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短时突发信号的盲处理技术研究

作者:许华  作者本人请参看权力声明

导师姓名:郑辉 

学位授予单位:中国人民解放军信息工程大学 解放军信息工程大学 

授予学位:博士

学位年度:2007

专业:马克思主义哲学 

关键词:

摘要:(该内容经过伪原创处理,请直接查看目录)

  • 对短时突发信号的盲处理是非合作通信接收中遇到的一类重要技术难题,为了对其进行系统的理论分析并解决实际遇到的各种典型问题,作者深入分析了短时突发信号盲解调处理的几个重要环节并提出了解决有关问题的多种处理算法,其中的大多数研究内容都在实际应用中得到了验证。 本文第一章首先对短时突发信号和盲处理的有关概念进行了解释和说明,然后对本文的研究内容做了简要的介绍。 本文第二章首先研究了载波同步的问题,相对于传统的载波恢复环路,前向估计的方式更适合于短时突发信号的处理,因此本章主要研究了载波频率和相位的前向估计技术。在

  • 3GPP长期演进(LTE)是近年来3GPP启动的最大的新技术项目,LTE将提供100Mbit/s甚至更高的数据传输速率,支持语音、数据以及多媒体等业务。高速率的传输对传统的信道纠错编码技术是一种挑战。为了实现实时可靠通信,LTE的纠错编码要求具有:复杂度低、码字随机性好等特点。本文研究了LTE中的咬尾卷积码和Turbo码,通过仿真对这两种码的编译码结构和影响译码性能的几个参数进行了分析。 本文首先介绍了卷积码及维特比译码算法,在此基础上对咬尾卷积码的三种基于循环维特比译码算法做了分析,总结了这三种算法的优

  • 在数字通信系统中,为了抗击传输过程中的影响和干扰,往往需要人为地增加一些多余度,这种功能是由信道编码器来完成的。而如何通过编码后的码序列,识别编码体制,就是信道编码的识别问题。随着信道编码技术应用领域的不断扩展,信道编码的识别技术会变得越来越重要,因此对该技术的研究有着十分重要的理论意义和应用价值。 本文的工作主要是研究卷积码和循环码识别技术。针对卷积码的识别技术讨论了其改进的方向,并且重点研究了循环码的识别技术,不仅建立了适合于循环码识别的数学模型,而且提出了解决数学模型的算法。首先研究了循环码的编码特

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    对短时突发信号的盲处理是非合作通信接收中遇到的一类重要技术难题,为了对其进行系统的理论分析并解决实际遇到的各种典型问题,作者深入分析了短时突发信号盲解调处理的几个重要环节并提出了解决有关问题的多种处理算法,其中的大多数研究内容都在实际应用中得到了验证。 本文第一章首先对短时突发信号和盲处理的有关概念进行了解释和说明,然后对本文的研究内容做了简要的介绍。 本文第二章首先研究了载波同步的问题,相对于传统的载波恢复环路,前向估计的方式更适合于短时突发信号的处理,因此本章主要研究了载波频率和相位的前向估计技术。在对载波频率估计的研究中,作者通过对不同信道条件下算法的分析,提出实用的衰落信道频率估计方法应该采用“与载波偏差独立的盲均衡+非衰落信道的频率估计算法”的观点;总结了一类“粗估计->分叉迭代精搜索”的迭代逼近参数估计方法,并进行了性能特点分析;分析了影响频率估计范围的因素,提出了利用“多采样”的方法提高算法的频率估计范围的方法。对载波相位估计,现有的捕获算法都存在估计精度较低的问题,这样会造成解调初期性能不理想,因此作者给出了两种方法来改进载波相位捕获性能:一是利用最大似然迭代逼近算法;二是结合跟踪算法(DD算法)的相位捕获方法。这两种方法都能使捕获算法的性能得到了较大的提升,从而提高解调初期的性能。 其次,第二章研究了短时突发信号的定时同步。由于分数倍均衡器具有对定时相位不敏感的特性,所以作者主要研究了利用分数倍盲均衡器进行定时同步的问题(也同时实现了信道均衡)。但是由于定时频率偏差的影响,必须采取补偿时钟频率偏差的措施,因此本章给出利用均衡器系数平移的方法来克服时钟频率偏差的影响,并提出了两种确定平移时刻的方法:a、与前向定时误差估计结合的方法;b、相关处理的方法。 本文第三章对各种盲均衡算法进行分析之后指出,基于“数据重用”的Bussgang类盲均衡算法是现阶段解决短时突发信号盲均衡问题的一种实用算法。因此,本章首先对“数据重用”的处理方法进行了深入的总结和分析:通过前人的研究成果和该章的仿真曲线可以确定,“数据重用”明显加快均衡器算法的收敛速度,但同时也增加了稳态误差,其中最有代表性的就是BNDR-LMS算法和仿射投影算法;为了提高常模盲均衡算法的收敛性能,作者将数据重用引入常模算法来提高收敛速度,并利用集员滤波器来降低稳态误差,得到了一种基于数据重用的新的常模算法(集员双归一化数据重用常模算法)。 和BNDR-LMS算法和仿射投影算法等不同,作者提出的基于数据矢量块循环重用的数据重用方式,可以挖掘了自适应算法的潜力,使一些在短输入数据下不能收敛的自适应算法收敛(如LMS算法)。将这种数据重用方法应用到常模算法中得到基于数据矢量块循环重用的常模均衡方法可以解决短时突发信号的盲均衡问题。但是这种算法在较短输入数据的条件下,有误收敛于周期常模信号的问题,本章随后对产生这种现象的原因进行了深入分析,并给出了误收敛的条件;还给出了数据矢量块循环重用常模均衡器可以达到最优收敛(和连续信号相同的稳态MSE水平)的输入数据长度要求并进行了仿真验证。利用前面的研究结果,本章还给出并详细描述了一种利用数据循环重用进行盲均衡的方法,并利用仿真信号和实际信号进行性能验证,该方法已经应用到了短波跳频信号盲均衡中。 本文第四章首先对信噪比估计的克拉米罗下限(CRLB)进行了研究,给出了对QAM信号信噪比估计的CRLB,并在后面的算法研究中进行了应用。然后,本章对基于统计量的信噪比估计算法进行了研究:根据绝大多数对QPSK信号的信噪比估计算法在低信噪比时都不能有效工作的缺陷,作者推广了文献[SW98]中利用二阶统计量对实BPSK信号进行信噪比估计的方法,提出了针对QPSK信号的盲信噪比估计方法,实现了低信噪比条件下下较好的估计性能;由于幅相调制的QAM信号星座比较复杂,除了基于子空间的方法以外,还没有出现其他QAM信号的信噪比估计算法,作者采用与QPSK处理相同的思路,提出了能够应用于方形和十字型星座QAM信号的盲信噪比估计算法,并从估计性能、运算复杂度、硬件规模三个方面进行了分析。最后,本章对最大似然信噪比估计方法进行了研究:作者根据最大似然原则推导得到了针对MPSK信号和QAM信号的数据辅助最大似然信噪比估计方法(DAML)及判决指向的最大似然信噪比估计方法(DDML);利用M次方去调制的方法,得到了一类针对MPSK信号的盲信噪比估计算法,由于M次方处理会引入噪声代价,所以该类方法在M较小时(如M等于2或者4)估计性能较好,但是在M较大时效果较差;本节还将DDML算法和前向纠错算法结合起来,得到了一种新的盲信噪比估计处理方法,这种处理方式极大的提高了DDML的估计性能;最后本节将[LDZ02]迭代算法的推广到了QAM信号的处理中,得到了QAM信号的最大似然迭代估计算法,和基于二阶统计量的QAM算法相比,这种迭代算法的性能更好,但是运算量也更大。 本文第五章介绍了利用短时突发信号盲处理技术在两个短波新型信号解调中的应用情况:一个是对新型短波跳频信号的盲解调;另一个是对短波信道中QAM信号的解调。在这两个课题的研究过程中利用短时突发信号盲处理技术解决了短波信号解调中的多项关键技术,取得了较好的效果,并得到了实际的验证和应用。
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