关闭

关闭

关闭

封号提示

内容

首页 通信信号测向与分析技术研究.pdf

通信信号测向与分析技术研究.pdf

通信信号测向与分析技术研究.pdf

上传者: xl46512 2012-05-08 评分 0 0 0 0 0 0 暂无简介 简介 举报

简介:本文档为《通信信号测向与分析技术研究pdf》,可适用于IT/计算机领域,主题内容包含电子科技大学博士学位论文通信信号测向与分析技术研究姓名:甘露申请学位级别:博士专业:信号与信息处理指导教师:魏平摘要摘要分析与识别日益复杂的通信信号符等。

电子科技大学博士学位论文通信信号测向与分析技术研究姓名:甘露申请学位级别:博士专业:信号与信息处理指导教师:魏平摘要摘要分析与识别日益复杂的通信信号以及对其辐射源测向在军事以及民用领域中都有着非常重要的作用。确定信号的波达方向是电子侦察系统的一个重要方面。频率估计和频谱分析是在电子侦察系统中进一步分析复杂通信信号的基础。混沌直扩信号具有抗侦察、抗截获能力将会在未来军事通信中发挥越来越重要的作用对其的盲分析技术是近年来电子侦察中的研究热点之一。本文的主要工作是对通信信号电子侦察系统进行研究:针对二维波达方向估计中的高精度参数估计与配对问题利用特定的阵列结构和信号时域特征开展研究针对频域分析技术研究了几种频率估计算法和频谱分析方法最后分析了实值混沌直扩系统的盲解扩技术。本文的主要创新之处概括如下:针对单L阵二维波达方向估计中的配对算法开展了深入研究。提出了利用联合奇异值分解实现了方位角与俯仰角的自动配对同时提高了测向精度两种改进互相关配对算法解决了原算法中对测向范围的限制利用时间信息构成伪协方差矩阵能实现到达角与频率的分别估计最后通过伪协方差矩阵的互相关实现到达角与频率的配对。针对双L阵提出一种二维DOA估计算法该算法利用了这种特殊的阵列结构形式所形成的空间角度约束使用简单的算法即可实现方位角与俯仰角的配对利用空间角度约束还能采用加权最乘算法来进一步提高角度估计精度并给出了三种实现方案。针对单L阵提出了两种利用信号非圆特性的二维DOA估计算法。联合SVD算法同时通过利用非圆信号特征以及L阵的结构能适应更多信号源个数实现更高精度测向以及自动配对。快速算法由于利用了信号的非圆特性比常见的快速算法如传播因子算法(PM)等具有更高的测向精度。针对频率估计技术提出了三种快速频率估计技术。多通道迭代的测频算法具有测频精度高测频信噪比门限低具有易于硬件实现的特点。基于部分自相关技术的测频算法比常用的基于自相关技术的频率估计方法计算量更小。基于前置滤波的单频信号估计算法的估计精度与待测信号频率无关适合于电子侦察接收机使用。针对频谱分析提出了一种非均匀傅里叶变换的快速计算算法能摘要实现对任意频谱上的频率分量的准确、快速计算适合于电子侦察接收机使用。针对短码实值混沌直扩系统提出了一种基于主元分析的算法实现了在低信噪比下对直扩序列的盲估计。针对长码实值混沌直扩系统提出了两种盲解扩算法。非线性建模预测的算法实现了对长码实值直扩序列的盲解扩以及扩频增益与信息码的同步等参数的估计在已知上述参数时可以利用混沌广义同步与无先导kalman滤波的方法来实现对长码实值直扩序列的盲解扩该算法能在较低信噪比的情况下获得良好的性能。关键词:二维波达方向非圆信号配对频率估计混沌直扩ⅡABSTRACTItisveryimportanttoanalyzeandid吼ti母thecomplexcommunicationsignalsandalsotolocatetheimpingingsourcesinthemilitaryandcivilianareas.Directionofarrival(DOA)estimationisanimportanttopicinelectronicreconnaissancesystem.Frequencyestimationandspeetrmnanalysisarethefoundationoftheanalysisofcomplexcommunicationsignalsinelectronicreconnaissancesystem.Chaoticdirectsequencespreadspectrum(DSSS)communicationsystemshavemeritsofantireconnaissanceandlowprobabilityofinterceptandtheywillplayanincreasinglyimportantroleinfuturemilitarycommunications.BlindestimationofchaoticDSSSsignalhasreceivedconsiderableattentioninrecentyears.Themainworkofthisdissertationisstudyingtheelectronicreconnaissancesystem:()Thestructureofthearraysensorstogetherwiththesignalpropertiesintimedomainareusedtostudytheproblemsofhi曲一resolutiontwodimensional(D)DOAestimationandpairmatching()Forspectrumanalysisseveralfrequencyestimationalgorithmsandspectrumanalysismethodsaredeveloped()BlindestimationtechniquesofchaoticDSSSsignalarestudied.Themaincreativeworksareconcludedasfollows.Wemakeanindepthstudyonpairmatchinginjointestimationof一DDOAforLshapearrays.Anewmethodof一DDOAestimationbasedonjointSVDisproposedtoachieveautomaticallypairmatching、析thbetterestimationprecision.FurthermoretwomodifiedpairmatchingalgorithmsbasedontheGrosscorrelationmatrixaredevelopedwhichextendtherangeoftheelevationandazimuthangles.AnalgorithmofjointestimationfrequencyandDOAbasedonthepseudocovariancematrixintimedomainisinvestigated.TheDOAandBequencyareestimatedrespectively,andthepairmatchingCanbeachieved、析mtheCROSScorrelationofpseudocovariancematrices.Anewalgorithmofjointestimationof一DDOAfordoubleLsh印earraysisinvestigated.Thismethodmakesuseofarestrictionofspacedirectionformedbythespecialstructureofarraysensors.ThenewmethodcannotonlybeusedtopairtheelevationanglesandazimuthanglesbutalsoimprovetheestimationaccuracybyHIABSTRACTweightedleastsquaresalgorithm.Threeimplementationschemesarcgivenatlast.TwomethodsofDDOAestimationforLshapearrayswithnoncircularsourcesareproposed.ThemethodofjointSVDcallbeadaptivetomoresignalsourcesachieveabetterestimationprecisionandautomaticallypair一DangleestimatesbythemeritsofnoncircularcharacteristicsandthestructureofLshapearrays.Byusingthenoncircularcharacteristicsthefastalgorithmprovidesabetterperformancethanthetraditionalfastalgorithmsuchaspropagatormethod(PM).Threefastfrequencyestimationtechniquesarediscussedrespectively.Theiterativemethodoffrequencyestimationbasedonmultichannels谢mhighestimationprecisionlowSNRthresholdiseasytoimplementwi也hardware.Themethodbasedonpartialautocorrelationtechniqueiscomputationallyefficient.Andtheestimationprecisionofthealgorithmbasedonprefilteringdoesnotdependonthesignalfrequencytobeestimated.ForspectrumanalysisafastalgorithmfornonuniformFourierTransformisdevelopedtofastcomputethesignalspectrtunatarbitraryfrequencycomponentsanditCanbeusedinthereceiverofelectronicreconnalSSance.Anewmethodofblindestimationforshortcodechaoticspreadspectrumsequenceisproposedwhichisbasedonprincipalcomponentanalysis(PCA)andhasgoodperformanceatlowSNRcondition.Twonewmethodsaredevelopedforblindestimationforlongcodechaoticspreadspectrumsequence.OneisbasedonnonlinearmodelingandpredictionanditcalldespreadthelongcodechaoticDSSSsignalblindlyandobtaintheparameterssuchasspreadgainandinformationcodesynchronization.Theotherisbasedonthegeneralizedsynchronization(GS)andunscentedKalmanfilter)anditcandespreadthelongcodechaoticDSSSsignalblindlyandhasagoodperformanceatlowSNRcondition.Keyword:twodimensionaldirectionofarrivalA)noncirclesignalpairmatchingfrequencyestimationChaoticdirectsequencespreadspectrumIV独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果据我所知除了文中特别加以标注和致谢的地方外论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名:盘:琵日期:工。。’年月f歹日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名:j址导师签名:红日期:如D年Z月日第一章绪论.研究背景与意义第一章绪论分析识别日益复杂的无线电信号以及对其辐射源测向定位在军事以及民用领域中都有着非常重要的作用。如在民用中对无线电信号的管理它的作用是监视经过批准并进行了频率登记的合法无线电通信用户所辐射的无线电信号的质量搜索未经批准的非法用户等以确保宝贵的频谱资源有效合理的分配利用。无线电管理的主要任务包括无线通信信号分析、确认、方向估计、定位与干扰信号的分析、识别、方向估计、定位等。在军事领域对无线电信号探测、截获、测向(定位)、分析、识别和记录是对敌方通信进行侦听和干扰的前提一旦知道通信信号的各种参数就可以从中获取有价值的战略和战术情报有针对性地制定侦察和反侦察策略同时能保证我方获取、传输和利用无线电信号的能力夺取信息优势确保战争的全面胜利。确定空间信号的波达方向(DOA)和目标辐射源的地理位置是电子侦察系统的一个重要方面对敌方的军事目标实施全面的侦察、测向定位和监视显得尤为重要这是夺取制空权、制电磁权、实施精确打击的前提。对目标和辐射源进行精确定位是现代战争特别是电子战中重要的作战环节之一。近年来随着通信技术的发展通信信号的体制、调制样式更加多样和复杂信号环境越来越密集。要求电子侦察接收机应是在一个较大的频率范围内宽开的。由于电子侦察接收机的接收带宽较宽会有多个不同频段的多种不同调制方式的通信信号进入接收机要想正确分析收到的信号或者进行干扰必须首先能够正确检测信号分析信号的中心频率信号带宽以及识别信号的调制方式然后采取相应的解调方法或干扰方法。随着通信技术的发展电子侦察所面临的通信信号越来越复杂如现代军事通信中常用的低截获概率信号。混沌直扩通信系统具有极强的抗侦察、抗截获能力是目前军事通信领域的研究热点之一。对混沌直扩信号的分析是电子侦察领域所面临的新课题。电子科技大学博士学位论文.国内外研究现状..阵列信号处理研究现状阵列信号处理是现代信号处理中的一个重要分支也是近年来非常活跃、发展迅速的一个研究领域【l】。其应用广泛地涉及军事与国民经济领域例如雷达【】【】、声纳【】【、通信【】【】【、射电天文【、医学诊断与治疗【】、地震探测和军事电子对抗【j等等。阵列信号处理就是利用多个传感器排列在空间的不同位置并利用这一系列的空间传感器对空间信号场进行多通道接收和数字化处理其目的是利用阵列所接收的信号来提取感兴趣的信号以及信号的多种参数(DOA、频率和极化等等)同时抑制干扰信号和噪声。阵列信号处理中所采用的方法主要是利用排列在空间中的不同位置的传感器组所带来的空域处理方法、空域时域联合处理方法、以及结合特征参数域(包括极化、循环谱等信号时频特征)的联合处理方法等。阵列信号处理的主要研究内容包括DOA估计与波束形成两个方面。本文主要是针对电子侦察中的DOA估计开展研究DOA估计的研究内容又可划分为以下三个部分:阵列设计信号源个数估计、高分辨参数估计。信源个数估计是阵列信号处理中的基础。当估计信源个数与实际的信源个数不一致时会对真实信源的参数估计产生极大的影响。目前信源个数估计的有效方法主要包括以下五大类:.基于信息理论的非参数估计方法例如AIC【l引、Ⅷ“】【、WICEl】【】等这类算法利用特征值构建代价函数进行信源数估计而无需设置主观的门限设置不同算法间主要区别是代价函数的不同.盖氏圆盘法【ZuJ这类方法不需要特征值数值利用盖氏圆盘变换定理通过对特征值的位置区分来判断信号源数。.平滑秩序列法【】【】【】这类方法能解决相干信源个数估计.正则相关法【】这类方法主要能解决色噪声环境下的信号源个数估计问题基于波束形成方法【】【】【刀(特征向量法)这类方法的主要思想在于利用了特征向量对阵列接收数据或协方差矩阵进行空域滤波然后利用空域滤波结果提取出信源数信息该方法能在低信噪下实现快速有效的信号源个数估计。高分辨参数估计【,,。】一直是阵列信号处理领域的研究热点之一其中DOA估计是参数估计研究中的主要内容。Capon在年提出了一种基于波束形成的最小方差法(MVM)或Capon方法【。与传统的波束形成算法不同IVIVM方法能突破阵列的物理孔径所形成的内在限制即瑞利极限使该方法对DOA的估第一章绪论计表现出高分辨的特性。对阵列信号处理中高分辨参数估计算法具有划时代意义的研究成果是Schimdt在其年的博士论文瞰】中提出了基于子空间分解的多重信号分类(MUSIC)算法。MUSIC算法通过对阵列数据进行数学分解(如对协方差矩阵进行特征分解(EvD)或直接对数据进行奇异值分解(SVD))将接收数据全空间划分为两个相互正交的子空间:信号子空间和噪声子空间其中信号子空间是由大特征值或奇异值对应的特征向量构成并与信号源的阵列流型空间同构而噪声子空间则由相应的小特征值或奇异值对应的特征向量构成并与信号子空间正交。以MUSIC算法为基础产生了一系列的子空间类算法如MUSIC】【】特征矢量法【根MUSIC】等这类算法的主要缺点是计算量大。为了弥补MUSIC算法中存在的计算量问题年Roy等人提出了一种基于旋转不变信号参数估计方法一ESPRIT算法【。与MUSIC算法不同ESPRIT算法将单频正弦信号的时域移不变特性对偶为空域中阵列结构的移不变特性并利用这个特性来实现参数估计。这种算法无需进行计算量极大的谱峰搜索。因此ESPRIT具有稳健、计算量小等优点。以ESPRIT为基础的算法主要包括了LS.ESPRIT/】和TLSESPRIT两大类。从世纪年代后期开始在子空间类算法的基础上又出现了一类子空间拟合类算法。如最大似然算法(ML【】【l】【】)该方法是参数估计算法中的一种典型方法包括确定性最大似然(DML】)和随机性最大似然(SML)。由于在DOA估计中似然函数为非线性的通常没有闭式解因而对其的求解只能通过搜索的方法特别是多个信号源时需要多维搜索运算巨大。因而对于这类算法的研究局限于性能分析以及快速实现。如WAX提出的轮换投影算法(Apt)通过多个一维搜索来代替多维搜索大大减小了运算量但是这种算法可能搜索到局部最优并不能保证全局最优。另一种子空间拟合算法是加权子空间拟合(WSFjH】脚)。这类方法可以细分为信号子空间拟合算法噪声子空间拟合算法。其实现过程如MODE算法MVP算法迭代二次型最大似然(IQML】)算法。子空间拟合算法存在计算量大的缺点但与子空间类算法相比较在低SNR、小快拍数情况下性能较好。空间谱估计技术大多数情况下是针对信号一维参数的估计(方向角)。而多维参数估计更适合实际工程环境如二维DOA估计(方位角和俯仰角)信号频率与二维DOA的联合估计等。二维DOA估计一般采用面阵或立体阵来实现二维参数的估计。与一维参数估计算法相同二维参数估计算法也可以大致分为MUSIC类算法【】【ESPRTT算法【】【l】子空间拟合算法【】。其中MUSIC和子空间拟合算法可以得到渐近无偏估计的高分辨率估计性能但它们在二维DOA估计时都电子科技大学博士学位论文需要进行多维搜索运算量巨大这使它们在实际应用中很难得到应用。ESPRTT算法中的典型代表是年C.P.Mathews和M.D.Zoltowski等人提出的均匀圆阵的UCAESPRIT】和年他们在此基础上提出的均匀矩形阵(ERA)的UESPRIT】算法这两种算法均可以提供闭式解并实现了方位角和俯仰角的自动配对且采用了高效的实值计算进一步减小了运算量。但是这类算法需要阵列形式为中心对称的。目前对二维DOA估计问题的研究主要集中在三个方面包括DOA估计算法研究阵列结构形式研究方位角和俯仰角的配对算法研究。DOA估计算法的研究目标是寻找快速算法避免多维参数估计中的多维搜索以及避免对数据相关矩阵的矩阵分解。目前常见的快速算法包括了矩阵变换法【、矩阵分割法【、传播因子法(PM【】)。年Marcos等人提出的PM算法避免了协方差矩阵的特征分解使运算量大大减小但是其参数估计精度以及能估计的信号源个数也减少了当信号源个数较多时(与阵元数相当)估计性能下降【。近几年基于传播因子算法的快速二维DOA估计发展出一些新的算法。年W.uYuntao等人提出了基于二维面阵的传播因子的快速算法【】年Tayem针对不同的阵列结构形式提出了一系列基于传播因子算法二维DOA估计方法【‘】【任勋立等人提出了传播因子算法的改进算法【新算法结合了传播算子与ESPRIT方法的优点既避免了协方差矩阵的特征分解其运算量与传播因子算法相当又使参数估计的性能得到提高。从阵列结构形式来分类常用于二维DOA估计的阵型包括均匀圆阵【】【】【删【均匀方阵剐【双平行类阵】】【】【硎L形阵【】【】任意阵列】等等。阵列的几何形式的选择主要是决定于要求的DOA估计精度运算量及可实现性。均匀圆阵具有良好测向性能受到广泛关注但是需要采用非线性最优化技术和复杂的二维搜索方法【】而无法利用阵列几何特性来实现算法的快速实现。双平行类阵对某些特定的来波入射方向的估计精度不甜j影响了它在实际工程中的应用。L阵由于其测向范围大、易实现性、测向算法简单、能直接使用研究得最广泛的均匀线阵(ULA)的处理方法受到了人们的关注。方位角与俯仰角的配对算法一直是二维DOA估计研究热点之一文献【提出了一系列的基于特征值配对的算法。目前对配对算法的研究主要是利用特定的阵型结构来实现。Kikuchi等人【】针对L形阵列提出了一种基于互相关矩阵的配对方法并与传统的配对方法进行了比较其结果表明双L阵不同臂上的阵元间的互相关能抑制噪声从而使其配对的成功概率明显增加。第一苹绪论高分辨参数估计中如何对接收信号的时域特征进行合理利用来达到提高估计性能【’】一直是一个研究热点。通常地可以利用的特征包括:信号的波形特征【。、信号的循环平稳性【】【】【、非高斯特性‘】【】o【】、信号非圆特性‘】【、信号恒模特性‘】f】f】【叫等。值得注意的是在雷达、声纳、通信等应用领域中观测信号往往具有这些特征而对这些特征的合理利用就是在这些特征域上对信号进行匹配接收实现对具有这些特征的信号的提取即减少输入阵列的信号源个数来提高估计性能。如文献】就是通过已知波形来实现匹配滤波从而实现每次只对一个信号源进行参数估计达到提高算法的多信号处理能力、估计精度以及分辨率。通信信号通常具有循环平稳特性而对于不同信号其循环频率是不同因此可将不同循环频率的信号分别处理能够提高算法的多信号处理能力、估计精度以及分辨率。如殷勤业等【】提出了构造了“谱相关DOA矩阵"的方法该方法利用了信号的循环平稳特性并且同时适用于宽带信号和窄带信号。对于非高斯信号由于信号高阶累积量的抑制任意加性高斯噪声、并且能实现孔径扩展优点在二维DOA方面也有大量的研究如T.H.Liu等人提出了利用任意阵列的累积量进行俯仰角和方位角的估计方法【。通信信号中有一些信号具有非圆特性即椭圆协方差矩阵不为零常见的非圆信号有AMBPSKUQPSK等【】【。非圆信号由于同时利用了协方差矩阵与椭圆协方差矩阵可以大大提高算法的检测与参数估计性能。近年来利用信号的非圆特性与空间谱估计算法相结合已经成为阵列信号处理领域的一个研究新热点。自年Gounon等人提出了利用非圆信号来实现DOA估计的NC.MUSIC算法以来【涌现了大量的研究成果。其中以MUSIC算法为基础的有NCMUSICⅡNC.root.MUSICtll等以ESPRIT算法为基础的有NC.ESPIRT以及NC.UESPIRT】。文献还将一维算法扩展N维DOA估计中。Delmas和Abeida给出了MUSIC类测向算法的理论性能分析及信号非圆率不为时的CramerRao界(CRB)t】【】【Rfmer等则对不同非圆率情况下的CRB进行了分析【。本文中关于通信信号测向的研究主要是从多维参数估计出发重点研究了利用阵列的结构形式单L阵以及双L阵来实现高精度二维DOA估计以及利用阵列结构实现方位角与俯仰角的配对还研究了对具有非圆特性信号的测向算法。..单频信号频率估计研究现状频率估计问题在雷达、声纳、通信、生物医学、射电天文、电力系统以及地电子科技大学博士学位论文震等领域有广泛的应用快速、准确的估计信号频率【。】一直是研究热点之一。在电子侦察系统中除了需要完成信号方向的估计外还需要对信号进行分析处理而精确的估计信号频率是电子侦察接收机的首要任务只有准确的估计出信号频率才能保证为后续的信号处理提供基础。通常通信信号均具有平稳性或是准平稳性也即在观测时间内信号参数是不变化的或是变化很小以致可以忽略不计。并且通信信号一般可以通过一定的方法去掉调制信息而成为单频信号如MPSK信号就可以通过M次方去掉调制信息【】。频率估计方法主要有以下几大类。其中基于相位差分频率估计方法具有运算速度快精度较高的特点通常用于突发通信中的快速频率捕获。Tretter提出了基于最小二乘的频率估计和初始相位的联合估计方法这种方法在高信噪比情况下估计器是有效的但必须在频率估计前解相位缠绕。Kay提出了一种新方法与文献方法是等效的但无需解相位缠绕【。Kay方法在高信噪比下频率估计可以达到CramrRao下界且计算量很小便于实时实王见【其不足之处在于当信噪比低于dB的情况下该方法完全失效。为了克服这一问题又提出了改进的基于相位差分的方法【】。Kim等人【】提出了用矩形滤波器来提高输入信噪比从而降低频率估计的门限但是这种方法是以减小频率估计范围为代价的Fowler进一步提出采用矩形滤波器组来增加频率估计范围。年Fu等人提出了一种新的相位近似模型【】【】【】【这种模型具有在低信噪比情况下更好的估计性能。基于自相关技术的这一类频率估计方法【】【】【是基于最大似然估计算法的其中Fitz方法【是对Kay方法的一种基于自相关技术的推广该方法能降低信噪比估计门限但是仍然是以减小频率估计范围为代价的。文献】给出了最佳的自相关延迟时间。频域频率估计方法与相位差分和自相关技术的方法不同在低信噪比情况下有着优异的性能。砌纯采用FFT进行粗估计并利用牛顿法来实现频率的精估计‘。QuirmtlMacleodZaldaarov】【等人和Aboutanios【】等人均采用插值的方法来改善频率估计精度。除了上面的三类方法还有基于最d"乘的频率估计方法【Ⅲ】【基于ARMA模型的频率估计方法翎基于Kalman滤波器的频率跟踪方法【钙基于子空间类的方法【。这几类方法的共同特点是计算量较大。本文中关于通信信号分析的部分研究内容是以信号频域分析为出发点着重研究了频率估计方法与频谱分析方法实现了对单频信号的快速估计以及对任意频点上信号频谱分析。第一章绪论..混沌直扩通信信号盲估计研究现状混沌理论是非线性科学的重要分支之一随着混沌理论不断发展混沌技术越来越广泛地应用于各个工程领域并发挥着越来越重要作用。混沌在电子工程中的应用主要体现在雷达、通信以及电子对抗等方面【】【】【】【。年美国海军实验室的Pecora和Carroll首次利用驱动一响应法实现了两个混沌的同步【】这一突破性的进展使混沌理论应用于通信领域成为可能年以后混沌通信在国内外受到广泛地关注。由于混沌信号通常具有保密性好、抗截获等特点近年来在国际上相继提出了各种利用混沌信号特点的通信系统由此使混沌通信成为现代通信领域的一个新的分支特别是在保密通信、军事通信等领域中受到了广泛关注混沌通信目前主要包括混沌参数调制、混沌键控和混沌掩盖等几种方式【l矧。混沌信号以其宽带谱、类噪声、相关性能好、码族数量众多、非周期等特性越来越受到通信界的关注混沌扩频通信系统成为混沌通信理论及其应用研究中的一个新亮点。混沌序列是由确定性方程产生的它的产生和接收容易受到使用者的控制这是其在通信系统设计方面的优势。混沌系统中系统的运动状态对初始值非常敏感相邻的初始点将导致截然不同的运动轨道即完全不同的混沌序列。可以利用这一点采取适时改变系统初始值的方法来实现对混沌序列的更换和修改以增加系统的抗破译、抗截获能力。与传统的扩谱系统类似目前混沌扩频系统也主要分为三类:混沌直接序列扩频‘】f刀、混沌跳频【】混沌跳时】。混沌扩频通信系统的主要特点是利用混沌扩频序列代替普通扩频通信系统中常采用的伪随机序列。在混沌跳频系统中通常能比普通跳频系统获得更好的汉明相关特性以减小用户间的干扰【l删。混沌直接序列扩频主要分为两类一类是量化混沌直扩系统【它是将混沌映射或混沌系统产生的混沌序列直接进行二值或多值量化编码来构造直接扩频序列以这种方法所产生的直扩序列不仅数量更多、相关性能更好且在多径环境中性能也比Gold码等序列好【】。这种方式在一定程度丢失了原始混沌序列的动力学特性对其的盲估计可以采用通常伪随机序列的估计方法f】。另一类是实值混沌扩频系统轫【】它利用混沌序列频谱宽的特点直接对窄带信息码进行扩频U.Parlitz和S.Ergezinger给出了实值混沌扩频系统的基本工作原理并且分析了系统误码率、多径效应、多用户问题【】。这两大类系统均可细分为周期(短码)与非周期(长码)。目前对于混沌通信信号分析与盲估计的研究主要是针对将待传输信息与混沌电子科技大学博士学位论文信号相加后作为传输信号等几类简单的混沌通信系统。其盲估计方法主要采用频域处理、非线性预测以及相空间重构技术n【】【鲫。而对于实值混沌直扩系统由于其待传输的信息是与混沌信号相乘破坏了原有的动力学特性导致其盲分析变得更困难。文献提出了基于广义同步实现非周期的实值混沌直扩系统的破译方法但是其信噪比要求较高。本文中关于通信信号分析的部分研究内容是针对混沌直扩这种复杂的通信系统重点针对实值混沌直扩系统开展研究实现了对实值混沌直扩信号的盲分析能得到通信系统中的关键参数如扩频增益信息码盲同步以及实现信息码的盲提取。.阵列信号处理数学模型本文的假设本文主要研究内容之一是电子侦察系统中的测向问题本文中将这个工程问题在以下几个合理的假设条件下简化为远场窄带点源的二维DOA估计的学术问题。这些假设部分来自于对模型的合理抽象而另一些则是对模型合理的理想化或简化。)远场假设假设辐射源距离接收天线阵列足够远即辐射源与接收天线阵列间的距离远远大于信号波长在这种情况下就可以认为到达天线阵列的波前均为平面波。而这种假设与本论文所涉及研究对象的实际情况是符合的。)窄带假设辐射源发射的信号为窄带信号。空间窄带信号是指其时域带宽远远小于信号穿过整个阵列孔径所需时间倒数的信号Ek<<()其中忍为信号带宽‰为信号通过阵列中任意两个阵元的最大时间也即通过阵列孔径所需的时间。由于信号在阵列上的延迟时间远远小于信号的带宽倒数因此信号包络沿阵列的延迟可以忽略。由此得到窄带阵列信号处理的重要结论:若窄带信号延迟一个比带宽倒数小得多的时间其作用则相当于使载频产生一个相移而基带信号视为近似不变。第一章绪论)信源假设本文假设入射到阵列的辐射源均为点目标源这一假设使得辐射源的张角为零度即辐射源的相对方向是唯一的。阵元与接收机通道假设假设阵元的空间尺寸可以忽略即认为它们为“点阵元"的形式并假设各阵元的接收特性与其位置、尺寸无关并且阵元都是全向宽带接收阵元增益均相等相互之间的互耦忽略不计各个通道的幅相特性一致这一假设保证阵元及通道道无任何误差。)噪声假设假设各阵元、接收机通道内噪声均是零均值、方差为仃的高斯白噪声各阵元间噪声相互独立噪声与信号相互独立。二维测向中的基本数学模型在上述的合理的假设下可以给出二维测向中的基本数学模型。辐射源的二维空间角度为py)入射到空间任意两个阵元其中一个为参考阵元(位于原点)另一个阵元的坐标为(工YZ)两阵元的几何关系见图图中“”表示阵元。图.空间任意两阵元的几何关系由几何关系可以推导出两阵元间的延迟为f=二(xeosesinaysinvsinOzeose)C并将上述的假设推广到考虑Ⅳ个远场的窄带信号入射到空间阵列上M个阵元组成。对于窄带辐射源采用复包络形式可以将信号与信号延迟表示为fsi(t)=%(f)g“舭"【岛。一f)=ui(tr)e“唧of卜棚()其中阵列由()电子科技大学博士学位论文其中%(f)是接收信号的复基带信号妒是接收信号载频的相位载波频率。在窄带远场信号源的假设下有UiOf)%(f)根据式()和式()显然有下式成立s,(tr)丑O)P一唧f=N则可以得到第J『个阵元接收信号为Ⅳ‰是接收信号的()()xt(t)=暑。一吃)吩o)z=M()i=l其中啊(f)表示f时刻上第个阵元的噪声『ff表示相对于参考阵元第f个信号到达第Z个阵元时的时延则可以将阵列t时刻的接收信号写为下式xl(t)艺(f)%(f)口一铀INeJ铀g一岫一删sl(f)s(f)%(f)ha(t)th(t)‰(f)()将上式改写为矢量形式如下X(f)=AS(t)N(f)()其中X(t)为阵列的M维接收信号矢量N(t)为阵列的M维噪声矢量S(f)为Nxl维信号矢量A为空间阵列的MXN维流型矩阵且A=aaa^r】()导向矢量定义为af=e一硒%eJab。r..e一椭‰r汪...N(.)其中‰=xf=万cc为光速力为波长。由式()可知阵元间时间延迟与信号波长共同确定了导向矢量而由图.可知在远场的条件下对于特定的信号其入射方向唯一确定了导向矢量即可以通过导向矢量来估计来波方向。.单频估计的数学模型通常电子侦察系统中所面临的通信信号为窄带信号在较短的观测时间内可将其等效为单频信号如果要在较长时间范围内观测就需要将调制信息去掉。本住笠%吃.Ⅳ脚脚忡一%':I~脚肺悱一勰喜鐾一篡啪砌桃慨()等关的鬈纛鬟媾嚣嚣三一Ⅵ锄蚺轴uo~(n)()q砂‰叫f端憨电子科技大学博士学位论文法的高信噪比门限问题提出了前置矩形滤波器的思路。通过这一预处理极大地改善了信噪比门限这一问题且只增加了少量的计算量Kim方法的不足在于其频率估计范围极大地减小。当前置滤波器为长度是M的矩形滤波器时频率估计器可以获得log。(M)的增益但是其频率估计范围仅为(一r/MrclM)这种方法是以减小频率估计范围为代价来达到使频率估计方法适应于低信噪比情况。频率估计的另一大类方法是从最大似然函数出发厂(sA,o,COo)(射唧愕驴NIM)l|m柳要使式(.)对于参数A‰达到最大必须s(Ap‰):钒x(以))一“(咒)()达到极小化。通过代数运算可知对式(.)的最大化就是对信号的周期频谱进行最大化记作‘=。I一珈叫()COo朋zargmaxx(n)e。f己””I【卜蜘l:=I显然式(.)无闭式解要直接对其最大化只能通过搜索的方法需要很大的计算量不能直接适用于工程环境。FitzE”首先推导出一快速测频方法其在条件IJ国I<石的情况下可以求得式(.)的闭式解如下成耋刁了‰arg{(N一刀)氐(z)}()arg/(峨刍刁了万河万雨一刀J‰【聊Jj其中氐()是接收序列的自相关是与频率估计范围相关的参数。Fitz方法是最大似然方法的近似解具有低的信噪比门限正好解决了Kay方法信噪比门限高这一主要缺点。但是由于其近似条件的限制同Kiln方法一样降低了频率估计的范围随后LR在几乎相同的思路下推导出了一个新的闭式解【。第一章绪论.本文的章节安排本章主要是针对本文所研究的通信信号测向与分析算法中相关领域的研究现状与本文中所采用的数学模型作了简要描述。第二章至第七章中主要总结作者所做的相关部分工作本文的结构安排如下:.第二章针对单L阵的二维DOA估计开展研究着重研究了利用单L阵的阵列结构实现方位角与俯仰角配对提出了一种自动配对算法改进了基于互相关矩阵的配对算法实现频率与二维DOA的联合估计算法。.第三章研究了在双L阵中存在的空间角度约束利用这种约束实现方位角与俯仰角配对以及利用加权的最小二乘算法进一步提高估计精度并给出了基于ESPRIT算法、快速算法以及能解相干信号的不同实现方案。.第四章研究了非圆信号二维DOA估计问题。联合SVD方法同时利用非圆信号特征以及L阵的结构能在更多信号源个数条件下实现更高精度测向以及自动配对。快速算法中与其他快速算法相比较由于利用了信号的非圆特征能达到更高的测向精度。.第五章研究了通信信号分析中的频域分析技术。研究了几种频率估计算法以及对任意频谱上的频谱分量的准确、快速计算方法。.第六章开展了实值混沌直扩信号分析技术研究。着重研究了两种不同的实值混沌直扩信号的盲分析方法。实现了对实值混沌直扩信号的盲解扩。.第七章总结全文。电子科技大学博士学位论文.引言第二章单L阵二维测向算法二维DOA估计在上世纪年代起得到人们的充分重视特别是M.D.Zoltowski等f】【J】结合延时相位解时域模糊、整数搜索解空域模糊、FFT预处理以及Pro.ESPRIT等一系列技术提出了在时空欠采样条件下宽频段窄带信号频率和二维DOA联合估计方法该方法在减小算法运算量、提高算法实时性和降低硬件实现难度方面做了较多考虑体现了年代中期阵列测向技术向实用系统发展的努力。当目标信号处于三维空间时则需要利用平面阵列或立体阵列结构以实现方位角和仰角的二维参数估计。通常将二维DOA估计问题分为三个方面。()阵列的几何形式:阵列的几何形式的选择主要是决定于要求的DOA估计精度运算量及可实现性。实际二维DOA估计的快速实现算法中L阵【】f】、双平行阵列【】【】【】【j等是研究的最多的。值得注意的是L阵测向范围大、易实现性、测向算法简单、能直接使用研究得最广泛的均匀线阵(ULA)的处理方法另外可将L阵视为有共同参考点的两个均匀线阵还能直接得到方位角和俯仰角。()DOA估计算法研究:阵列的几何形式限制了测向算法的选择。如果阵列的阵元是均匀分布的通常可以利用其移不变性来快速实现二维角的估计如采用ESPRIT】【以及无需矩阵分解的快速算法如矩阵变换法【】、矩阵分割法【】、传播因子法。()方位角和俯仰角的配对:通常二维角度配对方法需要复杂的二维搜索而小计算量和自动配对方法是近年来的研究热点之一。本章内容就是针对二维DOA估计技术中的配对算法开展研究。本章具体内容安排如下:.节给出了L阵的阵列接收数据模型.节提出了一种自动配对算法.节针对文献】中提出的基于互相关配对算法提出了两种改进方法.节提出了基于伪协方差矩阵的频率与二维到达角的联合估计算法最后给出了本章的小结。第二章单L阵二维测向算法.信号模型假设由两均匀线阵构成的正交阵其相邻的阵元间距d等于辐射源载波的半波长。如图.I每个均匀线阵有M个阵元构成。图lL阵结构假定由K个窄带远场信号从不同的方向入射到阵列上并假定K<竹本文中假定信号源个数已知或是通过AIC】等经典方法可求得。则第尼个信号的仰角和方位角分别定义为ok和欢k=K在x轴和z轴上的均匀线阵接收信号表示为x(f)=A(矽)s(f)n(t):壹a(挑()n()‘’=a(吮)屯(f)n(f)P叫其中zO)A:(秒)sO)n=):Ka:(吼圳蜊()k=lz(f)=【z。(f)z(f)知(f)】x(f)=【(f)屯(f)嘞(f)】A:徊)=【a:(幺)a:(幺)a:(以)】A(矽)=a(破)a(么)a(办)】a:(幺)=卜~P叫舭mTa(峻)=卜一e叫肌)展T()()()电子科技大学博士学位论文.i}=r/"COSk,ok=COSk()s(t)=【Sl(r)s(f)&(f)】。()n:(f)=n.i(帆:(f)力谢(f)】)(f)=【nxl(f)取(f)‰(f)】。其中上标丁表示转置z(f)与x(f)是采样时刻t的X轴和Z轴阵列接收信号向量其维数为Mxln(f)和n:(f)分别为X和Z轴上Ml维零均值高斯随机向量其协方差矩阵表示为Q=E{no)no))=E{Ⅱ:。)n多o)}(.)=di口g(彳吒吒)、’A()A:()分别是X轴和Z轴上的MK维阵列响应矩阵。a。(噍)a:(嚷)分别为x轴和Z轴上的阵列流型矢量。它们包含了仰角幺和方位角吮信息。信号源满足以下统计特性E{s(t)sⅣ(f)}=R()其中R.是KxK维的入射信号协方差矩阵(对于一般的非相干信号其为满秩矩阵独立或非相关信号为对角矩阵R=diag{ct。%)%是第k个辐射源的能量而对于相干信号为降秩矩阵)。.自动配对算法..算法原理首先对于阵列接收的数学模型有如下的系统假设:信号为非相关信号阵元间噪声相互独立信号与噪声相互独立。计算L阵双臂上的接收矢量信号x(f)z(t)的互相关矩阵R嚣如下R。=E{x(t)z日o)}=A。()RA多(口)()其中上标日表示共轭转置。接下来可将互相关矩阵R分割成两个Mx(M一)的子矩阵如下R。.=R。(::M一)皇A()R。A兰(口)()第二章单L阵二维测向算法R。.=R。(:M)全A(矽)RA兰(口)()其中A:。(p)和A::(p)分别表示A:(秒)的前(M)行和后一)行构成的矩阵因此他们有如下关系A:l(目)Q(口)=A:(口)()其中Q(目)=抛(n‰)以=P胞。将式(.)代入式(.)中得到R。=A(矽)RQ(p)A三(目)()由于信号的非相关性因此有下式成立R。。:=A(矽)Q(口)R。A刍(p)()把R则和R础组成一个Mx(M)的新矩阵R如下所示R全主三三=盒:{:三二芋芝二当。口。.。、=煳Q卜从式(.)中可以得到一个新的阵列流型矩阵矩阵B(只矽)定义如下B(乡矽)会A()Ax(矽)Q(乡)丁()=(B访)(&欢)其中b(幺识)=e一归I。ax(众)’()其中圆表示矩阵的Kronecker积运算。观察式()新的阵列流型包含俯仰角和方位角并且他们是自然分离的。所以利用这种特性能实现自动配对。为了简化表达

用户评论(0)

0/200

精彩专题

上传我的资料

每篇奖励 +2积分

资料评价:

/24
仅支持在线阅读

意见
反馈

立即扫码关注

爱问共享资料微信公众号

返回
顶部