lod在直扩系统微弱信号检测中应用和的研究

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时间:2019-02-04

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1、LOD在直扩系统微弱信号检测中的应用与研究摘要直接序列扩频系统具有保密性强、可实现码分多址和高精度测量的优点,因而被广泛应用于各种无线电及卫星导航系统(如GPS,GALILEO,北斗)中。它通过自身的扩频增益,拥有一定的干扰抑制能力,但由于相对拥挤的电磁频谱环境及各种有意敌对干扰源的存在,干扰造成的影响将足以使接收机不能正常工作,因此直扩系统的微弱信号检测技术和抗干扰技术的研究就变得越来越迫切。论文根据局部最佳检测器(LOD、在直扩系统微弱信号检测中的应用逐渐7展开研究,主要包括以下几个方面:针对常用的加性高斯噪声模

2、型难以准确描述实际复杂信道所导致的常规检测器检测性能下降的现象,论文根据实际信道存在的复杂噪声分别建立了加性非高斯噪声模型、相关一阶滑动平均噪声模型和乘性噪声模型。论文提出了采用局部最佳检测器来分别推导采用相干结构和非相干结构的直扩系统在上述三种噪声模型下的最佳捕获结构。通过相应的仿真分析验证了LOD相对于常规检测器的优越性。针对实际噪声模型未知的情况,论文提出了将分数最大熵PDF估计算法与局部最佳检测器相结合,得到未知噪声模型下直扩系统的简化最佳伪码捕获结构。通过相应的仿真分析验证了该检测结构相对于常规检测器的捕获

3、性能改善情况。为了比较前面各种噪声模型下得到的LOD捕获方式的捕获性能,论文采用某无线电导航系统的实际海试数据进行了捕获性能验证,发现:在本次实验数据下,非高斯噪声下LOD捕获方式的捕获性能最好,是一种非常可行的捕获方式。考虑到通过局部最佳检测器得到的直扩系统最佳捕获结构具有抗非高斯干扰的特性,论文得到了一种基于时域幅值处理(ADP)的非高斯干扰抑制技术,并提出了运用分数最大熵PDF估计算法来得到ADP干扰抑制技术中所必需的观测噪声的PDF,从而对ADP干扰抑制技术进行了改进。仿真分析表明,该干扰抑制技术能够抑制扩频

4、系统中存在的强非高斯干扰,同时对近似高斯分布的直扩信号损伤非常小,是一种结构简单的非线性数字化处理技哈尔滨工程大学博士学位论文术。考虑到ADP干扰抑制技术在多干扰源时的局限性,论文提出了频域幅值处理(FADP)干扰抑制技术,将时域幅值处理转化到频域幅值处理,采用了分数最大熵PDF估计理论来得到观测噪声的PDF,并给出了插入FADP干扰抑制技术的扩频接收机的具体结构框架。通过相应的干扰抑制性能仿真分析,验证了FADP技术相对于ADP技术的优越性,可以作为一个可插入式非线性滤波模块插入到接收机相关处理之前,兼容于现有任何

5、直扩体制的接收机。关键词:直扩系统;局部最佳检测器;微弱信号;非高斯干扰;最大熵概率密度函数估计;幅值处理ABSTRACTThedirect-sequencespreadspectrumsystemiswidelyappliedinkindsofradioandsatellitenavigationsystem(GPS,GALILEO,BeiDou)becauseofitsvirtueofstrongsecrecy,codedividedmultipleaddressandprecisemeasurement.a’’

6、o_roughitsspreadspectrumgain,DSSShasabilityofinterferencerejection.Butbecauseoftherelativelycrowdedelectromagneticcircumstanceandtheexistenceofintentionalhostileinterference,theinfluencebyinterferencecallcausethereceiverworkweakly.Sotheresearchofweaksignaldetec

7、tiontechniqueandanti-jammingtechniqueforDSSSisveryexigent.Thepapergraduallyexpandsresearchbasedontheapplicationoflocallyoptimaldetector(LOD)inweaksignaldetectionforDSSS,mainlyincludingthefollowingaspects:Aimingatthephenomenonthattheadditivenoisemodelisdifficult

8、todescribetheactualcomplicatedchannelaccuratelyandcausethedetectionperformanceofcommondetectorsgreatlydecrease,thepaperestablishsadditivenon—Gaussiannoisemodel,correlatedfir

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