基于空时联合的JTIDS信号特征提取及综合处理研究与实现

论文摘要

本文结合JTIDS信号特点,深入研究了基于空时联合的JTIDS用户细微特征提取与综合处理技术,设计了相应的方案。在VC环境下,构建了用户分选软件平台,并利用大量仿真数据验证了方案的可行性与有效性。主要工作如下：1、首先对JTIDS信号传播信道进行建模。在该信道模型下,分别利用包络估计器和协方差法提取了莱斯因子和多普勒特征。仿真结果表明：莱斯因子和多普勒特征性能稳定,能够作为空域细微特征。2、利用精度较高的循环谱时差估计方法,结合TDOA目标定位算法,提取了空间位置特征参数。在研究数据融合的基础上,对传统定位解算算法进行改进,构造了多算法协同定位模型,并基于该模型设计了位置估计算法。仿真结果表明：改进后的算法估计精度与改进前相比有很大提高。3、为了提取不同用户时域上的非线性细微特征,在研究双谱直接估计法和双谱间接估计法两种算法的基础上,引入了基于围线积分的双谱估计算法,选择具有较高可分离度的围线积分双谱特征作为分选特征。仿真结果表明：基于围线积分的双谱估计算法估计性能优于直接或间接估计法。4、JTIDS信号采用了跳频通信体制,跳频周期的差异性反映了JTIDS不同用户间的细微差异。这里,利用维格纳分布、伪维格纳分布、平滑伪维格纳分布以及重排平滑伪维格纳分布提取了JTIDS言号的跳频周期作为分选特征。仿真结果表明：重排平滑伪维格纳算法提取的跳频周期误差明显较前三种提取算法低,是一种稳定的跳频周期特征提取算法。5、按照特征预处理、单维特征可分离度分析与特征筛选以及特征融合的流程对前述的空时特征进行综合处理,并设计了JTIDS信号特征提取与综合处理方案,搭建了用户分选软件平台,并利用大量的仿真数据验证了方案的可行性。结果表明：空时联合特征能够实现用户分选,该方案能够满足基于空时联合处理的用户分选系统需求,具有良好的分选性能。

论文目录

• 表目录
• 图目录
• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景、意义及研究现状
• 1.2 JTIDS信号用户分选概述
• 1.3 JTIDS信号特征提取与综合处理概述
• 1.3.1 特征提取概述
• 1.3.2 空时特征综合处理
• 1.4 论文章节安排
• 第二章 JTIDS信号信道细微特征提取
• 2.1 莱斯信道概述
• 2.1.1 基于Clarke模型的多普勒功率谱建模
• 2.1.2 基于莱斯信道的MSK信号仿真
• 2.1.3 信道模型仿真分析
• 2.2 JTIDS信号莱斯因子特征提取
• 2.2.1 基于包络信息的莱斯因子特征提取
• 2.2.2 基于I/Q分量的莱斯因子特征提取
• 2.2.3 莱斯因子特征提取仿真
• 2.3 JTIDS信号多普勒特征提取
• 2.3.1 基于电平通过率的多普勒特征提取
• 2.3.2 基于样本协方差信息的多普勒特征提取
• 2.3.3 多普勒特征提取仿真
• 2.4 结论
• 第三章 JTIDS信号空间位置细微特征提取
• 3.1 基于循环谱的JTIDS信号时差特征提取
• 3.1.1 MSK信号的谱相关
• 3.1.2 时差特征提取算法原理
• 3.1.3 时差特征提取仿真
• 3.2 JTIDS信号空间位置解算算法
• 3.2.1 经典解算算法
• 3.2.2 基于模拟退火的定位解算算法
• 3.2.3 基于数据融合的定位解算算法
• 3.2.4 空间位置特征提取仿真
• 3.3 结论
• 第四章 JTIDS信号双谱细微特征提取
• 4.1 JTIDS信号双谱特征提取的基本原理
• 4.2 JTIDS信号双谱细微特征提取
• 4.2.1 直接法双谱估计
• 4.2.2 间接法双谱估计
• 4.2.3 双谱特征提取仿真
• 4.3 JTIDS信号积分双谱细微特征提取
• 4.3.1 积分双谱特征提取原理
• 4.3.2 围线积分双谱特征提取
• 4.3.3 积分双谱特征仿真
• 4.4 结论
• 第五章 JTIDS信号时频细微特征提取
• 5.1 JTIDS信号小波包系数特征提取
• 5.1.1 小波包的基本理论
• 5.1.2 小波包系数特征提取
• 5.1.3 小波包特征仿真
• 5.2 JTIDS信号跳频特征提取
• 5.2.1 基于传统时频分布的跳频特征提取
• 5.2.2 基于改进时频分布的跳频特征提取
• 5.3 结论
• 第六章 JTIDS信号特征提取与综合处理方案设计
• 6.1 JTIDS信号空时特征联合
• 6.1.1 特征预处理
• 6.1.2 单维特征可分离度分析与特征筛选
• 6.1.3 特征融合
• 6.2 JTIDS信号特征提取方案设计
• 6.3 JTIDS信号用户分选软件平台设计与实现
• 6.3.1 Matlab与VC混合编程模式
• 6.3.2 用户分选软件平台设计与实现
• 6.3.3 软件平台性能分析
• 6.4 结论
• 结束语
• 参考文献
• 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作
• 致谢