衛(wèi)星USB測控體制下信號特征參數(shù)的分析與識別.pdf

1、衛(wèi)星是現(xiàn)代信息網(wǎng)絡中的重要節(jié)點，是推動全球信息化的重要手段。衛(wèi)星測控通信系統(tǒng)是衛(wèi)星與地球站或衛(wèi)星與其它衛(wèi)星之間進行信息交流的紐帶，是衛(wèi)星實現(xiàn)信息獲取、信息傳輸和信息控制等功能的技術支持和功能保障。衛(wèi)星統(tǒng)一S頻段測控體制在軍事和民用領域均得到廣泛應用。開展衛(wèi)星信號參數(shù)自動識別技術的研究，既可以用于自適應信號檢測，又可以用于信息攻防中的信號偵收。因此，無論從理論角度還是從應用角度來看，都具有重要的學術意義，同時也具有極為重要的國防應用價值。

2、
　　與軟件無線電技術相結(jié)合是信號識別技術發(fā)展的新方向?；谲浖o線電的衛(wèi)星信號檢測識別系統(tǒng)以開放性硬件為通用平臺，用可升級、可重置的不同應用軟件來實現(xiàn)信號的自動識別。以此為前提，如何在缺少先驗知識的條件下保證參數(shù)識別的實時性、穩(wěn)定性和可靠性日益成為國內(nèi)外學者關注的焦點。
　　在此背景下，本文以衛(wèi)星測控信號特征參數(shù)識別為研究對象，研究內(nèi)容包括衛(wèi)星測控信號去噪、單通道副載波欠定盲分離和測控信號調(diào)制參數(shù)盲估計三個關鍵技術。本文從

3、理論分析、算法仿真以及硬件實現(xiàn)三個層面對上述問題展開了系統(tǒng)而深入地研究。本文的主要研究內(nèi)容如下所述：
　　首先，論文對衛(wèi)星測控信號去噪進行了研究。信號去噪屬于參數(shù)識別的預處理，其目的是減小鏈路噪聲的影響，提高參數(shù)識別的準確性和可靠性。為了降低算法對信號先驗知識的依賴度，本文選擇小波系數(shù)閾值法作為信號去噪的基本方法。在簡要介紹了閾值法的基本原理和算法結(jié)構之后，對影響算法性能的幾個關鍵問題進行了研究：一是依據(jù)小波基的特性參數(shù)，選出適用

4、于本課題的最優(yōu)小波基，并引入重構因子對所選小波基重構信號的能力進行評價；二是采用均值逼近法降低噪聲方差，弱化噪聲對閾值選取的影響，整體上減小了重構信號與原始信號之間的偏差；最后選取無偏似然閾值準則實現(xiàn)對閾值的自適應選擇，并引入一種新的閾值函數(shù)對小波系數(shù)進行迭代處理。仿真結(jié)果說明了本文提出的自適應小波閾值去噪算法具有較好的去除白噪聲的效果，為后續(xù)衛(wèi)星測控副載波信號盲分離研究奠定了基礎。
　　其次，論文介紹了副載波分離與參數(shù)估計涉及到

5、的粒子濾波相關的理論知識，為后續(xù)章節(jié)研究分離與參數(shù)識別算法奠定基礎，其內(nèi)容包括貝葉斯濾波原理、蒙特卡羅方法及粒子濾波的基本思想，最后，介紹了粒子濾波算法中存在的退化問題并總結(jié)了粒子濾波的基本算法結(jié)構。從對粒子濾波理論的分析中了解到粒子濾波算法不僅適用于盲信號、非線性等極端條件，并且可以通過未知信號和參數(shù)的聯(lián)合估計同時解決副載波分離與參數(shù)識別這兩個問題，降低了算法復雜度。
　　再次，論文研究了衛(wèi)星USB測控副載波盲識別問題。衛(wèi)星測控

6、副載波盲識別問題包括分離和參數(shù)估計兩部分內(nèi)容。通過對衛(wèi)星測控副載波盲識別問題的分析可知衛(wèi)星 USB測控體制采用的頻分復用技術決定了副載波盲分離屬于特殊的單通道欠定盲源分離問題。本文引入粒子濾波的思想，提出了一種基于粒子濾波的副載波信號盲識別算法。將盲識別問題轉(zhuǎn)化成了未知參數(shù)和信息符號的聯(lián)合估計，解決了單通道欠定盲源分離和參數(shù)估計兩個問題。在運用粒子濾波算法時，為了克服粒子退化問題，依據(jù)衛(wèi)星信號狀態(tài)空間的特點，在兩個方面對粒子濾波盲識別算

7、法進行改進，通過輔助變量粒子濾波算法將最新的觀測值引入重要性函數(shù)中，同時，在重采樣過程中，提出了一種基于粒子群優(yōu)化思想的的粒子整體優(yōu)化算法，提高了粒子的利用效率。本章最后，研究了測控副載波碼速率識別算法。本文采用了對信噪比不敏感、無需先驗知識的小波變換算法進行碼速率的盲估計。為提高小波變換的分析性能，本文設計了一種粗細結(jié)合的兩步估計算法，即先利用快速算法進行碼速率粗估計，然后根據(jù)粗估計的結(jié)果選擇小波尺度，再進行碼速率細估計。仿真實驗表明

8、：本文算法其估計性能優(yōu)于單一尺度算法。
　　最后，論文建立了一個測控信號識別試驗系統(tǒng)，將衛(wèi)星信號參數(shù)識別算法移植到硬件平臺上。在對實驗系統(tǒng)的組成部分進行介紹之后，分析了算法在硬件平臺中實現(xiàn)的關鍵問題，對測控副載波盲識別算法進行改進，給出了測控副載波參數(shù)識別硬件平臺驗證算法。然后，通過CORTEX測控終端生成仿真信號，對移植到硬件平臺上的算法進行測試。本文將系統(tǒng)與衛(wèi)星測控地面站相連，實地實時對接收的某一在軌衛(wèi)星信號進行識別，驗證了算