卫星干扰源定位的时差参数估计研究

发布时间：2017-06-14 21:01

  本文关键词：卫星干扰源定位的时差参数估计研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着卫星通信的快速发展,通信卫星也越加频繁地受到地面的各种干扰,这些干扰往往都给卫星通信业务的工作造成了巨大的危害,甚至会对社会产生严重的影响,况且这些恶性事件也在不断扩大。为了克服这些问题,通过卫星快速准确测定干扰源的位置的扰动是必要的,具有十分重要的意义,对卫星通信系统的运行维护与使用更显重要。定位干扰源通常需要两步:首先,获取可靠的定位参数;其次,整理这些参数,采用合理的算法确定结果。三星定位系统的定位方法是利用距离相近的三颗卫星,通过估计两路信号形成的到达时差,获得两组TDOA(Time Delay Of Arrival:时差)参数,两对时差在空间形成的双曲面与地球面相交的交点就干扰源所在的位置。因此对时差参数的准确估计是成功定位的关键前提。本论文主要针对三星定位系统,采用时差法对其定位中的时差(TDOA)估计算法进行研究,重点从时差估计的实时性、高精度性和实用性三个方向出发,研究更高效的时差估计改进、优化算法,完成的主要工作如下:(1)根据实时性高的干扰源定位的特点,在二次相关法的基础上提出了快速时差估计方法。该算法利用相关函数和功率谱密度是傅立叶变换对的特点,利用快速傅里叶变换(FFT)能简化计算,可快速、精确地估计出时差参数。通过MATLAB仿真结果表明,在SNR相同的条件下,比起广义互相关法该新算法估计TDOA时更加快速有效,使定位中的实时性性能得到很大的提高。(2)为了满足定位中高精度的要求,本文在研究相关法的基础上,针对相关法存在的缺陷,提出了基于PHAT加权法和小波去噪的时差估计改进算法。通过对接收到的信号选择最佳的窗函数或者小波函数进行预处理,这样不仅减少了计算量,提高了信噪比,而且在峰值检测的时候还能锐化主峰,便于检测。仿真结果表明这两种改进算法对于平稳信号和非平稳信号均能在信噪比较低或者信号微弱的情况下还能得到精度较高的TDOA估计值,小波去噪法的估计精度更是略胜一头。(3)在背景噪声具有相关性的时候以及信噪比不确定并且随时可能变化的情况下,本文基于四阶累积量在最小均方误差准则的前提下提出了新的改进算法,该算法的关键是四阶累积量的性能以及自适应滤波器的巧妙应用,在后者中还需要把滤波器分成两部分:一部分用于适应和跟踪时延变化,另一部分用来适应SNR的跳变。最终能达到时延和SNR自动分离的目的。利用高斯噪声的高阶累积量恒为零的特性,在这里不仅能有效地抑制相关噪声对时差估计的影响,而且在SNR跳变的时候也能奏效。
【关键词】：卫星干扰源定位 时差估计 二次相关法 小波去噪 高阶累积量
【学位授予单位】：贵州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN927.2;TN911.23
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-8
• 第1章 绪论8-18
• 1.1 课题背景8-9
• 1.2 卫星通信中的干扰9-10
• 1.3 卫星干扰源定位的研究现状10-12
• 1.3.1 国外研究现状10-11
• 1.3.2 国内研究现状11-12
• 1.4 卫星干扰源定位的主要方法12
• 1.5 TDOA估计的研究现状12-15
• 1.6 本文主要工作及结构安排15-18
• 第2章 定位系统与基础理论知识18-34
• 2.1 双星定位系统18-21
• 2.1.1 双星定位原理18-20
• 2.1.2 双星定位模型20-21
• 2.2 三星定位系统21-23
• 2.2.1 三星定位原理22-23
• 2.2.2 三星定位算法23
• 2.3 相关函数理论23-25
• 2.3.1 自相关函数24-25
• 2.3.2 互相关函数25
• 2.4 小波变换理论25-28
• 2.4.1 小波变换概念25-27
• 2.4.2 小波去噪简介27-28
• 2.5 高阶统计量基础知识28-32
• 2.5.1 一维随机变量的高阶统计量28-29
• 2.5.2 多维随机变量的高阶统计量29-30
• 2.5.3 高斯过程的高阶统计量30-32
• 2.5.4 高阶累积量的重要性质32
• 2.6 本章小结32-34
• 第3章 基于FFT的快速相关法时差参数估计34-46
• 3.1 引言34
• 3.2 广义互相关法的时差估计34-37
• 3.3 二次相关法的时差估计37-40
• 3.3.1 二次相关法37-38
• 3.3.2 快速二次相关法38-40
• 3.4 仿真实验分析40-44
• 3.5 本章小结44-46
• 第4章 基于加权法和小波去噪法的时差估计46-58
• 4.1 引言46
• 4.2 PHAT加权法时差估计46-49
• 4.2.1 信号模型46-47
• 4.2.2 算法描述47-49
• 4.3 小波去噪法时差估计49-53
• 4.3.1 算法流程49-50
• 4.3.2 小波阀值去噪50-53
• 4.4 仿真实验分析53-56
• 4.5 本章小结56-58
• 第5章 基于四阶累积量和信噪分离的时差估计58-80
• 5.1 引言58-59
• 5.2 基于LMS算法的时差估计59-62
• 5.2.1 算法介绍及流程59-61
• 5.2.2 LMS算法分析61-62
• 5.3 基于四阶累积量的改进LMS算法的时差估计62-66
• 5.3.1 信号模型62-64
• 5.3.2 算法描述64-66
• 5.4 基于FOC和信噪分离的改进LMS时差估计66-69
• 5.5 仿真实验分析69-79
• 5.6 本章小结79-80
• 第6章 总结与展望80-84
• 6.1 全文总结80-81
• 6.2 课题展望81-84
• 致谢84-86
• 参考文献86-90
• 附录一：攻读硕士学位期间发表的学术论文90-92

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 逯贵祯,王京玲,李艳君;卫星干扰源定位理论研究[J];北京广播学院学报(自然科学版);2004年02期

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本文编号：450478