基于噪声功率估计的抗窄带干扰接收机自适应PN码捕获技术

在存在强窄带干扰条件下,正确实现伪码捕获是抗干扰接收机的关键技术之一。变换域干扰检测与PN码捕获判决都需要估计接收机背景噪声功率,本文在变换域谱线幅度平方服从指数分布假设下,利用中位数估计理论对存在窄带干扰接收信号的背景噪声功率进行估计,实现干扰检测门限和PN码捕获判决门限的自适应设置。仿真结果表明,文中设计的检测装置可实现强窄带干扰、大动态范围接收机PN码的正确捕获。     

基于形态学预处理的短波猝发信号检测算法

在短波宽带接收条件下的猝发信号检测中,存在信道噪底起伏较大、多峰信号较多等问题。针对这两个问题,提出一种基于频谱灰度形态学预处理原理的短波检测方法,通过将宽带频谱图作为一维灰度图像进行形态学预处理,较好地估计了宽带频谱的噪声基底;并采用自适应门限、幅度门限和带宽门限等多门限联合判证方法,有效解决了多谱峰信号的判证问题。大量实验表明,该检测方法能够在宽带条件下实现对短猝发信号的高概率捕获,具有很强的鲁棒性和实用性。     

基于加窗DFT的直扩通信系统窄带干扰抑制研究

针对直扩通信系统中基于门限检测的窄带干扰抑制的关键技术,引入重叠加窗方法,克服了由加窗带来的信号失真。并且提出了一种改进的自适应门限算法——归一化门限干扰检测处理算法。算法是将接收信号的包络经对数放大,归一化处理后得到一种归一化门限,然后将高于门限的谱线幅度抑制到与噪声相近的程度。分析和仿真表明,算法有较强的自适应能力,能有效抑制直扩系统中的窄带干扰。     

低信噪比下基于自适应门限的窄带干扰抑制研究

对一种基于自适应门限的变换域窄带干扰抑制技术进行了研究。该技术根据在低信噪比下接收信号经过快速傅立叶变换后数据的统计特性,估计出高斯白噪声和干扰之间的门限值,然后将高于门限的干扰谱线幅度值抑制到与噪声相近的程度,大大减少了干扰信号的功率,从而提高信噪比。理论分析和仿真结果表明,该技术改善了系统性能且便于硬件实现。     

卫星直扩通信系统干扰检测技术研究

提出一种卫星直扩通信系统的干扰检测方法,首先将时域接收信号构造为一个复矢量信号,接着对该复信号进行加窗快速傅里叶变换（FFT）,然后根据接收信号在频域上呈现的统计特性,估计出自适应干扰检测门限,谱线幅度大于干扰检测门限的谱线被认为是干扰信号的频谱,最后根据干扰信号的特性估计出该信号的频率、带宽和功率。理论分析和实验表明,该方法对于卫星直扩通信系统中的干扰信号具有很好的检测性能。     

扩频同步系统自适应门限检测方法研究

提出了一种用于扩频同步中的自适应门限检测方法,该方法在自适应基本理论的基础上,采用自动检测电路,调整捕获门限值随着接收信号电平值的大小而改变,从而克服了多径和多址干扰对同步的影响。理论分析和仿真试验表明,自适应门限检测器的虚警概率、漏检概率和平均捕捉时间性能均明显优于固定门限检测器。     

部分频带干扰下的OFDM系统干扰检测与分集抑制算法

面向目前应用广泛的正交频分复用(OFDM)系统,提出了一种基于前向连续方差去除(FCVE)的干扰检测算法和基于频率分集的干扰抑制算法,通过该组合策略大幅提高了部分频带干扰条件下的通信性能.理论推导了FCVE算法的门限因子,并利用设定的门限因子和接收信号方差计算得到干扰检测门限值,进而实现高准确度的干扰检测.仿真结果表明...     

基于形态滤波的短波信号检测算法

针对短波信号检测中色噪声干扰导致信号检测概率低的问题,通过研究实际短波信道特性和信号的频谱特征,提出一种将信号频谱图作为一维灰度图像进行形态学滤波的预处理算法,应用联合形态学滤波估计信号噪声基底,利用改进的顶帽变换进行白化滤波,最后依据高斯白噪声环境下的门限估计理论进行信号检测。实验结果表明,该算法能在复杂的短波信道环境下较好地抑制色噪声干扰,对弱信号的有效检测率可提高10%～20%。     

宽带侦察信号检测中的门限算法

利用接收频谱不同噪声子带的独立同分布特性,讨论了通信侦察中信号检测的自适应门限算法.以接收信号DFT输出幅度平方作为统计量时,按指数分布特征计算门限;以DFT幅度平方的积累值作为统计量时,按卡方分布或恒虚警处理计算门限.根据不同统计量服从某一概率分布的特性,上述方法可统一为基于噪声谱线直方图统计的方法,并针对有色噪声频谱提出了一种基于形态学开运算的谱线处理方法.理论分析与仿真实验验证了算法的有效性.     

一种改进的MIMO生物雷达人体目标检测跟踪联合自适应算法

与传统生物雷达相比,MIMO雷达能获取人体目标的方位向信息,具有明显优势。为了降低人体目标运动以及近场环境杂波带来的干扰,提出了一种改进的MIMO生物雷达人体目标检测跟踪联合自适应算法。首先引入图像形态学的方法对雷达成像结果进行杂波预处理,其次采用改进的自适应门限方法进行目标检测,最后采用航迹关联方法得到目标运动的准确轨迹,并依据目标位置反馈调整检测门限,从而实现人体目标的动态检测跟踪。实测数据表明,该方法能有效滤除杂波干扰,且具备良好的跟踪连续性。      

Adaptive Spectrum Sensing Algorithm in Cognitive Ultra-wideband Systems

Energy detection is a simple spectrum sensing technique that compares the energy in the received signal with a threshold to determine whether a primary user signal is present or not. Setting the threshold is very important to the performance of the spectrum sensing. This paper proposes an adaptive spectrum sensing algorithm where an optimal decision threshold of energy detection is derived based on minimizing the weighted sum of probabilities of detection and false alarm. Since the optimal decision threshold is dependent on the noise power and signal power, a simple, practical frequency domain approach is devised to estimate both. The algorithm can be used for the detection of various kinds of signals without any prior knowledge of the signal, channel or noise power, and is able to adapt to noise fluctuation. Simulations for detecting narrow-band and wideband signals (phase shift keying signal, frequency shift keying signal, orthogonal frequency division multiplexing signal) and ultra-wideband (UWB) signals (direct sequence spread spectrum signals) in an IEEE 802.15.3a UWB band are presented. The results show that the proposed algorithm has excellent robustness to noise uncertainty and outperforms the existing spectrum sensing algorithms in the literature.     

随机共振应用于窄带PSK信号检测的研究

非线性随机共振系统能够有效利用噪声能量增强微弱周期信号,因此可用于强噪声背景下的微弱通信信号检测。本文提出基于人工鱼群算法的自适应随机共振方法处理相移键控(PSK)信号,分别从算法应用于参数估计、应用于提高带内信噪比、应用于降低检测信噪比门限三个角度分析本文算法对PSK信号检测带来性能上的提升,阐述了采样率在窄带PSK信号随机共振中的作用。对比谱线法,基于人工鱼群算法的自适应随机共振能够明显提升PSK信号参数估计性能,并且将参数估计信噪比门限降低3-6dB。此外,本文验证得到随机共振直接处理窄带周期信号没有实际提升效果。      

基于循环前缀频域自相关的OFDM信号频谱感知

针对无线通信频谱资源有限并且利用率非常低的问题,研究了认知无线电系统中基于信号典型特征的频谱感知策略,并进行动态频谱检测.提出了一种基于循环前缀频域自相关的频谱感知算法,利用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号的循环前缀具有循环平稳特性,在信...     

一种基于循环谱的突发信号盲检测算法

突发信号盲检测在非合作通信中至关重要。待检测信号特征量的构造与突发信号段起止点的精确捕获是突发信号盲检测技术的关键。文中提出了一种基于循环谱的突发信号盲检测算法,算法首先以循环谱循环频率截面的相对方差作为待检测信号的特征量,该特征量具有优良的抑制突发强噪声干扰性能;然后利用特征量的方差进行信号存在性判决;最后采用基于特征量峰值的突发信号段起止点搜索算法,避免了设置检测门限带来的信噪比估计、噪声功率估计等问题,同时可在一定的检测正确率条件下保证起止点的捕获精度。仿真结果表明,该算法能有效抑制突发强噪声干扰,信号存在性判决准确率高,而且在误差控制要求较严格条件下的检测精度优于双窗能量法。      

一种基于滤波器组的自适应门限窄带干扰抑制方法

针对直接序列扩频(DSSS)通信中的强窄带干扰,提出了一种基于重叠变换滤波器组的自适应门限窄带干扰抑制技术.该技术根据接收信号经过滤波器组后的统计特性,确定窄带干扰与扩频信号之间的阈值.通过降低高于阈值的子带信号的强度,降低了处理后的信号中的干扰能量,使接收信号的信噪比大大提高.     

适于动态信道化接收机的信道检测算法

:针对现有频谱检测算法无法解决不同信道之间的噪声基底差异问题,提出了基于形态学运算的信道检测算法。该算法首先利用形态学运算对信道噪声基底进行估计,并将其减去,消除了复杂噪声背景的影响;然后,采用能量检测算法确定检测门限,实现子带信号的检测。仿真结果表明:该算法能够在噪声起伏较大的背景下完成信道检测和判决,检测概率优于传统能量检测算法。     

自适应估计信号个数的频谱信号提取算法

无线电监测频谱数据中包含有大量的信号,准确提取这些信号有利于掌握全频段的频谱使用情况。实际信号的频谱由于受噪声干扰,会出现信号频带内个别频点能量值低于检测门限的情况,此时传统的门限检测算法会将该信号错估为多个信号,产生多个虚假的相邻信号间隔,导致频谱信号提取的准确率下降。对此,根据虚假相邻信号间隔特点,提出一种自适应估计信号个数的频谱信号提取算法,该算法可自动、准确估计频谱监测数据中电磁信号的个数,并将对应的信号及频谱信息提取出来。实验结果表明,该方法具有自适应性、强鲁棒性和高准确性,有效提高了频谱信号提取的准确率,为军、民电磁环境的识别与掌握提供基础的电磁信号数据支撑。     

基于子波变换的无线通信网络干扰信号检测研究

在冗杂环境下,为有效识别无线通信网络干扰信号,提出基于子波变换的无线通信网络干扰信号检测研究。将干扰信号分为单音、多音、调频等类型,利用射线模型描述通信信道损失,确立噪声影响下的干扰信号结构,提取信号时频分布特征;在子波变换过程引入阈值滤波算法,将噪声投影在不同子波空间中,合理设置阈值,计算新的变换系数,实现信号去噪;采用混沌循环谱方法,将干扰信号检测转换为二元假设检验问题,获取二阶时变检测函数,计算决策量,结合门限值完成干扰信号检测。实验结果表明,该方法能够有效过滤噪声,检测出的干扰信号波形与频率与实际情况相符。     

基于DFT的自适应窄带干扰抑制算法研究

介绍了一种频域自适应窄带干扰抑制的方法,该方法基于离散DFF（傅里叶变换）技术,在频域采用N-∑算法自适应确定干扰抑制门限,可以有效地去除窄带干扰对宽带通信系统解调性能的影响,适用于DSSS（直接系列扩频）信号中去除强窄带干扰信号的影响。该算法简单高效,非常适合于数字硬件实现,实验和实测结果表明了该算法的有效性。     

一种基于循环谱峭度的信号检测方法

在研究通信信号的循环平稳理论的基础上,将循环谱和峭度相结合,给出了一种低信噪比情况下的信号检测方法,降低了一般循环谱检测方法的复杂度,提高了检测性能。该方法首先采用频域平滑方法计算循环谱的 截面,有效降低背景噪声的影响;然后计算该截面幅度的峭度值 ,当该峭度值 大于门限时,表明检测到信号。仿真结果表明,基于循环谱峭度的信号检测方法优于前人提出的循环谱检测方法,可用于低信噪比情况下的信号检测。