扩谱通信抗干扰之现代信号处理应用概述

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1、扩谱通信抗干扰之现代信号处理应用概述1.绪论1.1引言信号处理学科是信息科学中发展最迅速的学科之一⑴。现代信号处理技术的发展极大地推动了雷达、声纳、通信、自动化、图像、视频、模式识别、物联网等技术领域的迅猛发展。各种信号，诸如通过天线接收到的无线信号，通过摄像机获得的图像信号，传感器网络检测到的传感信号，以及扩谱通信抗干扰或图像超分辨率重构等领域，都需要通过现代信号处理技术中的高阶统计量、估计与预测、盲源分离、压缩感知等方法加以处理，从而达到所要求的处理目标。本文结合国家自然科学基金课题《基于盲源分离的扩谱通信抗干扰技术N

2、O.6U79006》需要，探讨扩谱通信抗干扰中的现代信号处理方法及相关扩展应用。..........1.2扩谱通信抗干扰随着通信对抗技术和电磁战技术的日益发展，炉谱通信面临越来越复杂的干扰环境和生存挑战。在民用通信方面，由于频谱资源日益紧张，各种其他信号落入宽带#n普信号频谱内的概率也曰渐提高，同样面临如何在干扰条件下保持可靠通信的问题。传统的跳频通信系统主要通过提高跳频速率、增加跳频带宽（可用频点）等增效措施来提高抗干扰能力，但频谱资源的有限性及实际跳频通信装备的软、硬件资源限制了跳频速率和跳频带宽的进一步提高。针对这种

3、情况，J.Zander提出了自适应跳频方法（AdaptiveFrequencyHopping,AFH)[3],自适应跳频通过躲避受干扰频点以提高抗干扰能力，但随着被干扰频点数量的增加，在有限的带宽范围内可用的频点不断减少，频率自适应跳频的性能也逐渐减弱，直至完全失效。1995年，美国Sanders公司开发出相关跳频增强型沪谱（CorrelatedHoppingEnhancedSpreadSpectrum,CHESS)电台⑷，标志着差分跳频(DifferentialFrequencyHopping,DFH)技术在实际应用中取

4、得成功。差分跳频技术在跳频通信中有机地结合了信息调制及地址编码，为短波高速数据传输提供了一种新方法，增强了跌频通信的抗跟踪干扰能力，陈智、李少谦等对差分跳频在衰落信道下的抗干扰性能展开研究，研究结果表明，当信干比较低（干扰强度较大）时，差分跳頻抗部分频带干扰的能力将弱于传统跳频.此外，近年来还出现了宽间隔跳频、变间隔跳频等技术，提髙了跳频通信在窄带阻塞干扰与梳状阻塞干扰下的可靠性，但该技术对抗宽带阻塞干扰的能力比较有限.在全频段阻塞干扰等复杂电磁环境下，跳频通信的上述增效措施均趋于失效。2基于盲源分离的直接序列谱抗干扰研究

5、2.1盲源分离盲源分离是现代信号处理研究领域的热点之一，是指在无法直接观察源信号和未知信道或者只有少量信道知识条件下，将混合在一起的接收信号进行有效分离的相关理论及技术。在盲源分离中，信号的混合往往通过只能了解部分知识的信道来完成，部分信道知识诸如非高斯性、相关性、非平稳性等。在科学研究和工程应用中，很多情况下观测到的信号都能看作是多个源信号的混合。鸡尾酒会问题是盲源分离的范例之一。我们以鸡尾酒会为例简单说明盲源分离的工作场景，在热闹的鸡尾酒会中，来宾们大多在大声交谈，交谈声混杂在一起，但来宾们却能容易地分别出不同人的交谈

6、。而对于计算机声音信号处理过程来讲，面对类似的混合釆样数据却难以进行较好的信号分离。早期，法囯学者P.on提出了基于数据逐次旋转的Jacobi盲分离方法Maxkurt,但该方法计算繁琐，效果不够理想。法国学者J.RCardoso对该算法进行改进，提出了一种四阶累积量矩阵群联合近似对角化（JADE)[12]盲分离方法。JADE算法在Maxkurt算法基础上，引入多变量数据的四维累积量矩阵群，并对其特征分解(EigenDeposition,ED)和联合对角化的方法求解分离矩阵，提高了算法的稳健性。JADE算法的基本原理在于：多

7、维随机向量的分量Zi，两两独立等效于各分量相互独立。因此，JADE算法将白化预处理的随机向量Z中任意两个分量通过正交坐标旋转（Givens旋转）使之满足喃度极大化（MaxKurt)条件，依次两两组合遍及全体分量，即可实现混合信号的有效分离。2.2基于盲源分离的扩谱通信抗干扰系统结构在扩谱通信中，观测到的信号常常是扩谱信号与干扰信号等多个源信号的混合。扩谱信号与常见干扰信号之间具有统计独立性，其统计关系满足盲源分离的理论前提，利用盲源分离可实现扩谱信号与干扰信号的有效分离，从而可以地提高扩谱通信的抗干扰能力。直接序列#n普与

8、跳频是扩谱通信的两种主要方式，已有扩谱通信盲源分离处理研究很少涉及应对敌方强加干扰的情况本章将结合扩谱信号的特点，设计基于盲源分离的抗干扰系统结构，研究基于盲源分离的直接序列扩谱抗干扰算法，并讨论如何提高盲源分离抗干扰算法的效果及相关参数的影响。非相关干扰及相关干扰信号以其易于实现且干扰效果优良等优点，