星地混合通信系统宽带频谱感知方法
发布时间:2020-04-16 22:51
【摘要】:随着信息全球化的发展,需要构建一种全球无缝覆盖的信息网络。作为实现广域覆盖信息网的重要手段,星地混合通信系统将成为支撑起包括物联网在内的涉及全球信息网络的基础,同时在应对领海争端和区域冲突、自然灾害和人为灾难时,这种全球信息网络也将发挥重要作用。然而,在进行星地混合系统设计时,首先需要解决系统共存问题,有效躲避干扰,实现频谱的共享,而频谱感知技术为卫星和地面网络的频谱资源共享提供了一种技术保障。目前,宽带频谱感知技术受到广泛关注,宽带频谱感知可扩大感知频带范围,获得更多频谱接入机会。地面移动通信和卫星通信不断向更高的频谱资源开发已成为一种必然趋势,未来的星地混合通信系统将面临频谱的共享问题,为实现多用户在突发干扰下的相互躲避,同时提高频谱利用率,需要利用认知无线电技术,在更高、更宽频率范围内实现宽带频谱感知。频带越宽,采样成本提高,利用现有的ADC难以实现。因此,能否降低采样率成为制约宽带频谱感知技术发展的瓶颈,而近年来提出的压缩感知理论可以依据少量观测值实现对原始稀疏信号的高概率重构,为低速率采样条件下实现宽带频谱感知提供强大的理论支撑。本文以星地混合通信系统为应用背景,针对其宽带频谱感知场景中频谱利用率低、信号位置和数量随时间不断变化的特点,在对传统调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter,MWC)系统改进的基础上,提出了一种基于Sub-Nyquist的宽带频谱感知盲检测方法,实现宽带频谱的欠奈奎斯特采样,同时处理多个未知载频的射频信号,能够灵活应对射频信号数量动态变化的应用场景,为实现星地混合通信系统频谱资源的高效利用提供了一种有效途径。本文主要的研究内容如下:第一,基于多频带信号宽带频谱感知场景的建模,论文以星地混合通信系统为应用背景,将宽带频谱感知与压缩感知理论相联系,建立了星地混合通信系统宽带频谱感知场景的多频带信号模型。充分考虑多频带模型具有的频谱稀疏性,利用MWC系统实现信号的欠奈奎斯特采样,并对信号支撑集进行重构,获取感知频谱的全局使用信息。第二,基于MWC的预检测方法的研究,星地混合通信系统所部署的工作频带,频谱利用率较低,在多数时间和空间上处于空闲状态。若待感知频谱内无其他系统用户存在,信号支撑集重构结果受噪声影响出现较大虚警,在不增加额外采样负担的前提下,在支撑集重构之前增加预检测过程,对频谱使用状态进行初步估计。若待感知频段处于空闲状态,可快速结束本轮频谱感知过程,并给出感知结果,同时迅速进入下一轮频谱感知,有效提高频谱感知速度。第三,信号支撑集盲重构方法的设计,星地混合通信系统宽带频谱感知场景中,射频信号出现的时间和位置是随机的,而某一时刻在待感知频谱范围内的射频信号数量不断变化,很难获得子频带数目信息。传统MWC系统的支撑集重构算法依赖于子频带数目,因此无法直接应用于星地混合通信系统中,本文利用多测量向量的联合稀疏特性,设计出不依赖于子频带数目的支撑集盲重构算法,在未知子频带位置和数量的情况下,实现信号支撑集的盲重构。第四,星地混合通信系统宽带频谱感知盲检测方法的研究。针对星地混合通信系统宽带频谱感知过程中射频信号数量不断变化,造成传统MWC系统难以在实际中应用的问题,论文提出了一种盲检测方法。利用单通道结构改进传统MWC系统的模拟欠采样前端,实现采样过程的灵活控制。同时,采用预检测方法实现对待感知频谱的粗检测,并通过支撑集盲重构算法定位子频带位置,完成感知频谱的细检测过程,为星地混合通信系统频谱的共享提供技术支撑。
【图文】:
哈尔滨工业大学工学博士学位论文化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于窗环境中,,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多提供了一种全面的解决方案。采用单通道 MWC 结构对输入的模拟多频带信号进行欠奈奎斯特采样用基于 MMV 统计迭代的支撑集盲重构算法实现支撑集的重构,其重图 5-26 所示。图中右侧部分为三个信号源,自下而上对应表 5-1 中三图中左半部分中,下方的示波器显示三个信号源的频谱,上方显示器号的重构结果。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TN925
本文编号:2630122
【图文】:
哈尔滨工业大学工学博士学位论文化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于窗环境中,,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多提供了一种全面的解决方案。采用单通道 MWC 结构对输入的模拟多频带信号进行欠奈奎斯特采样用基于 MMV 统计迭代的支撑集盲重构算法实现支撑集的重构,其重图 5-26 所示。图中右侧部分为三个信号源,自下而上对应表 5-1 中三图中左半部分中,下方的示波器显示三个信号源的频谱,上方显示器号的重构结果。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TN925
【参考文献】
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本文编号:2630122
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