动态数字信道化接收机及其子带频谱检测技术研究

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随着现代战场电磁环境的日益复杂,战场上所采用的雷达信号的体制也愈发多变,接收机作为电子战中无线信号接收的重要系统,其接收到的信号往往具有非合作、先验信息未知、接收信号中所包含的子带信号数目、带宽及位置均未知的特点。为了能够动态地适应电子战系统中LPI等大瞬时带宽信号,动态数字信道化接收机应运而生。在动态数字信道化接收机中,正确地对子带信号的频谱实施检测,判断子信道中信号的有无,继而对存在信号的子信道进行综合,重构出相应的原始信号,实现对宽带信号中多个信号的提取与分离是动态数字信道化接收机要解决的关键问题,对后续的信号分选、测向等信号处理起着关键的作用。因此,对动态数字信道化接收机及其频谱检测技术进行研究具有重要的意义。本文主要针对动态数字信道化接收机的设计及其子带频谱检测技术进行了研究。研究工作的主要内容以及创新成果如下:首先,针对现有信道化接收机设计方法存在的问题进行分析,研究了一种基于整带分解的动态数字信道化接收机的设计方法,应用半带滤波器、复指数滤波器组以及信号的多相分解推导出了其高效结构,并对其进行了仿真实验验证。该结构具有很强的可重置性:当信号发生动态变化时,根据频谱检测结果,判断存在信号的子带,并将他们进行综合,即可恢复出原始信号。该方法具有高效的计算效率,可以在可编程器件中进行实时处理。其次,针对传统的频谱检测方法存在的问题,研究了基于特征值的动态信道化子带频谱检测方法,通过对已有算法的分析得知已有的算法大多根据最大特征值所具有的分布规律确定门限,获得的门限精度有待进一步提升,并且忽略了采样协方差矩阵的各个特征值之间的内在联系对频谱检测结果的影响,即只利用到最大、最小特征值进行频谱检测,其余特征值没有用到而造成资源浪费。同时,特征值之差一类算法的最终门限表达式与噪声有关,检测结果受噪声影响。针对以上问题,本文利用随机矩阵理论的最新研究成果,采用更加精确的信号采样协方差矩阵最小特征值的分布,充分利用采样协方差矩阵的所有特征值,用平均特征值的两种不同形式与最小特征值的比值作为检验判决统计量,推导并得到了更优的检测门限表达式,提出了两种更为精确的基于特征值的动态信道化子带频谱检测改进算法。算法的检测门限与噪声无关,在检测时不需要已知信号和噪声的任何先验信息即可完成检测,克服了噪声变化对性能检测的干扰,是一种盲检测算法。通过仿真实验及与其他文献中已有的方法进行对比分析,验证了所提算法的有效性。最后,将压缩感知理论引入基于特征值的动态信道化子带频谱检测算法,提出了一种基于非重构压缩感知的特征值频谱检测算法。利用压缩感知代替奈奎斯特采样,选取满足条件的观测矩阵,在不损失信号主要信息的情况下,执行基于特征值的频谱检测算法流程。通过推导得出,信号采样协方差矩阵的统计特性在压缩前后具有不变性,信号无需重构即可实现对频谱的检测。算法保持了基于特征值的频谱检测算法的优点,仿真实验和对算法计算复杂度的对比分析表明,该算法与基于OMP重构的压缩感知算法和不采用压缩感知的检测算法相比,性能损耗很小,但计算复杂度大大降低,提高了频谱检测的效率,具有更好的使用价值。
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