基于非线性随机共振的数字信号检测技术研究

发布时间：2020-08-20 12:24

【摘要】：随着无线通信的迅速发展,移动通信终端数量庞大、无线频谱资源越来越拥挤、通信调制方式复杂多样,这些因素对无线通信的服务质量构成威胁。为了降低不利因素对通信服务质量的影响,目前亟需解决的重要问题就是如何在复杂干扰环境中对有用信号进行检测,恢复出有用的原始信号,提高通信的服务质量。针对无线通信中对淹没在噪声中信号检测的需求,随机共振引起了众多学者的关注,随机共振属于非线性学科中的一种非线性共振现象,主要描述微弱信号和噪声在非线性系统作用下,三者达到一种协同共振的现象,即,在非线性系统的作用下,噪声能量向信号能量转移,使非线性系统的输出信号能量得到增强。由于随机共振具备上述特性,本文将非线性随机共振理论应用于对微弱通信信号的检测方面展开研究。本文主要在复杂干扰环境下,围绕着阵列随机共振理论、参数可调阵列随机共振理论和基于粒子群算法和遗传算法的变步长自适应随机共振理论,对二进制脉冲幅值调制信号的波形检测方法进行研究,从输出信噪比、信噪比增益以及误比特率等方面对检测性能进行理论分析,全文的研究内容和主要创新点概括如下:1、在高斯和非高斯噪声条件下,把阵列随机共振理论和多天线接收分集的合并算法相结合,提出了基于阵列随机共振系统各支路输出的合并算法。主要研究了基于最大比合并、等增益合并和选择式合并等三种算法的阵列随机共振输出信噪比增益,并提出把阵列随机共振作为无线通信系统的接收机,对比分析基于三种合并算法的通信系统输出误比特率,探索阵列随机共振系统最优的合并算法。采用理论和数值仿真结合的方式对阵列随机共振输出信噪比增益和误比特率进行分析,得出结论:阵列随机共振系统的性能与单支路随机共振系统相比较,具有较好的性能。相同支路数目条件下,最大比合并算法的性能较好,等增益合并算法的性能次之,选择式合并算法最差。在非高斯条件下阵列随机共振性能比在高斯噪声条件下,对微弱信号的检测性能有较大改善。这些研究结论对阵列随机共振各支路输出合并算法的选择提供了理论依据。2、将参数可调随机共振理论和并行阵列思想相结合,提出了参数可调阵列随机共振系统。参数可调随机共振是通过调节系统参数a、b的方式,使噪声、信号和非线性随机共振系统产生共振现象,利用并行阵列的思想进一步提高参数可调随机共振对微弱信号的检测性能,主要方式是将参数可调随机共振系统各支路的输出相加求平均,通过把单支路输出信号的概率密度分布近似为高斯分布模型,推导出参数可调阵列随机共振系统的信噪比增益和误比特率表达式,并仿真分析参数可调阵列随机共振的支路数目与信噪比增益和误比特率的关系。得出结论:针对微弱二进制脉冲幅值调制信号的检测,参数可调阵列随机共振系统相比单个参数可调随机共振系统的具有良好的性能,并随着支路数目的增加,参数可调阵列随机共振的输出信噪比增益得到显著提高,误比特率明显降低,使参数可调随机共振系统在信号检测方面的研究得到有效的推进。3、提出了基于粒子群算法的变步长自适应随机共振微弱信号检测方法,以系统输出的信噪比和把双稳态随机共振系统作为无线通信接收机时输出误比特率作为粒子群算法的适应度函数,利用粒子群算法循环迭代搜索最优解的原理,解决非线性随机共振系统参数a、b和龙格库塔法的计算步长h的自适应选取的难题,将自适应随机共振问题转化为多参数全局寻优问题,获取自适应随机共振系统的最佳参数,保证系统产生更佳的共振特性,从而能够最优地检测出噪声背景下的微弱信号。得出结论:针对微弱二进制脉冲幅值调制信号的检测,基于粒子群算法的随机共振系统相比参数可调随机共振系统和恒参随机共振系统的具有良好的性能,基于粒子群算法的变步长自适应随机共振系统的输出信噪比增益得到显著提高,误比特率明显降低。4、提出了基于遗传算法的变步长自适应随机共振微弱信号检测方法,利用遗传算法的选择、交叉、变异算子,实现了随机共振系统的参数a、b和龙格库塔法的计算步长h的自适应同步优化,将自适应随机共振问题转化为多参数全局寻优问题,获取自适应随机共振系统的最佳参数,使自适应随机共振更好地检测出微弱信号。针对微弱二进制脉冲幅值调制信号的检测,对比参数可调随机共振系统和恒参随机共振系统,从输出信噪比和误比特率等两方面分析基于遗传算法的变步长自适应随机共振系统。得到结论:基于遗传算法的变步长自适应随机共振系统使随机共振系统一直处于最佳共振状态,使系统输出信噪比最大化、误比特率降低到最小。并通过粒子群算法和遗传算法的输出误码率对比分析,验证了基于优化算法的自适应随机共振已达到微弱信号的最优检测性能。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN911.23

【参考文献】