基于Wigner分布的非平稳信号研究.pdf

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERTHESIS论文题目基于Wigner分布的非平稳信号研究学科专业通信与信息系统学号201221260343作者姓名方艳梅指导教师吴廷勇副教授分类号密级注1UDC学位论文基于Wigner分布的非平稳信号研究（题名和副题名）方艳梅（作者姓名）指导教师吴廷勇副教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业通信与信息系统提交论文日期2015.04论文答辩日期2015.05.21学位授予单位和日期电子科技大学2015年6月29日答辩委员会主席胡剑浩教

2、授评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。RESEARCHONNON-STATIONARYSIGNALSBASEDONWIGNERDISTRIBUTIONAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:CommunicationandInformationSystemAuthor:FangYanmeiAdvisor:WuTingyongAssociateprofessorSchool:NationalKeyLaboratoryofScienceandTechnologyonCo

3、mmunication摘要独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以

4、采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日VI摘要摘要无线通信网络已经成为现代人类生活中信息传输的重要方式，但是其开放式的传输环境导致信道中传输的信号较容易被第三方进行侦听和破译。从提高无线通信系统的安全性和可靠性角度出发，需要构造一种尽可能消除了循环平稳性和各态历经性的非平稳无线通信信号，使得无法通过长期大量观测获取到信号的统计特征。由于所构造的非平稳信号具有时变参数特性，因此，需要采用时频分析方法来描述和评价其特性。WVD(Wigner-VilleDistribution)变换具有良好的时频聚集性及物理性质，是时

5、频分析的有力工具。它的改进算法Radon-WVD变换不仅具有WVD的优良特性，还具有良好的抗噪性能和交叉项抑制能力，更是被广泛应用在时频分析领域。本文以典型的非平稳信号Chirp信号为研究对象，研究了用Radon-WVD变换对其单分量和多分量信号进行参数估计的方法，以及在不同仿真条件下信号的参数估计性能的影响因素，并利用WVD变换对构造的非平稳无线通信信号的通信参数进行检测和分析，验证所构造非平稳通信信号的抗检测性能。主要工作概述如下：①针对单分量Chirp信号，采用解线性调频法和图像检测法实现Radon-WVD变换对单分量Chirp信号的检测。研究了Chirp信号在不同数量级参数、采样速率、

6、采样时间长度和不同高斯白噪声情况下Radon-WVD变换对其参数估计性能的影响。仿真结果表明，参数的数量级并不会影响参数估计的性能；在欠采样速率下，采样速率越低，估计性能越差，但低的采样速率可以通过增加采样时间长度提高估计性能；Radon-WVD变换有很强的抗噪性能，且具有门限阀值，当信噪比低于这个门限阀值时，适当增加采样时间长度也可以很好的改善估计性能。②针对多分量Chirp信号，采用时域“CLEAN”法和频域“CLEAN”法实现Radon-WVD变换对多分量Chirp信号的检测。以双分量Chirp信号为研究目标，研究了双分量Chirp信号在相互交叉、平行且频段重叠、彼此接近这三种组成情况下

7、估计性能的不同以及各自的抗噪能力。仿真结果发现频域“CLEAN”法在对双分量Chirp信号进行参数估计时，有良好的检测和识别能力以及抗噪性能。③对于设计的一种非平稳无线通信信号，研究了基于WVD变换检测方法下，频点数、频点变化周期、频点线性周期变化三种不同调制方式对设计的非平稳无I摘要线通信信号的检测性能影响。仿真结果表明WVD变换可以对非平稳无线通信信号的存在性和线性变化特性进行检测；在频点数少