Alpha稳定分布噪声背景下MPSK信号参数估计

针对基于二阶循环统计量的参数估计算法在Alpha稳定分布噪声中严重退化的问题,提出了一种基于分数低阶循环谱的多进制相移键控(m-ary phase shift keying,MPSK)信号参数估计算法.研究了MPSK信号的分数低阶循环谱,对于不同M值下的相移键控(phase shift keying,PSK)信号,分析了其参数(载波频率和码元速率)和相应分数低阶循环谱中参数(频率和循环频率)的关系,在此基础上给出了适合所有PSK信号的载波频率和码元速率估计算法.实验结果表明,在Alpha稳定分布噪声背景下,基于分数低阶循环谱的算法明显优于基于二阶循环谱的算法,高斯噪声背景下两种算法性能相当.     

基于实归一化压缩循环统计量的调制识别方法

为解决传统二阶统计量在Alpha稳定分布噪声背景下失效的问题,提出了实归一化压缩函数和实归一化压缩二阶循环统计量的概念并推导其性质。在研究备择信号该类统计量的基础上,选取实归一化压缩循环谱特定频率和循环频率点处的幅度作为特征参量,利用最小误差判决分类方法实现信号调制方式的识别。仿真结果表明,该方法在Alpha稳定分布噪声和高斯噪声背景下均有良好的性能,相较于其它基于非线性变换的方法,性能相近且复杂度更低,鲁棒性更强,灵活性更好。     

冰下脉冲噪声特性及信号检测性能分析

针对冰下噪声的显著脉冲特征及其对冰下的探测声呐的干扰的问题,本文采用第8次北极科考声学实验和松花江实验获得的冰下噪声数据,研究其统计特性及对匹配滤波器检测性能的影响。分析了冰下噪声数据的统计特性,采用Alpha稳定分布作为统计模型,通过分数低阶矩法估计噪声数据获得的Alpha稳定分布参数并对噪声数据进行拟合并同高斯分布拟合情况进行对比,采用蒙特卡罗(Monte-Carlo)方法,利用实际冰下噪声数据及仿真数据分析匹配滤波检测性能,结果表明:冰下噪声具有非高斯性,拖尾较重;相比高斯分布,Alpha稳定分布更符合实际冰下噪声统计特性;相同信噪比下,宽带脉冲信号抑制冰下脉冲噪声性能优于窄带脉冲信号,并且不同特征指数α对检测性能有一定的影响。本文的研究结果可为在冰下工作的主动声呐设计及性能预报提供一定的理论依据。     

基于迭代攻击检测的联合压缩频谱感知算法

针对宽带认知无线电网络中频谱感知所需采样率过高以及频谱感知性能容易受到模仿主用户攻击威胁的问题,提出了基于迭代攻击检测的联合压缩频谱感知算法。认知无线电用户利用压缩感知理论降低信号的采样率,并将感知结果报告给融合中心。融合中心利用来自各认知无线电用户的感知报告估计主用户发射信号功率和路径损失参数,根据估计误差得到测量剩余值。在迭代攻击检测中,通过比较测量剩余值发现和去除受到模仿主用户攻击影响的异常感知报告,合并剩余报告得到可靠的联合频谱感知结果。仿真表明,该算法能够有效抵抗模仿主用户攻击,并且能够以低于奈奎斯特准则的采样率实现准确可靠的频谱感知。     

基于EEF准则的认知无线电宽带频谱感知

提出了基于指数嵌入族(EEF)准则的认知无线电宽带频谱感知算法. 在EEF准则宽带感知算法的基础上,充分考虑信号子空间和噪声子空间的性质,利用Gerschgorin酉变换改进EEF算法,提出了基于Gerschgorin EEF(GEEF)的宽带感知算法. 该方案主要是利用EEF准则或GEEF准则估算出授权频带中被主用户占用子带集合的势,从而完成宽带授权频段上空闲频带的感知,以便于被次级用户动态接入. 理论推导和仿真结果表明,所提出的方案无须知晓任何有关噪声功率和主用户信号的先验信息,对噪声功率的不确定性具有鲁棒性.     

基于GBIC准则的认知无线电宽带频谱感知

提出了基于广义贝叶斯信息准则(GBIC)的认知无线电宽带频谱感知算法. 该方案主要是利用GBIC准则估算出宽带授权频带中被主用户占用子带的个数,并确定其在宽带频段上的相应位置,从而完成宽带感知频段上的空闲频段定位以便于次级用户动态接入. 理论分析和仿真结果表明,所提出的GBIC准则宽带频谱感知方案对先验信息的依赖程度低,可以有效地提高频谱感知性能,其性能十分接近传统的能量感知方案.     

认知无线电最优用户选择协作频谱感知

提出了基于最优用户选择的协作频谱感知方案,通过引入Gerschgorin圆盘理论建立用户选择机制,筛选出信道条件最优的若干个认知用户,由其对应的感知数据空间生成全局判决统计量以实现最优协作感知,并在此基础上提出迭代门限算法,进一步优化感知性能.理论分析和仿真结果表明,该方案无需知晓授权用户信号、信道、噪声功率等先验信息,对噪声功率不确定性具有较强的鲁棒性,且当接收机采样次数和参与协作的用户数都受限时,感知性能仍然很稳定,可作为协作频谱感知的现实可实现方案.     

基于递归算法的频谱感知方法

针对传统的宽带频谱感知方法需要在各个频率信道平均分配计算量或硬件资源,频谱感知效率不高问题,给出利用递归算法代替快速傅立叶变换算法进行频谱感知的方法。根据信道占用率统计规律,调整频谱感知控制单元的本振频率,自适应选择递归算法滤波器,实现对多个感兴趣频率信道检测。仿真实验及分析表明,利用递归算法进行频谱感知时,只需要计算那些感兴趣的频率信道的功率谱,提高了频谱感知效率。     

基于分布式压缩感知的宽带协作频谱感知算法

针对认知无线电中传统的宽带压缩频谱感知算法计算复杂度高、检测实时性差的缺点,提出基于分布式压缩感知信道能量观测差值的宽带协作频谱感知算法。该算法无需重构T+1时刻的信号频谱,只需重构T+1时刻与T时刻的信道能量差值,进而得到T+1时刻的信道能量;另外,为减少深衰落、阴影衰落等不利因素的影响,采用多个次用户协作频谱感知。数值分析表明,该算法所需的平均感知时耗为直接重构T+1时刻的信道能量算法的50%左右,且获得了检测概率大于0.95的检测性能。     

声矢量阵列脉冲环境下的多伯努利机动源DOA跟踪

针对声矢量阵列脉冲环境下的多机动源波达方向的跟踪问题,提出了一种分数低阶矩的交互式多模型多伯努利滤波算法.该算法将交互多模型引入多伯努利滤波器多机动源预测过程中,并利用α稳定分布对脉冲噪声进行建模,通过分数低阶矩得到空间谱的MUSIC伪似然函数,并通过粒子滤波实现.仿真实验结果表明,该算法能够有效实现脉冲噪声下多机动目...     

分布式宽带合作频谱感知算法

针对传统宽带合作频谱感知中集中式频谱重构带来的网络通信负担重、重构复杂度高的缺点,提出了一种基于分布式子空间估计的非重构宽带合作频谱感知算法.该算法直接从欠采样数据中估计信号子空间,利用子空间的正交性实现频谱感知.为了获得空间分集增益,采用基于扩散自适应的分布式估计算法求解全局信号子空间.理论分析与仿真结果表明,该算法无需重构原始信号的频谱,运算复杂度低,全分布式的多用户合作提高了频谱感知性能,且具有更少的节点通信量.     

Novel anti-noise-uncertainty spectrum sensing algorithm based on power spectral density segment cancellation

Since noise uncertainty seriously degrades the spectrum sensing performance of energy detection algorithms, a novel spectrum sensing algorithm based on the power spectral density segment cancellation (PSDSC) is proposed. This spectrum sensing algorithm, which can yield real-time and robust performance, makes use of the un-correlation of different power spectrum lines and takes the ratio of some PSD (power spectral density) lines to the residual PSD lines as the detection statistics. Theoretical analysis and simulation results show that the PSDSC algorithm can overcome the noise uncertainty problem effectively and that the decision threshold does not vary with the ambient noise level of secondary users. The PSDSC algorithm could offer a high probability of detection (P_d) at a low probability of the false alarm (P_fa) for a wide range of signal to noise ratios (SNR) and could be applied to spectrum monitoring and cognitive radio systems in the complex electromagnetic environment.     

一种基于Goertzel算法的频谱感知方法

频谱感知是认知无线电的首要任务,传统的扫描式宽带频谱感知方法效率不高,因为对于具有高占用率的频率信道不需要经常感知。文章提出一种基于Goertzel算法的频谱感知方法,适于针对宽带频谱内具有高可用性的频率信道进行监控和检测。介绍了该方法的工作原理和实现结构。通过仿真实验可看出,该方法可以有效实现对频带内某些指定频率进行感知。     

基于能量检测的频谱感知方法分析

简要介绍了认知无线电中基于能量检测的频谱感知方法,在分析能量检测法原理和性能基础上,研究了噪声的不确定性对检测性能的影响.仿真表明,能量检测法是一种简单、有效的频谱感知方法.     

Novel recognition method for digital modulation signals with Alpha stable noise

The traditional methods for digital modulation signals recognition with Alpha stable distribution noise have the problem of poor performance. In this paper, a novel recognition method for digital modulation signals based on the generalized cumulant and generalized instantaneous phase is proposed to solve this problem. This method extracts the characteristic parameters which are the generalized cumulant and maximum of normalization and center generalized instantaneous phase spectral density based on fractional Fourier transform. And then the minimum mean square error classifier and the threshold are used to achieve modulation recognition of digital modulation signals with Alpha stable distribution noise. Simulation results show that the proposed method has not only better performance but also lower computation complexity than the traditional recognition methods in an Alpha stable distribution noise environment.     

压缩传感非稀疏宽带频谱导频检测方法

为了突破频谱稀疏性对压缩传感技术的限制,提出了一种基于压缩传感的频谱检测方法,在保证对主用户的干扰不超过指定门限的前提下,通过对目标频段的主用户信号和导频信号在频域进行线性运算,保留频谱空洞处的导频分量,把对非稀疏的主用户信号的恢复转化为对稀疏导频信号的恢复.该方法解决了认知无线电宽带频谱检测中,压缩传感技术在主用户信号非稀疏时的失效问题.仿真结果表明,导频检测方法可以对非稀疏频谱的频谱空洞位置进行准确检测.