NC-OFDM系統(tǒng)的智能抗干擾決策技術(shù)研究.pdf

1、非連續(xù)正交頻分復(fù)用（Non-Contiguous Orthogonal Frequency Division Multiplexing，NC-OFDM）技術(shù)是一種高效的多載波調(diào)制技術(shù)，在干擾環(huán)境中，可通過(guò)選擇未被干擾的子帶進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，具有較好的抗干擾性能。
　　本論文結(jié)合人工智能技術(shù)，研究了NC-OFDM系統(tǒng)中基于規(guī)則和基于遺傳算法的兩種智能抗干擾決策引擎，并在幾種典型干擾環(huán)境下進(jìn)行了系統(tǒng)性能仿真分析。本文的研究主要分為以下三個(gè)

2、部分：
　　第一部分是第二章，主要研究了智能抗干擾決策引擎算法基本原理，包括遺傳優(yōu)化算法和學(xué)習(xí)推理算法。分析了各算法的工作原理以及應(yīng)用，并對(duì)這些決策算法進(jìn)行對(duì)比分析，為設(shè)計(jì)智能抗干擾決策引擎提供理論基礎(chǔ)。
　　第二部分包括第三章和第四章，主要研究了NC-OFDM系統(tǒng)基于規(guī)則的智能抗干擾決策引擎設(shè)計(jì)和系統(tǒng)抗干擾性能分析。在第三章，給出了基于規(guī)則決策的智能抗干擾決策引擎設(shè)計(jì)，并重點(diǎn)研究了兩種智能抗干擾決策算法：基于信噪比差值和誤

3、包率的自適應(yīng)調(diào)制編碼（Adaptive Modulation and Coding，AMC）算法和基于干擾認(rèn)知的自適應(yīng)子帶選擇（AdaptiveSub-Band Selection，ASBS）算法。仿真結(jié)果表明，本文提出的AMC算法優(yōu)于傳統(tǒng)算法，在典型衰落信道環(huán)境中能夠在保證誤比特率性能的前提下有效提升系統(tǒng)容量；ASBS算法在典型干擾環(huán)境中具有很強(qiáng)的抗干擾能力。
　　在第四章，仿真分析了基于規(guī)則決策的NC-OFDM系統(tǒng)在無(wú)干擾和干

4、擾環(huán)境中的誤比特率和信息傳輸速率，干擾環(huán)境包括部分帶噪聲干擾、瞄準(zhǔn)式干擾、梳狀干擾、脈沖干擾、掃頻干擾等典型干擾。仿真結(jié)果表明：采用了多種抗干擾措施的NC-OFDM系統(tǒng)，在基于規(guī)則的智能抗干擾決策下，能智能適應(yīng)信道環(huán)境的變化，并能抵抗SJR??40dB的典型干擾，在誤比特率滿足系統(tǒng)要求的前提下，使得系統(tǒng)獲得盡可能高的容量。
　　第三部分是第五章，主要研究了NC-OFDM系統(tǒng)基于遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）的

5、智能抗干擾決策引擎設(shè)計(jì)和系統(tǒng)抗干擾性能分析。首先研究了基于GA的智能抗干擾決策引擎的框架以及引擎內(nèi)的優(yōu)化決策單元設(shè)計(jì)；接著對(duì)決策單元的參數(shù)進(jìn)行了分析；然后對(duì)基于GA和自適應(yīng)遺傳算法（Adaptive Genetic Algorithm，AGA）的決策引擎在無(wú)干擾環(huán)境和干擾環(huán)境的決策性能進(jìn)行了仿真分析。仿真結(jié)果表明基于GA和AGA的智能決策引擎具有很強(qiáng)的抗干擾能力，并能有效地提升系統(tǒng)容量；在相同誤比特率要求下，比基于規(guī)則的決策引擎的平均信