跳頻體制下的干擾檢測及盲源分離.pdf

1、隨著信息化戰(zhàn)爭愈演愈烈，信號(hào)處理在信息對抗方面得到越來越廣泛的應(yīng)用。常規(guī)的跳頻通信系統(tǒng)通常利用大的帶寬來提高抗干擾能力，但是是有限制的。當(dāng)通信信道的電磁環(huán)境比較復(fù)雜時(shí)，會(huì)疊加上各種類型的干擾，影響信號(hào)的接收。本文利用盲信號(hào)分離的優(yōu)勢，結(jié)合干擾抑制技術(shù)，提高系統(tǒng)的抗干擾能力。主要內(nèi)容包括：
　　1、研究了基于時(shí)頻分析的跳頻信號(hào)干擾檢測問題。將幾種干擾信號(hào)包括掃頻干擾、多音干擾、周期脈沖干擾、隨機(jī)干擾組合成自適應(yīng)的形式，建立干擾庫，并

2、變換到時(shí)頻域。根據(jù)每種信號(hào)在時(shí)頻域的特征，利用它獨(dú)有的特點(diǎn)，對時(shí)頻矩陣進(jìn)行篩選，與干擾庫中的信號(hào)進(jìn)行對比，記錄每種干擾信號(hào)的時(shí)頻點(diǎn)。為了減少對后面干擾信號(hào)檢測的影響，需要將先檢測出的時(shí)頻點(diǎn)刪除，然而由于交叉點(diǎn)的限制，需要另行處理。最后，對跳頻通信信號(hào)中的干擾檢測進(jìn)行了分析，為了減少對跳頻信號(hào)的損傷，增加了跳頻信號(hào)功率恢復(fù)方法。
　　2、研究了跳頻信號(hào)的盲分離算法?？紤]三路源信號(hào)和兩路觀測信號(hào)的欠定情形，接收到的兩路觀測信號(hào)時(shí)域上波

3、形重疊，沒有明顯的特征，不能分離。利用短時(shí)傅里葉變換方法將觀測信號(hào)變換到時(shí)頻域，可以清晰地觀測到跳頻信號(hào)的時(shí)頻特征。但是由于噪聲和交叉項(xiàng)的影響，跳頻圖案呈現(xiàn)出許多噪點(diǎn)。本文在混合矩陣估計(jì)算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，首先篩選時(shí)頻點(diǎn)，然后檢測單源時(shí)頻點(diǎn)，對單源時(shí)頻點(diǎn)的檢測重新進(jìn)行了門限的設(shè)置，符號(hào)向量根據(jù)最大值判斷，并且能夠自適應(yīng)的選擇時(shí)頻矩陣的列數(shù)，使算法更有擴(kuò)展性。最后與基于時(shí)頻掩蔽和高階累積量的盲信號(hào)分離算法進(jìn)行了分析比較。
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4、、研究了干擾檢測在盲信號(hào)分離算法中的應(yīng)用。由于在盲信號(hào)分離中，接收信號(hào)是多路源信號(hào)的混合，并且由于干擾信號(hào)的作用，時(shí)頻點(diǎn)被嚴(yán)重影響。基于時(shí)頻域?qū)Ω蓴_信號(hào)的檢測和識(shí)別過程運(yùn)算量較大，為了降低計(jì)算量并減少對交叉項(xiàng)信號(hào)功率的恢復(fù)進(jìn)程，研究了基于小波包和非抽取小波包的窄帶干擾抑制算法，后者對干擾的抑制能力較好。聯(lián)合頻域干擾抑制算法和時(shí)頻域干擾檢測和識(shí)別算法，對干擾信號(hào)進(jìn)行了抑制，并且利用盲信號(hào)分離算法對跳頻信號(hào)進(jìn)行了恢復(fù)。根據(jù)得到的相關(guān)系數(shù)矩陣