基于稀疏贝叶斯学习的多跳频信号DOA估计方法

针对多跳频信号空域参数估计问题,该文在稀疏贝叶斯学习(SBL)的基础上,利用跳频信号的空域稀疏性实现了波达方向(DOA)的估计。首先构造空域离散网格,将实际DOA与网格点之间的偏移量建模进离散网格中,建立多跳频信号均匀线阵接收数据模型;然后通过SBL理论得到行稀疏信号矩阵的后验概率分布,用超参数控制偏移量和信号矩阵的行稀疏程度;最后利用期望最大化(EM)算法对超参数进行迭代,得到信号矩阵的最大后验估计以完成DOA的估计。理论分析与仿真实验表明该方法具有良好的估计性能并能适应较少快拍数的情况。     

无人机通信网络物理层安全传输技术

下一代通信网络可利用无人机的高移动性满足其高覆盖、低延迟等通信需求,但安全传输的问题也由于无线信道的广播特性与日益增加的通信节点数量亟待解决.因为无人机是资源受限的空中平台,上层加密技术难以在无人机通信网络中发挥同等有效的作用.物理层安全的本质是对信道进行人为设计从而实现合法信道与窃听信道的差异最大化,在无人机通信网络...     

多跳频信号的2D-DOA估计

为了利用跳频信号的二维波达方向（2D-DOA）辅助同步跳频信号的网台分选和信号识别、跟踪,提出一种基于酉ESPRIT算法的多跳频信号2D-DOA估计方法。首先利用形态学滤波的方法对跳频信号的时频图进行修正,并在修正的时频图上完成有效跳的提取;然后基于平面天线阵列结构,建立有效跳的阵列快拍数据模型;在此基础上,采用酉ESPRIT算法进行跳频信号的2D-DOA联合估计。该方法将接收数据从复数域转化到实数域处理,降低了运算复杂度;同时构造实矩阵时,复用了接收数据,提高了估计精度。仿真结果表明,该算法具有良好的估计性能。