突发信号的检测与信噪比估计技术研究

摘要

对突发信号的检测与分析处理是非合作通信接收中遇到的一类重要技术难题。其中，突发信号的识别与解调是突发信号处理分析的一个重要组成部分，涉及技术广泛，主要包括脉冲到达时间估计技术、同步技术、信道均衡技术、信噪比估计技术和信道编码识别技术等。脉冲到达时间（TOA）估计和信噪比（SNR）估计作为其中的两项关键技术，是突发信号识别与解调的重要基础和前提。因此本文围绕脉冲到达时间和信噪比估计技术进行了深入分析，研究探讨了解决相关问题的多种典型处理算法，旨在对突发信号检测与分析处理的研究中做一些有益工作，为后续信号识别、解调和其它突发信号分析处理的应用研究提供理论分析和技术依据。
　　对于脉冲到达时间估计部分，本文首先深入研究了用于突发信号检测中的自相关和能量检测两种TOA估计的传统典型方法。通过仿真分析，一方面针对自相关算法在低信噪比时，因门限无法选择导致TOA误判的问题，采用双门限检测判断的方法对门限设置进行了改进；另一方面针对能量检测算法原理，仿真分析了该算法的性能误差，将自相关算法和能量检测算法相结合，形成TOA两步估计法的思路，使之更好的适用于突发信号的检测。其次，通过仿真比较，得出传统的自相关算法相对能量检测算法具有较大优势。在此基础上，进一步研究了自相关算法中的一类典型算法—一阶自相关平滑SDM算法。通过仿真分析，针对算法对接收数据的区分处理（数据类型分为信号和噪声同时存在以及全部是信号或者全部是噪声两种情况）、在低信噪比下的检测性能以及分段平滑技术的缺陷分别采用比值分布、小波变换和重叠平滑的方法对原算法进行了改进，提高了算法的检测性能。最后，结合图像处理领域中的边缘检测技术，探讨分析了一种不依赖于门限选择的基于DOB滤波器进行 TOA估计的新算法，仿真分析了不同信噪比下算法的各个关键参数对TOA估计精度的影响，得出该算法较自相关和能量检测算法，其优势在于不需要对门限进行选择，只需做一次卷积、若干次递推运算和极值检测即可完成TOA估计，算法实时性较好，突发检测精度较高。
　　对于信噪比估计部分，本文针对BPSK和8PSK两种突发信号，在同一系统模型中对目前应用于信噪比估计的最大似然（ML）、信号平方比噪声方差（SNV）、二阶四阶矩（M2M4）和信号方差比（SVR）四种典型算法分别在实、复信道中进行了推导分析，同时引入克拉美罗界（CRB）、标准均方误差（NMSE）和标准估计偏差（NBias）作为衡量算法性能的评价标准，通过仿真对上述四种算法进行了性能比对，着重分析了数据长度、信噪比范围等参数对算法性能的影响，总结了每种算法对于不同突发信号在不同信噪比范围和数据长度下的性能特点以及算法的适用性、优越性。
　　最后，对全文工作进行了总结，同时针对本文研究内容，提出利用新的理论和技术对现有研究内容进行改进和完善的相关意见，并对后续工作做以了展望。

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第一章 绪论

1.1 研究背景、目的及意义

1.2 国内外研究发展现状

1.2.1 TOA估计研究发展现状

1.2.2 SNR估计研究发展现状

1.3 论文研究内容及结构安排

第二章 脉冲到达时间估计技术

2.1 两种典型TOA估计算法研究

2.1.1 基于自相关算法的TOA估计

2.1.2 基于能量检测算法的TOA估计

2.2 算法的仿真对比

2.3 对于自相关算法的改进

2.3.1 一阶自相关平滑SDM算法的基本原理与算法仿真

2.3.2 算法的改进

2.4 一种基于非门限设置的DOB检测算法

2.5 本章小结

第三章 信噪比估计技术

3.1 等效系统模型

3.2 信噪比估计的主要方法

3.2.1 最大似然（ ML ）估计算法

3.2.2 信号平方比噪声方差（ SNV ）估计算法

3.2.3 二阶四阶矩（M2M4）估计算法

3.2.4 信号方差比（SVR）估计算法

3.3 算法性能比对

3.3.1 克拉美罗界（CRB）

3.3.2 仿真分析

3.4 本章小结

第四章 总结与展望

致谢

参考文献

作者在学期间取得的学术成果