基于子空间方法的信号分离技术研究

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1、硕士学位论文基于子空间方法的信号分离技术研究RESEARCHONSIGNALSEPARATIONTECHNOLOGYBASEDONSUBSPACEMETHOD廖流波哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TN971.1学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工学硕士学位论文基于子空间方法的信号分离技术研究硕士研究生：廖流波导师：任广辉教授申请学位：工学硕士学科：信息与通信工程所在单位：电子与信息工程学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TN971.1U.D.C:621.3DissertationfortheMasterDe

2、greeinEngineeringRESEARCHONSIGNALSEPARATIONTECHNOLOGYBASEDONSUBSPACEMETHODCandidate：LiaoLiuboSupervisor：Prof.RenGuanghuiAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：InformationandCommunicationEngineeringAffiliation：SchoolofElectronicsandInformationEngineeringDateofDefence：June,2018Degree-

3、Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要随着小型无人机技术的发展，小型无人机被越来越广泛的应用于电子战战场，无人机集群作战的概念也应运而生，在无人机集群作战中，集群侦察是非常重要的一个环节，在无人机集群侦察中，无人机数量众多，无人机侦察的观测信号维数也变得十分巨大，并且在侦察过程中无人机之间存在相互运动，如何利用无人机的计算单元将源信号从侦察信号出快速分离成了一个问题。本文将对无人机集群侦察中的混合信号分离技术进行研究，主要研究子空间方法的信号分离技术及其并行计算结构，并针对无人机集群侦察的信号混合

4、模型进行建模仿真。首先，介绍了子空间的基本理论，研究了最小噪声子空间的方法对噪声子空间进行估计。在此基础上将最小噪声子空间方法推广到固定计算单元数K时进行信号子空间和噪声子空间的快速估计，并使用子空间估计性能和特征向量估计性能指标对估计的准确度进行了评价，和全局的特征值分解方法进行对比，该方法的总体运算量约降低为特征值分解算法的1/K，该方法计算准确度有所下降，但性能指标参数和全局特征值分解方法在同一数量级。然后，研究了子空间方法的混合信号分离算法，建立信号接收系统模型，产生基础的通信信号和雷达信号并随机生成混合矩阵得到混合信号，对混合信号使用非线性投影逼近子空间跟踪信号分离算法和正交化约束

5、的非线性正交投影逼近子空间跟踪信号分离算法进行了混合信号的分离。在此基础上，利用推广最小噪声子空间方法实现了固定计算单元的正交投影逼近子空间跟踪信号分离算法的并行计算方式，在计算单元数为K时，单个计算单元的计算量约降为原来的1/K。最后，建立了简单的无人机运动模型和信号的接收模型，在此模型的基础上建立了无人机集群侦察环境下的信号接收模型，并使用正交投影逼近子空间跟踪信号分离算法和其并行运算的方法对接收到的信号进行了混合信号分离。仿真的实验结果表明，对无人机集群侦察的混合信号能够有效的分离，在迭代更新的信号分离过程中，具有良好的串音误差性能指标，对分离信号中的BPSK信号进行解调，误码率接近理

6、论值。关键词：无人机集群侦察；信号分离；子空间方法；推广最小噪声子空间-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentofsmallunmannedaerialvehicle(UAV)technology,smallUAVsarebecomingmoreandmorewidelyusedinelectronicwarfarebattleground.AndtheconceptofUAVswarmcombatcomesoutinsuchcondition.IncombatofUAVswarms,reconnaissancewithUAVswarmisak

7、eylink.InthereconnaissancewithUAVswarm,thenumberofUAVsisnumerous.Hencethedimensionoftheobservedsignalsisverylarge.AndtheUAVsaremovingrelativelyinthereconnaissanceprocess.Howtoseparatethesourcesignalsfromthe