宽带频谱序列干扰信号识别与统计方法

发布时间：2021-05-07 17:00

　　随着科学技术的不断进步,射电天文台站趋于自动化,各类电子设备的广泛使用使得射电天文台站的电磁环境变得尤为复杂,如何有效识别和统计复杂频谱中的干扰信号是当前射电天文台站亟需解决的问题,故提出一种宽带频谱序列干扰信号识别与统计方法.首先,对每组宽带频谱进行信噪分离、识别频谱中的干扰信号;然后,对第1组宽带频谱信号识别结果及信号特征建立模板库,后续每组频谱的信号识别结果与模板库中对应频率的信号进行相似性分析,根据相似性分析结果,统计信号次数,更新模板库;实现宽带频谱序列干扰信号的识别与统计.针对QTT （QiTai Radio Telescope）台站实测频谱,运用该方法进行干扰信号识别与统计,能够有效识别并标记频谱中的干扰信号,并统计干扰信号随时间、方向的变化趋势. 

【文章来源】：天文学报. 2019,60(05)北大核心CSCD

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 引言
2 信号处理方法
    2.1 需求分析
    2.2 信噪分离方法
    2.3 信噪识别方法
    2.4 信号模板库建立考虑
    2.5 信号相似性分析方法
3 频谱序列信号统计方法
4 实例分析
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]射电天文台站准实时电波环境测量方法[J]. 刘奇,王娜,王玥,刘晔,刘烽,陈卯蒸.  电波科学学报. 2017(06)
[2]现场环境下设备区域电磁干扰检测与识别方法[J]. 袁力,刘奇,孙正文,刘晔,王玥,刘烽,陈卯蒸.  电波科学学报. 2017(06)
[3]皮尔逊相关系数应用于医学信号相关度测量[J]. 彭海.  电子世界. 2017(07)
[4]基于皮尔逊相关系数的有机质谱相似性检索方法[J]. 李宏彬,赫光中,果秋婷.  化学分析计量. 2015(03)

博士论文
[1]数字通信信号调制识别算法研究[D]. 陈卫东.西安电子科技大学 2001

硕士论文
[1]500米口径球面射电望远镜（FAST）电磁干扰监测与分析[D]. 黄仕杰.贵州大学 2017
[2]数字调制信号识别算法研究[D]. 罗吉.电子科技大学 2008



本文编号：3173758