通信侦察信号处理关键技术研究

通信侦察信号处理关键技术研究

论文摘要

通信侦察是现代战争中获取军事情报的重要手段,也是实施电子干扰与摧毁的前提。随着现代战争信息化程度越来越高,现代军事通信呈现出软件化、智能化、宽带化和网络化的发展趋势,并产生了如高速跳频、突发通信、复杂调制和复杂编码等的高新技术,这些技术在军事通信中的应用给通信侦察带来了难题,主要表现在:(1)截获信号往往存在时、频域严重混叠现象;(2)截获突发通信信号时侦察方截获数据样本较短;(3)侦察接收机常常面临非视距接收、旁瓣侦察及多径衰落信道等非理想条件,都将导致接收信号质量不高甚至失真。因此,通信侦察中的信号处理需要解决的问题不再是单一化,而是多样性和复杂性并存。基于这些问题的考虑,一个完整的适合通信侦察的信号处理流程应该具有信号分离,均衡信道效应,适应低信噪比、短数据的参数估计以及复杂信号类型识别等功能。本文的工作正是围绕以上问题开展研究,归纳起来本文的主要贡献为:1.针对信噪比估计,比较了各种信息论准则对信号子空间维数估计的性能影响,为实际应用提供了参考依据。利用随机矩阵理论,重点分析了短数据对样本协方差矩阵特征值的影响,通过利用AIC准则的极大似然函数仅与由噪声的特征值构成的函数有关的特点,提出利用改进的信号子空间维数的估计方法用于短数据的信号子空间维数的估计,从而得到稳健的信噪比估计方法。2.充分利用了双平行线阵的结构特点,采用了ESPRIT方法实现了对二维波达方向估计,既避免了孔径损失使参数估计的性能得到提高,又完成了对方位角与俯仰角的自动配对,还克服常见二维波达方向估计中存在的角度兼并问题。3.分析了基于牛顿迭代nc-FastICA方法分离载波调制非圆信号(如BPSK)的缺陷,是由于由信号峭度改变(从亚高斯趋向于超高斯)超过其稳定分离区域所导致的,并提出了一种通用的非线性函数用于分离算法,从而解决了载波调制非圆信号的稳定分离问题。4.针对基于二阶统计量的信道盲估计方法应用于DSSS信号时,由于传输延时的不确定性导致信道首尾小项效应以及阶数不固定的问题,提出了一种新的预处理方法,给出了确定最佳接收起始时刻的最优准则,并进行了详细的理论推导与证明,实现了不依赖于阶数估计就能达到解决信道首尾小项效应问题的目的。5.针对信号调制识别问题,研究了复杂调制类型信号的识别方法,以及复杂信号环境如低信噪比、多径衰落信道条件下的调制类型识别方法。对于复杂调制类型信号的识别,提出了具有自适应选择最优尺度的小波变换识别方法以及基于HHT变换时频图的识别方法,实现了高阶PSK与QAM信号及其子类的正确识别;对于低信噪比接收条件的识别问题,通过利用噪声不同时刻的不相关性,提出了基于错位相乘的频域识别方法;对于多径衰落信道下的识别问题,提出了阵列接收与双模式盲均衡相结合的处理思路。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景与意义
  • 1.2 新型通信侦察信号处理流程
  • 1.3 国内外研究现状
  • 1.3.1 信噪比估计研究现状
  • 1.3.2 高分辨阵列二维波达方向估计研究现状
  • 1.3.3 基于ICA 的盲信号分离研究现状
  • 1.3.4 基于二阶统计量的信道估计研究现状
  • 1.3.5 调制识别研究现状
  • 1.4 本文的章节安排
  • 第二章 信噪比估计
  • 2.1 非数据辅助的信噪比估计方法
  • 2.1.1 信号模型
  • 2.1.2 基于信息论准则的信号子空间维数估计方法
  • 2.1.3 信噪比估计算法仿真
  • 2.2 短数据下的信噪比估计方法
  • 2.2.1 短数据对信噪比估计的影响
  • 2.2.2 改进的信号子空间维数估计方法
  • 2.2.3 改进算法仿真
  • 2.3 本章小结
  • 第三章 多通道接收通信信号处理
  • 3.1 基于双平行线阵的二维波达方向估计算法
  • 3.1.1 数学模型
  • 3.1.2 所提算法
  • 3.1.3 计算机仿真实验
  • 3.2 盲信号分离模型
  • 3.3 基于ICA 的通信信号盲分离方法
  • 3.3.1 迭代算法
  • 3.4 改进的梯度迭代算法
  • 3.4.1 改进的比对函数
  • 3.4.2 盲信号分离算法仿真
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 基于二阶统计量的信道盲估计
  • 4.1 基于二阶统计量的信道估计方法
  • 4.1.1 基于二阶统计量的信道估计方法
  • 4.1.2 信道估计算法仿真
  • 4.2 DSSS 信号的盲信道估计
  • 4.2.1 多径信道下的短码直扩信号模型
  • 4.2.2 传统子空间方法的局限性
  • 4.2.3 预处理方法
  • 4.2.4 算法仿真
  • 4.3 本章小结
  • 第五章 调制识别
  • 5.1 复杂调制类型识别
  • 5.1.1 基于小波变换的识别方法
  • 5.1.2 基于Hilbert-Huang 变换的识别方法
  • 5.2 复杂环境调制识别
  • 5.2.1 低信噪比的调制识别
  • 5.2.2 多径衰落信道的调制识别
  • 5.3 本章小结
  • 第六章 全文总结
  • 6.1 总结
  • 6.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻博期间取得的研究成果
  • 相关论文文献

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