现代互谱估计方法及仿真分析-论文.pdf

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1、第44卷第5期吉林大学学报(工学版)Vo1.44NO.52014年9月JournalofJilinUniversity(EngineeringandTechnologyEdition)Sept.2O14现代互谱估计方法及仿真分析董浩,迟学芬,曲良东,石要武,赵晓晖,董超(吉林大学通信工程学院,长春130012)摘要:提出了一种现代互谱估计方法—~基于互谱自回归(AR)模型参数估计的SVD算法,相比作者之前提出的基于互谱AR模型参数估计的Levinson算法,本文提出的方法有效地克服了互相关函数~(m)估计误差带来的影响。仿真结果表明:谱估计精度有了很大提高。搭建了测量噪声背景下的仿真平

2、台,对基于该方法的变换域通信系统(TDCS)抗干扰性能进行了仿真研究。结果表明:该方法下TDCS能够有效地抑制测量噪声,在不同干扰下的误码率大大降低,提高了抗干扰能力。关键词:通信技术;变换域通信系统;自回9-J模型;误码率中图分类号:TP391文献标志码:A文章编号:1671—5497(2014)05—1423—06DoI:10.7964/jdxbgxb201405032ModerncrossspectrumestimationmethodandsimulationanalysisD()NGHao,CHIXue—fen,QuLiang—dong,SHIYao—WM,ZHAOXiao—

3、hui,DONGChao(CollegeoJCommunicationEngineering,JilinUniversity,Changchun130012,ChinⅡ)Abstract:Amoderncrossspectrumestimationmethodisproposed,whichistheSVDalgorithmbasedoncross—spectrumoftheAuto—Regressive(AR)modelforparameterestimation.ComparedtopreviouslyproposedIevinsonalgorithmbasedoncross—sp

4、ectrumoftheARmode1.thenewmethodofthisstudycaneffectivelyovercometheinfluenceoftheestimationerrorofthecrosscorre1ationfunctionr(m).Simulationresultsshowthatthespectrumestimationaccuracyoftheproposedmethodismuchbetter.Asimulationplatforminthemeasurementnoisebackgroundisestablished.Theanti-jammingp

5、erformanceoftheTransformDomainCommunicationSystem(TDCS)basedontheproposedmethodisstudied.TheresultsshowthattheTDCScaneffectivelysuppressthemeasurementnoise,greatlyreducetheerrorrateunderdifferentdisturbances。andimprovethecapacityofantidisturbance.Keywords:communicationtechnology;transformdomainc

6、ommunicationsystem;autoregressivemodel:errorrate变换域通信系统(TDCS)由于可以有效抑制点。信道估计是TDCS的最关键环节,而谱通信传输中的干扰问题,近年来针对其抗干扰性估计法是信道估计的核心方法,谱估计法分为自能的研究已成为国内外通信系统领域的研究热谱估计法和互谱估计法。白谱估计法分为两种:收稿日期:2013—12—09.基金项目:吉林省博士后科研项目(RB20l336).作者简介:董浩(1981一),男,讲师,博士.研究方向:通信系统,信号处理,车联网.E—mail:donghao004@163.com通信作者:曲良东(1980一)

7、,男,讲师,博士.研究方向:通信系统,车载网络.Email:qld001a@163.COrn·1424·吉林大学学报(工学版)第44卷传统自谱估计法和现代自谱估计法,后者相比前多,本文选用最常用的一种定义。者,大大提高了谱的分辨率,且不受限于数据长设时间序列()、()均为各态历经的广度,然而对测量噪声抑制效果很差。在这种背景义平稳随机过程,且-z()、()是平稳相关的,下,互谱估计法被提出,互谱估计法分为传统互谱则z()、()之间的互相关函数由

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