计最优的意义下得以减弱或消除 将连续信号转换成离散的数字序列过程就是信号的采样,它包含了离散和量化两个主要步骤 采样定理:为避免混叠,采样频率ωs必须不小于信号中最高频率ωmax的两倍,一般选取采样频率ωs为处理信号中最高频率的2.5~4倍 量化是对信号采样点取值进行数字化转换的过程。量化结果以一定位数的数字近似表示信号在采样点的取值。 信号采样过程须使用窗函数,将无限长信号截断成为有限长度的信号。 从理论上看,截断过程就是在时域将无限长信号乘以有限时间宽度的窗函数 数字信号的分辨率包括时间分辨率和频率分辨率 数字信号的时间分辨率即采样间隔ρt,它反映了数字信号在时域中取值点之间的细密程度 数字信号的频率分辨率为ρω=2π/T

低截获概率信号的循环平稳检测与参数估计研究的开题报告

低截获概率信号的循环平稳检测与参数估计研究的开题报 告 一、选题的背景和意义 低截获概率信号的检测与参数估计一直是数字通信领域的研究热点之一。在许多应用 中(如雷达、通信、声纳、生物医学信号处理等),需要对低截获概率信号进行有效 的检测和参数估计工作。然而,低截获概率信号常常具有失真、干扰和噪声等复杂的 特征,因此这些信号的检测和参数估计是非常具有挑战性的。 本研究针对低截获概率信号的循环平稳检测与参数估计进行研究,主要目的是开发高 效且准确的检测方法和参数估计算法,为低截获概率信号的处理提供有效的技术支持。研究成果将有助于提高数字通信系统的性能和可靠性,促进数字技术的发展和应用。 二、主要研究内容和技术路线 本研究的主要工作内容包括以下几个方面: 1. 探索基于循环平稳性特征的低截获概率信号检测方法,对信号的循环平稳性进行深 入研究,在此基础上提出针对低截获概率信号的检测算法。 2. 研究低截获概率信号的参数估计理论,针对信号的幅度、相位和频率等参数进行估计,并探索基于循环平稳性的参数估计方法。 3. 综合应用所学的理论知识,实现低截获概率信号的循环平稳检测与参数估计系统, 开展实验验证,评估系统的性能和可靠性。 技术路线如下: 1. 首先对低截获概率信号的循环平稳性进行分析和探讨,建立数学模型和理论框架。 2. 基于循环平稳性的特征,研究信号的检测算法和参数估计方法,并分别进行理论分 析和数值仿真。 3. 在Matlab等数学软件平台上实现设计的算法和方法,搭建低截获概率信号的循环平稳检测与参数估计系统,进行实验测试,评估系统的性能和可靠性。 三、预期成果

1. 建立低截获概率信号的循环平稳性分析模型和理论框架,深入研究循环平稳性的特 征和应用方法。 2. 提出基于循环平稳性的低截获概率信号检测算法和参数估计方法,分别进行理论分 析和数值仿真,并进行实验验证和性能评估。 3. 实现低截获概率信号的循环平稳检测与参数估计系统,为数字通信系统提供有效的 技术支持。 四、拟采用的研究方法和技术手段 1. 建立低截获概率信号的循环平稳性分析模型和理论框架,采用数学分析和建模的方法,对循环平稳性进行分析和探讨。 2. 提出基于循环平稳性的低截获概率信号检测算法和参数估计方法,运用数字信号处 理和随机信号处理等技术手段,对算法和方法进行建模和分析。 3. 实现低截获概率信号的循环平稳检测与参数估计系统,采用Matlab等数学软件平台,对算法和方法进行仿真和测试,评估系统的性能和可靠性。 五、预期研究结果和意义 本研究的预期结果和意义主要包括以下方面: 1. 研究成果将为低截获概率信号的检测和参数估计提供新的思路和方法,有助于提高 数字通信系统的性能和可靠性,推动数字技术的发展和应用。 2. 基于循环平稳性的方法和算法具有普适性和可拓展性,能够为其他领域的信号处理 和分析提供参考和借鉴。 3. 研究成果将为相关领域的学者和工程师提供实用的技术工具和系统,有助于提升整 个行业的技术水平和创新能力。 六、进度安排和预期目标 本研究的进度安排如下: 1. 第一年:重点研究低截获概率信号的循环平稳性特征和检测方法,初步探索参数估 计问题,搭建实验平台,完成算法和方法的仿真验证。 2. 第二年:进一步深入研究循环平稳性的特征和应用方法,探索参数估计理论,完善 算法和方法的设计,进行性能评估和实验测试。 3. 第三年:集成实验平台,开展系统实现和测试,撰写论文,总结研究成果。

基于循环平稳特征的频谱感知技术研究

基于循环平稳特征的频谱感知技术研究 今日,在生物信号分析、声学研究以及智能信号处理等研究领域,提取准确的特征对于探索信号本质非常重要。随着频谱感知(Spectral perception)技术的日益成熟,如何基于循环平稳特征(Cyclostationary feature)有效地解析信号的频谱感知属性成了一个重要的研究课题。 为了研究上述问题,首先要理解循环平稳特征的概念。循环平稳性是指线性系统的信号的某些特性在某些周期上保持不变。由于频谱感知技术中的信号往往是具有循环平稳特征的,因此,循环平稳特征是重要的输入条件,有利于让信号有效地被解析出来。 其次,要深入了解频谱感知技术。频谱感知技术是一种可以分析和解析信号的频谱特性的技术,主要的功能是实现对无线电信号的快速检测、识别和跟踪,以及能量谱图。并且,频谱感知技术可以穿越恶劣环境中难以实现和可靠检测的电磁源,从而实现智能和自动化监测。 第三,本次研究主要采用基于循环平稳特征的频谱感知技术来解析信号。对于实现有效的信号解析,应针对循环平稳特征的频谱感知技术及其复杂性进行深入的分析,给出一系列严格的理论论证,提出适用于不同应用的模型,并且考虑应用模型的耐受误差等因素,以提高检测的精确性和可靠性。 本次研究的具体步骤为:首先对循环平稳特征的频谱感知技术的本质研究,以确定其主要特性;其次,在实验室中,结合仿真实验建

立实际信号模型,从而实现对循环平稳特征的频谱感知技术的有效测试;最后,运用基于循环平稳特征的频谱感知技术,对检测信号中的循环平稳特征进行解析,以实现高效、精准的信号检测和识别。 本次研究的成果表明,基于循环平稳特征的频谱感知技术可以有效的揭示信号的频谱特性,实现高效的信号检测、识别和跟踪,以及能量谱图。本研究为今后实现更智能、更自动化的信号检测提供了理论参考和研究基础。 总之,本文以《基于循环平稳特征的频谱感知技术研究》为题,通过分析循环平稳特征的概念和频谱感知技术的本质,研究了基于循环平稳特征的频谱感知技术,为实现智能、自动化的信号检测提供了理论参考。本次研究的结果表明,通过基于循环平稳特征的频谱感知技术可以实现高效、精准的信号检测和识别,为智能信号处理以及更多的应用领域提供了有效支持。

过采样技术在通信信号处理中的应用探讨

过采样技术在通信信号处理中的应用探 讨 摘要:随着进入信息时代,通信行业飞速发展,通信量在急剧扩大的同时, 通信质量也在不断提高。而在大多数情况下,由于通信设备工作条件以及工作环 境限制,通信过程中通信信号难免会混杂噪声,会导致通信信号失真,进而影响 通信质量。因此,要对接收信号进行通信信号处理,来减小噪声影响,提高通信 质量。过采样技术作为常用的通信信号处理技术手段,以其在提高信噪比方面的 卓越表现,引起人们的关注与研究。而在促进过采样技术应用于生产生活中时, 过采样技术的应用方法不容忽视。 关键词:过采样技术;通信信号处理;应用探讨 引言 在现代生活中,信息通信发挥着重要的作用。要实现良好的信息通信,需要 对通信的信号进行处理。由于技术等方面的限制,现代通信信号处理还有比较大 的发展空间。过采样技术作为人们关注的重点之一,对通信信号处理的发展有着 重要的意义。在本文中,我们通过分析过采样技术的发展现状,对过采样技术在 通信信号处理中的应用意义进行了研究。同时,我们结合时代技术发展的特点, 对通信信号处理中过采样技术的应用方法进行了探讨。这些研究对通信信号处理 的发展和过采样技术的应用有着重要的意义,有很好的现实价值。 1过采样技术 过采样技术就是将相关技术人员对模数转换器性能进行强化的应用技术。通 过对量化噪声进行控制,能够全面提升模数转换器信噪比,提高模数转换器基本 分辨率。通过过采样技术有效应用不会导致运行电路基本运行负载值进一步扩大,能够在原有的分辨率基础上对模拟电路进行优化处理,便于相关技术人员进行操作,所以当前在通信信号处理中的应用范围不断扩大。过采样技术在通信信号处

卫星载波参数检测毕设开题报告

卫星载波参数检测 一、选题依据 1选题背景 由于每颗卫星上均能够转发信号,卫星地面站可接收到大量的载波信号,这就导致了卫星通信具有着信道的容量大、信号的种类繁多、控制信号类型复杂等特点。在接收卫星信号、对信号进行解调分析时,大量与标准不尽相同、与体制也不尽相同的未知信号也明显大幅度增多,接收到的信号变化日趋频繁,信号的结构也日益复杂。单单就区域卫星而言,其载波速率小,信号数量多,类型、体制错综复杂等特点给卫星信号的获取和分析工作带来相当大的困难。 工作上存在的很大困难,也使卫星信号的采集分析处理面临着诸多的挑战。卫星信号的提取工作存在着各种的问题,例如若干载波信号的距离较为接近,难以分辨;信号与噪声混杂在一起,差别较小,导致信号时常被湮没在一片噪声之中;信号前后的影响较大,尤其是几个信号的距离接近时,频谱混叠的状况就会产生,等等。首先要处理好这些问题,搜索出卫星载波信号,工作人员接下来才能对信号进行各项参数指标信息的分析与测量,实现载波通信的作用。 2、国内外研究现状 参数提取方面,已有文献针对通信信号的符号速率以及载波频率,利用信号的各种性质提 出了各种方法。有的基于信号的循环平稳特性以及在循环频率平面上所表现出的谱线特征,给出了信号的载频和符号速率的估计;有的基于信号的相位、频率、幅度变化量的小波变换系数,完成信号符号速率的估计,有的利用信号经过非线性变换后循环平稳性所表现出的谱特征, 完成相关参数的提取;有的基于接收信号瞬时幅度或其变换形式的检测方法,通过对瞬时幅度的功率谱的检测来得到结果,解决常规以及信号的符号速率的精确估计问题;有的提出延迟相乘对信号符号速率估计的方法。 3、选题意义 本次研究为以后对卫星信号进行调制识别、解调、等进一步分析与处理提供一定的基础, 便于信号分析人员快速掌握信号通信的协议类型、信道宽度、调制解调方式、频谱密度等各类信息。此系统流程的开发与研究,具有十分重要的现实意义。 通过本次毕设,夯实理论基础,培养信号分析处理能力,深化对已修课程的理解 研究方案 1研究内容主要包括: ①卫星载波搜索: 载波搜索是本次实验的开始,它是信号提取的基础,是接下来对信号进行解调分析的前提,因而,载波搜索对本次试验来讲尤为重要。 ②卫星载波频率的测量、卫星信号调制速率的测量 拟通过四倍频法、FFT与CZT联合测频算法等对载波频率进行测量; 通过基于信号的包络平方谱、基于时差调制速率估计结合差分滤波,小波变换法以及四倍频法对调

无线电调试技术探讨的论文

无线电调试技术探讨的论文 无线电调试技术探讨的论文 1无线电技术应用现状分析 无线电技术目前已经得到了广泛的应用,其作为一种长距离信息传输技术,受空间因素限制比较小,可以在长距离范围内实现信号 的传输,达到讯号通信的目的。无线电技术本身具有一定的辨识能力,经常被用于测定物体的身份;其另一主要功能为数据传输。在 计算机技术应用的推动下,无线电技术完全可以将数据由一个设备 传递给另一设备。信息的传输只需要通过蓝牙等无线电模式即可, 不需要数据线,并且信息传输具有速度快、可靠性高等优点。无线 电技术应用领域比较广泛,包括军事、电力、通信、动力和生物学等。但是从整体上来看,业务频谱与有限频谱之间资源应用的矛盾 日益加剧,相关人员必须要采取措施加以解决,以免制约无线网络的.发展。 2主用户发射端检测 现在对主用户发射端进行检测的技术主要有循环平稳特征检测、能量检测和匹配滤波器检测等,为提高检测结果的精确性与有效性,需要针对不同检测技术的特点,选择相应的控制措施来做好整个检 测过程的控制优化,提高检测行为的规范性。 2.1循环平稳特征检测 循环平稳特征检测技术在应用上具有一定特殊性,能够规避其他检测技术存在的缺点与风险。测试时,先对主用户信号进行调试, 处理后会产生循环前缀、载频和调频序列等问题,这样会造成周期 内信号强度的提高。如果自相关函数与信号均值具有周期性,证明 有相对平稳的循体。相应的,在测定主用户信号时,可以以信号频 谱相关函数循环频率状态为依据。在谱相关函数中,相对平稳的信

号特征表现在零循环频率处,信号循环平稳特征体现在任意非零循 体频率处。噪声本身具有平稳性,因此频谱相关性不会表现在非零 循环频率位置,但是循环平稳特征为主用户信号的特点,此类特征 会在非零循环位置体现出来,经过对比,即可得知检测结果。例如 频谱相关性表最终在非零循环频率位置出现,则代表有主用户信号;如果出现在零循环位置,则证明有噪声存在,但是不存有主用户信号。另外,检测相关循体平稳特征时,在未获取信息信号的情况下,既可以直接区分噪声与有用信号,还可以削弱背景噪声。 2.2能量检测 在检测时,如果技术应用过程中无法满足其余检测要求,则可以先进行能量检测。在能量检测中,对已经接收到的信号进行前波滤 除处理,以此得到检测所需信号。其中,还需要转换数量与模型, 通过平方器来获取信号能量。在完成以上所有项目后,即可对限值 进行分析比较,因为能量检测非相干检测,整个操作过程相对简单,并且对相位同步性要求比较低。其中,在能量检测时,如果信噪比 较低,会对检测结果产生一定影响,因此尽量不要将该种技术用于 直接序列信号、扩频信号和调频信号等中。 2.3匹配滤波器检测 匹配滤波器检测也是无线电调试技术之一,经常被用于感知用户获取主用户先验信息信号检测,例如脉冲整形、调制类型和帧格式等,可以提高信噪比增益处理效果,使检测结果更为精确。要想保 证检测结果的准确性,必须要提前掌握主用户信号先验信息,如果 信息真实性、准确性比较低,那么对检测结果的精确度影响就比较大。与其他检测技术相比,由于此种检测技术为相干性检测,因此 必须要保证相位的同步性,并且在检测过程中进行调制时,要做好 载波同步、信道均衡和时间同步等控制,降低对检测结果的影响。 3主用户接收端检测 在检测主用户接收端时,要采取措施来确定其是否处于工作状态,并以结果确定使用频谱的效果,常见的有本振泄漏功率检测技术与 干扰温度检测技术等。

Frank码截获信号循环谱特征参数提取方法

Frank码截获信号循环谱特征参数提取方法 张鑫;刘锋;刘勇 【摘要】Based on two cyclic spectral density estimating methods on time and frequency domain,the cyclic spectral features of frank coded signals are studied and the correspondence with signal parameters is investigated.A frank coded intercept signal parameter extraction method without prior knowledge is developed.Firstly,the expression of frank coded signal is described and the relationship between signal parameters is given;Secondly,the cyclic spectral features of signals are analyzed using two cyclic spectral density estimating methods on time and frequency domain,the features correspondence with signal parameters is obtained;Based on the above,a method for parameter extracting based on cyclic spectral features is proposed.The relative errors of six frank coded signals parameter extraction are measured to verify the validity of the method.%基于时域和频域两种循环谱密度估计方法,研究和总结了Frank码信号的循环谱特征及其与信号参数的对应关系。提出了一种没有先验知识条件下Frank 码截获信号参数提取方法。首先介绍了Frank码信号的表示形式,给出了信号主要参数之间的关系;然后使用时域和频域两种循环谱密度函数估计方法分析了信号的循环谱特征,得到了循环谱特征与信号参数之间的对应关系;在此基础上提出了基于循环谱特征的信号参数提取方法。通过对六个Frank码信号参数提取相对误差的计算,验证了该算法的有效性。 【期刊名称】《中国电子科学研究院学报》

结合循环平稳特征和自适应双门限检测的频谱感知算法

结合循环平稳特征和自适应双门限检测的频谱感知算法 一、前言和背景 - 介绍频谱感知技术在无线通信领域的应用和作用; - 引出循环平稳特征和自适应双门限检测在频谱感知算法中的 重要性和优势。 二、循环平稳特征的理论与应用 - 介绍循环平稳过程的概念、定义和数学模型; - 分析循环平稳特征在频谱感知中的应用场景和用途; - 提出循环平稳特征在频谱感知算法中的应用方法和实现流程。 三、自适应双门限检测的原理与实现 - 介绍自适应双门限检测的原理和基本思路; - 分析自适应双门限检测在频谱感知中的优势和适用性; - 提出自适应双门限检测在频谱感知算法中的实现方法和技术 要点。 四、循环平稳特征和自适应双门限检测的结合应用 - 分析循环平稳特征和自适应双门限检测的算法结合优势; - 提出循环平稳特征和自适应双门限检测在频谱感知算法中的 结合方式; - 利用实验数据验证循环平稳特征和自适应双门限检测结合应 用的效果和性能。

五、结论和展望 - 总结论文的主要内容和研究成果; - 对循环平稳特征和自适应双门限检测在频谱感知算法领域的未来研究和发展进行展望。第一章:前言和背景 随着现代无线通信技术的快速发展与广泛应用,对频率资源的需求越来越高,而频率资源却存在严重的稀缺性。为了充分利用有限的频谱资源,高效地满足无线通信的需求,频谱感知技术应运而生。 频谱感知技术是指利用信号处理技术对无线电频段进行实时观测,快速发现并感知未被使用的频率资源,从而达到优化频率利用的目的。频谱感知技术在实现各类无线通信功能、提高频率资源利用率、增强频谱管理效率等方面具有重要意义和广泛应用。 频谱感知技术的核心是频率识别和频率检测,其中频谱检测是其中的重要的一环。频谱检测的关键是对信号的功率进行准确的测量。传统的功率测量方法如能量检测、滑动平均检测等算法在噪声环境下有效性较差,不能满足高准确性、高稳定性和高鲁棒性的要求。为了解决这一问题,学者们提出了各种新的功率检测方法,如循环平稳特征检测、自适应双门限检测等算法。 循环平稳特征检测是一种适用于复杂信号中频率成分测量的方

基于循环谱理论的弱信号检测及载频估计

基于循环谱理论的弱信号检测及载频估计 赵开;付永庆 【摘要】弱信号检测及载频等参数估计对于军用电子对抗以及民用频谱监管都具有重要的意义.由于无线通信环境的复杂性和不可预知,在低信噪比条件下,传统载频估计方法都难以实现预期效果.基于循环谱理论,根据常见通信信号与平稳噪声具有不同的谱相关特性,建立循环平稳模型,利用循环谱分析的方法估计了低信噪比条件下BPSK的载波频率.在有限数据条件下,分析了窗函数对时域平滑周期图法估计性能的影响,从而选取合适的数据分段长度,选用更加适合的窗函数,分析经过时域平滑后的BPSK信号载频估计精度.最后仿真实验实现了时域平滑FFT累加算法在低信噪比条件下对BPSK信号的载波频率准确估计,验证了算法的有效性. 【期刊名称】《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》 【年(卷),期】2018(034)005 【总页数】5页(P564-567,583) 【关键词】循环谱密度;时域平滑;载频估计;低信噪比;循环自相关;弱信号;检测;估计【作者】赵开;付永庆 【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨150001 【正文语种】中文 【中图分类】TN914

循环谱理论作为研究信号循环平稳特性的基本方法,主要优点表现在分辨率高、抗干扰和噪声能力强等方面,其相关理论由W·A·Gardner 等人于20世纪80年代提出并深入研究和发展[1],已在通信、雷达、声呐、电子对抗等方面得到广泛应用. 而随着无线通信需求的增加及各种通信技术的发展,在现代电子战的无线通信中,复杂电磁环境中低信噪比条件下通过循环谱理论对弱信号检测、调制识别、载波频率等参数估计都具有重要意义.本文应用循环谱相关理论,采用时域平滑FAM算法,有效摆脱平稳噪声对信号参数估计的影响,实现在低信噪比条件下对弱信号的载波频率估计. 1 循环谱基本理论 在通信、遥测、雷达和声呐系统中,一些人工信号是一类特殊的非平稳信号,虽然它的统计特性是非平稳的,其相关函数是时变的,但是随着时间变化它却呈现周期性变化,通常称这类统计特征成周期性平稳变化的信号为循环平稳信号.实际上我 们平常见到的大多数信号,包括各种调制方式的调制信号以及通过扫描方式产生的雷达,通信设备等信号,都具有循环平稳特性. 设信号x(t)为二阶零均值非平稳随机信号,其自相关函数为[2]: Rx(t+τ/2,t-τ/2)=E[x(t+τ/2)x*t-τ/2] (1) 由于自相关函数具有周期为T的周期性,则可用时间平均将相关函数展开成Fourier级数的形式: (2) 其中:α为循环频率,循环自相关函数是傅里叶级数的系数,则可表示为

信号特征提取范文

信号特征提取范文 监测系统中采集的信号通过预处理后,需要通过一定的方法进行特征 的提取。特征提取方法的有效性直接影响监测系统的监测效果。多年以来,针对各种监测系统,人们提出了多种信号特征提取方法。 1.1监测系统中常用的特征提取方法概述 目前在监测系统中已经成功应用的特征提取方法大致可分为以下几大类:一类是基于稳态或近似稳态的各种信号经典处理方法,主要包括信号 时域统计量分析、傅里叶分析(包括频谱分析、相关分析、相干分析、传 递函数分析、细化谱分析、包络解调谱分析、倒谱分析等)。另一类是基 于非高斯、非平稳信号分析的种现代信号处理方法,主要包括二次型时频 分布(又称Wigner-Ville时频分布)、短时傅里叶变换(STFT)、小波 变换(WT)、循环平稳信号分析(CSA)、经验模式分解(EMD,又称 HHT-Huang变换)、盲信号处理(BSP)等[9]。 1.传统的监测信号特征提取技术 传统的监测信号特征提取技术主要有信号的幅域分析、信号的时域分 析以及以傅里叶变换(FT)为核心的经典信号处理分析方法(主要有频谱 分析、相关分析、相干分析、传递函数分析、细化谱分析、倒频谱分析、 包络分析等),它们曾经在监测信号特征提取中发挥了巨大作用,随着监 测系统信号处理技术的发展,仅仅使用这些传统方法已经不能有效解决复 杂的信号特征提取任务。 2.监测信号特征提取中的现代谱分析方法 利用给定的N个样本数据估计一个平稳随机信号的功率谱密度叫做谱 分析。谱分析方法分为两大类:非参数化方法和参数化方法。非参数化谱

分析(如周期图法)又叫“经典”谱分析,它是以傅里叶分析为基础的。 其主要缺陷是频率分辨率低。参数化谱分析又叫现代谱分析,它具有频率 分辨率高的特点。主要有ARMA谱分析、最大似然法、熵谱估计法和特征 分解法四种。其中ARMA谱分析是一种建模方法,即通过对平稳线性信号 过程建立模型来估计功率谱密度 是应用较广的一种现代谱分析方法。它采用时间序列线性预测建模的 方法来描述信号,由ARMA得到的频谱较FFT更为平滑、频谱分辨率更高、对信号处理点数要求也不高,其中由一阶白噪声驱动的ARMA模型即AR模 型在实践中得到更为广泛的应用。由于在AR模型中,信号可视为白噪声 通过一滤波环节产生的输出,因此信号AR模型的线性预测系数也可作为 信号的特征之一 3.监测信号特征提取中的高阶统计量分析方法 一般情况下,总是假定被分析信号服从高斯分布。而事实上,现实系 统都是非线性的,即便输入高斯信号,输出却为非高斯信号。对于非高斯 信号而言,需要用高阶统计量反映信号的更多信息。经过短短几年的迅速 发展,高阶统计量已在雷达、声纳、通信、地球物理及生物医学等领域获 得了大量应用。高阶统计量方法在故障特征信息提取上也具有很大的潜力,特别是三阶统计量分析已广泛应用于非因果、非最小相位系统、非线性系 统辨识,抑制高斯或非高斯分布的有色噪声,提取多种信号特征等领域。 4.监测信号特征提取中的时频分析方法 基于傅里叶变换的信号频域表示及其能量的频域分布揭示了信号在频 域的特征,它们在传统的信号分析与处理的发展史上发挥了极其重要的作用。但是,傅里叶变换是一种整体变换,它只是建立了从时域到频域的通道,并没有将时域和频域组合成一个域,即对信号的表征要么完全在时域,

循环平稳理论的发展与应用

循环平稳理论的发展与应用 杨秀梅 【摘要】随着现代信号处理技术的进步,可以更加有效的处理非线性、非平稳、非高斯信号.循环平稳理论的主要研究对象是非平稳信号.本文从循环平稳理论的概念入手,介绍了循环平稳理论在算法本身方面的研究进展,并分析了与其它算法的结合应用情况,以及在不同领域的应用情况. 【期刊名称】《软件》 【年(卷),期】2017(038)011 【总页数】6页(P40-45) 【关键词】循环平稳;循环谱;算法;应用 【作者】杨秀梅 【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明 650093 【正文语种】中文 【中图分类】TP911.72 现代信号分析与处理技术是为了更加有效的解决非线性、非平稳、非高斯信号而发展起来的。循环平稳理论的主要处理对象是非平稳信号中的一类特殊信号,如水文数据、气象数据、海洋信号和机械轴承信号等,这些信号存在某阶统计量随时间按周期或多周期规律变化的现象,统称为循环平稳信号(Cyclostationary Signal简称CS)。 与传统的信号处理方法相比,CS处理最大的不同是它引入了循环频率的概念,从

而将非平稳信号转化为在一定程度上平稳的信号进行处理。根据不同阶次统计量的周期性,CS可以分为一阶循环平稳、二阶循环平稳和高阶循环平稳。循环平稳理论深刻揭示了具有循环平稳特征的信号的本质特征,奠定了CS的理论基础,为CS处理技术的发展提供了方向和动力[1]。 Gardner用统一的理论框架描述了时间序列谱相关函数计算方法,提出了原始算法,在以后的十几年里,出现了一些对原始算法改进的估计算法。 关于循环谱估计的研究目前大致分三条研究主线:(1)基于循环周期图的非参数经典循环谱估计;(2)基于参数估计理论的现代循环谱估计。(3)基于Wigner-ville框架的循环谱估计[2]。 1.1 理论基础 若信号 ()x t为CS,设其周期为T,以二阶循环平稳为例,则: 可将R x( t,τ)展开成Fourier级数的形式: R x (τ, α)表示循环频率为α = m/ T 的循环自相关函数,它是以时间延迟τ和循环频率α为变量的二元函数。根据维纳—辛钦定理,对Rx(τ, α) 在τ方向上做Fourier变换: S x (f,α) 为谱相关密度函数(也称循环谱密度),可以认为S x (f,α)和R x(τ, α)构成循环维纳—辛钦关系[1]。当α=0时,退化为普通的维纳—辛钦关系。 循环谱密度是与平稳信号的功率谱密度相当的一个概念。数学上,“周期相关”和“循环平稳”是一对同义词。循环谱密度函数的估计,在许多文献中也叫循环谱估计,循环谱估计的复杂性远远超过了传统的谱估计。 信号 ()x t的Wigner-Ville分布定义为: 根据循环平稳的基本理论,用时间平均代替集总平均,则信号 ()x t的循环自相关函数可以表示为: 结合式(4)(5)(6),可以得到:

动态频谱接入

摘要 动态频谱接入(DSA)是一种新的频谱共享模式,这种模式允许二级用户在授权的频谱带宽中获得丰富频谱空隙。DSA技术可以以缓解频谱短缺问题并且提高频谱利用率。在这篇文章中,我们讨论了DSA 所面临的的挑战,旨在揭示其未来的走向。首先,我们介绍了前沿的频谱感知和频谱分享。其次,我们调查那些能阻碍DSA成为主要的商业部署的挑战。我们相信,要应对这些挑战,一个新的DSA模型是很关键的,在这种模式下,授权的用户可以在DSA中相互合作,因此获得更加灵活的频谱共享是可能的。此外,未来的DSA模型应考虑到政治,社会,经济和技术因素,为DSA在商业上的成功铺平道路。为了支持这种未来的DSA模型,未来的认知无线电预计将提供更多的组件和功能,执行政策,提供一个带激励的和能共存的机制等。我们称未来这种具有更广的功能的认知无线电为网络无线电,并讨论其体系结构,以及未来DSA的设计问题。 简介 传统上,频谱分配政策是为已经授权的用户提供一个固定的频谱,且这个频谱是独家享用的。虽然这项政策在过去的几十年里一直运作良好,近年来无线服务的激增暴露这个政策的缺点:1.导致频谱缺。2.另一方面,大量的授权频谱在时间和空间上均未得到充分利用。这些在时间和空间领域未使用的频谱波段,也称为频谱空洞或频谱空白,为无线通信提供了一个很好的机会。DSA是一种新的利用频谱空洞的实现频谱共享范例,利用频谱空洞,从而缓解频谱短缺的问题,并且提高了频谱利用率。通过DSA,SUs(二级用户)能够动态地搜索空闲频谱波段,暂时使用他们来进行无线通信。为了避免和PUs(初级用户)发生冲突,,SUs都持续地监控频段,当PUs是开始利用一个

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