卫星干扰源定位参数TDOA和FDOA估计方法的研究

摘要

随着通信卫星的广泛使用，卫星被干扰的事件日益增多，卫星干扰源定位问题已经成为当前卫星通信系统抗干扰的一项新的重要内容，而卫星干扰源定位精度的关键是对无线信号的到达时间差（TDOA）和到达频率差（FDOA）的参数进行估计。目前，卫星干扰源定位主要采用基于相关原理的互模糊函数法（CAF）进行定位参数估计，由于CAF算法计算量大、搜索时间长，不能满足卫星干扰源定位的快速、准确的要求，因此，研究新的有效的定位参数估计算法成为干扰源定位问题的核心。 本文基于双星定位系统原理，分别从TDOA参数估计、FDOA参数估计以及TDOA/FDOA联合参数估计三个方面对卫星干扰源定位参数估计中的诸多问题进行了研究。 在TDOA参数估计中，经典的估计方法有广义互相关法和双谱法，但随着噪声的相关性增加、两路接收信号的信噪比之差变大，这两种方法的的估计精度将明显降低，甚至得出错误的估计结果。针对以上问题，本文提出了基于小波和小波包的TDOA参数估计方法。该方法在卫星星历精度一定的条件下，利用小波去噪特性，能够在低信噪比环境下有效的估计出接收信号的TDOA参数值，提高估计精度。 在FDOA参数估计中，针对经典的FDOA参数估计方法-FDOA非参数估计方法受噪声的影响较大，为了抑制噪声，提高估计精度，本文分析了基于高阶累积量的FDOA参数估计方法。 在TDOA/FDOA联合参数估计中，针对经典的TDOA/FDOA联合参数估计方法——基于SOS的互模糊函数法和基于HOS的互模糊函数法存在搜索时间长、计算复杂度大的缺点，本文分析了基于SOS的二维分离算法和基于HOS的二维分离算法，将CAF算法的二维搜索问题转化为两个一维的参数估计问题。 本文对以上各种算法进行了仿真验证，最后对论文的主要工作进行了总结，并分析了今后有待进一步研究的问题。

目录

文摘

英文文摘

声明

致谢

1 绪论

1.1 引言

1.2 国内外研究现状及分析

1.3 本文的主要研究内容

2 卫星干扰源定位参数估计经典方法

2.1 双星定位模型

2.1.1 双星定位系统介绍

2.1.2 双星定位系统原理

2.2 TDOA参数估计经典方法

2.2.1 仿真算法信号模型

2.2.2 广义互相关时延估计法

2.2.3 双谱时延估计法

2.3 FDOA参数估计经典方法

2.3.1 仿真算法信号模型

2.3.2 FDOA非参数法

2.4 TDOA/FDOA联合参数估计经典方法

2.4.1 基础知识

2.4.2 仿真算法信号模型

2.4.3 基于SOS的互模糊函数法

2.4.4 基于HOS的互模糊函数法

2.5 本章小结

3 基于小波和小波包的TDOA参数估计的新方法

3.1 概述

3.2 基于小波的TDOA参数估计的新方法

3.2.1 基础知识

3.2.2 新算法研究

3.3 基于小波包的TDOA参数估计的新方法

3.3.1 基础知识

3.3.2 新算法研究

3.4 仿真实验

3.5 本章小结

4 基于高阶累积量的FDOA参数估计方法

4.1 基于高阶累积量的FDOA参数估计方法

4.1.1 仿真算法信号模型

4.1.2 算法原理

4.2 仿真实验

4.3 本章小结

5 基于二维分离算法的TDOA/FDOA联合参数估计方法

5.1 仿真算法信号模型

5.2 基于SOS二维分离算法

5.3 基于HOS二维分离算法

5.4 仿真实验

5.5 本章小结

6 结束语

6.1 主要工作

6.2 课题展望

参考文献

作者简历