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    復(fù)雜電磁環(huán)境下無線信源的參數(shù)估計與調(diào)制識別研究

    2022-01-22 10:41:30袁夕華
    中國科技縱橫 2021年23期
    關(guān)鍵詞:時頻干擾信號高階

    袁夕華

    (山東省濰坊市無線電監(jiān)測站,山東濰坊 261041)

    1.復(fù)雜電磁環(huán)境下無線信源的參數(shù)估計

    1.1 基于BPSK信號的載波估計

    1.1.1 時頻混疊信號模型

    無線電信號在復(fù)雜環(huán)境下,存在這時頻混疊的現(xiàn)象,導(dǎo)致高、低頻信號重合在一起,即使對信號進行再次組合,也無法將高、低頻成分分離開,甚至出現(xiàn)相互取代的現(xiàn)象,導(dǎo)致信號無法被有效地識別。為此,對時頻混疊信號進行研究非常必要,可以提高對該信號的認知程度,有利于無線信源參數(shù)估計工作的進行。時頻混疊信號模型如下:

    由公式可知,同一頻段內(nèi)的載頻信號使不同的,這是由于時頻混疊現(xiàn)象所導(dǎo)致的。該信號模型主要是在脈沖噪聲影響下形成的,可以基于BPSK信號對其進行載波估計,對時頻混疊信號進行有效地分析,進而降低噪聲信號對無線電信號的影響[1]。

    1.1.2 循環(huán)相關(guān)熵

    無線電信號傳輸過程中會受到脈沖噪聲信號的影響,導(dǎo)致無法對干擾信號進行濾除,無法對無線電信號進行有效地分析。為了有效地解決這一問題,需要將循環(huán)相關(guān)熵理論應(yīng)用在其中,用于解決參數(shù)估計、目標(biāo)定位等問題。循環(huán)相關(guān)熵主要運用了信號的映射機制,保障無線電信號在脈沖噪聲信號的影響下能夠平穩(wěn)地進行過渡,這樣便可以降低外界干擾對無線電信號的影響,進而提高信號的識別效率。通過循環(huán)相關(guān)熵可以對噪聲進行抑制,將無線電信號特征最大化地保留,進而保障無線電信號能夠穩(wěn)定性傳輸。

    假設(shè)非平穩(wěn)無線電信號為x(t),則可以將時變相關(guān)熵定義為:

    將上式進行傅里葉變換后,可以得到循環(huán)相關(guān)熵函數(shù)如下:

    1.1.3 時頻混疊信號載頻估計

    時頻混疊信號載頻估計方法如下:首先,需要對Vx(t;τ)進行泰勒級數(shù)展開,可以得到如下式子:

    通過上式可以對BPSK信號循環(huán)的平穩(wěn)性進行分析,使載頻估計過程更加地準確。其次,需要得到二階循環(huán)自相關(guān)函數(shù),具體表示如下:

    最后,對時頻混疊信號載頻進行分析。

    1.2 基于廣義循環(huán)熵的時延估計

    1.2.1 信號噪聲模型

    噪聲信號的來源往往是未知的,這將會增加噪聲信號定位的難度,為了對噪聲信號進行有效地定位,需要構(gòu)建信號噪聲模型,對噪聲信號的來源進行評估,使時延估計過程更加地有效,保障估計結(jié)果的精準程度。假設(shè)接收到的信號分別為x(t)和y(t),則信號噪聲模型表示如下:

    x(t)和y(t)為相同信號源通過不同路徑傳輸?shù)男盘枺捎貌煌窂绞菫榱四軌驅(qū)υ肼曔M行準確地定位,降低同頻干擾信號對對分析過程的影響。在公式中,D1和D2是待評估的參數(shù),為了使研究過程更加地方便,可以令A(yù)1=A2=1,對信號噪聲模型進行簡化,保障分析更加易于實現(xiàn)。

    1.2.2 循環(huán)相關(guān)時延估計

    為了對循環(huán)相關(guān)延時進行估計,需要得到x(t)的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)與x(t)、y(t)之間的循環(huán)自相關(guān)函數(shù),可以分別表示如下:

    由上式可知,目標(biāo)信號與同頻干擾信號的循環(huán)頻率不同,這導(dǎo)致噪聲信號不具備平滑過渡的特性,說明噪聲信號對無線電信號的影響較大,需要進一步對其進行分析。為了得到目標(biāo)信號的循環(huán)自相關(guān)譜,通過傅里葉變換后可得到下式:

    1.2.3 廣義循環(huán)熵時延估計

    為了降低噪聲對無線電信號的影響,需要進行廣義循環(huán)熵時延估計,使時延估計過程更加地準確。廣義循環(huán)相關(guān)熵是時延估計的重要方法,可以有效地解決脈沖信號同頻干擾問題,使無線信源的參數(shù)估計更加地可靠。廣義循環(huán)相關(guān)熵函數(shù)公式如下:

    由上式可以對無線電信號的平穩(wěn)特性進行判斷,對信號的穩(wěn)定狀態(tài)進行評估,使時延分析過程更加可靠。

    2.復(fù)雜電磁環(huán)境下無線信源的調(diào)制識別

    2.1 有界非線性函數(shù)

    在脈沖噪聲的影響下,無線電信號的調(diào)制識別方式一般分為2種:一種為低階統(tǒng)計量法,另一種為抑制脈沖中野點法。相對來說,后者調(diào)制識別的準確度要高一些,為此,需要通過大幅值野點法進行分析,可以得到有界非線性函數(shù)公式如下:

    上述式子連續(xù)性較差,為了使其具有良好的連續(xù)性,需要將其轉(zhuǎn)換為連續(xù)可導(dǎo)有界非線性函數(shù),具體公式如下:

    2.2 MPSK信號模型

    MPSK是信號的重要調(diào)制方式,可以有效地對相位進行調(diào)節(jié),生成不同相位的載波信號。脈沖噪聲下接收信號模型如下:

    通過相位調(diào)節(jié)可以將s(t)變?yōu)?類信號,分別為BPSK、QPSK、OQPSK、8PSK,統(tǒng)稱為MPSK信號。若是采用M進制相位調(diào)節(jié)方式,可以得到s(t)的時域模型如下:

    2.3 廣義高階積累量

    廣義高階積累量需要根據(jù)有界非線性函數(shù)進行實現(xiàn),這樣才能對噪聲信號進行有效處理,降低噪聲信號的影響。通過廣義高階積累量可以提高高階矩的處理效率,對隨機信號實現(xiàn)有效的處理,使信號識別分析過程更加準確。廣義高階矩具有良好的收斂特性,這使得廣義高階積累量也具備收斂特性。

    假設(shè)接受信號為r(n),在脈沖噪聲環(huán)境下,廣義k階矩表示如下:

    通過上述公式,可以將其按照階級進行展開,以廣義二階積累量展開為例,當(dāng)k=2時,展開后二階矩式子如下:

    GC20=GM20

    GC21=GM21

    當(dāng)k=n時,展開后可以得到n階矩式子,將不予以一一列舉。

    3.結(jié)論

    無線電信號所處環(huán)境較為復(fù)雜,為了降低外界信號的干擾,通過無線電監(jiān)測檢測技術(shù),可以準確地對干擾信號進行定位,從根本上消除干擾信號對無線電傳輸?shù)挠绊?,保障無線電能夠順利地傳輸,使其能夠更好地應(yīng)用在通信領(lǐng)域。

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