分布式雷达站间通讯抗干扰技术研究

发布时间：2017-09-15 01:33

  本文关键词：分布式雷达站间通讯抗干扰技术研究

  更多相关文章： 分布式雷达站间通讯 抗干扰 多载波扩频 信号检测 干扰抑制

【摘要】：分布式接收相参雷达系统利用分布式的发射雷达站作为照射源,利用分布式的相参接收雷达阵列接收回波,实现了对目标的高分辨率成像以及精确参数测量。其中稳定抗干扰的雷达站间通讯是分布式接收相参雷达系统实时协同工作的重要保障。因此本文以多载波扩频技术和FFH-OFDM为切入点,从抗干扰的通讯技术、接收机信号检测技术、干扰抑制技术三个方面对雷达站间通讯的抗干扰问题进行了研究。主要考虑了多径衰落、窄带干扰以及单音干扰对雷达站间通讯的影响,分别从以下几个方面进行了研究:首先利用快速跳频的正交频分复用技术(FFH-OFDM)对多载波直接序列码分多址(MC-DS-CDMA)进行了改进,提出了一种改进的多载波扩频技术。该改进技术具有FFH-OFDM和MC-DS-CDMA技术共同的特点,实现了基于直接扩频与快速跳频的多载波混合扩频。改善了MC-DS-CDMA无频域分集的缺点,并从理论和仿真两个方面对这一改进技术的抗干扰性能进行了分析。其次,围绕这一改进技术研究了FFH-OFDM接收机的三种信号检测算法,重点研究了基于QR分解的信号检测算法。对现存的QR分解信号检测算法进行了改进,提出了一种适合于该改进技术的信号检测算法,并在分布式雷达站间通讯环境中对该信号检测算法的性能进行了验证分析。该算法通过Gram-Schmidt的方法实现对扩展信道矩阵QR分解,并考虑了解扩的因素,采用迭代的方式实现信号的分层检测,减小了错误的传播。运用这种信号检测算法,可以同时实现均衡、FFH解跳以及时域扩频的解扩。最后研究了针对于该改进技术的干扰抑制技术,从干扰检测和干扰抑制两个方面进行了研究。分别分析了CME、FCME、自适应多门限这三种干扰检测算法的性能。由于在改进的多载波扩频技术中,利用FFH-OFDM实现了快速跳频,传输信号在一个符号周期内遍历所有子载波,窄带干扰以及单音干扰只会影响到传输信号的部分频带。因此在本文中利用干扰检测算法检测出受干扰的频带,对其进行干扰抑制处理,减小干扰信号的能量,从而起到干扰抑制的作用。
【关键词】：分布式雷达站间通讯 抗干扰 多载波扩频 信号检测 干扰抑制
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN974
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 研究背景及意义10-12
• 1.2 分布式雷达站间通讯抗干扰技术的发展现状12-14
• 1.3 本文内容介绍及章节安排14-15
• 第二章 分布式雷达站间通讯抗干扰技术基础15-29
• 2.1 引言15
• 2.2 OFDM技术15-17
• 2.3 扩频通信技术17-20
• 2.4 多载波扩频技术20-23
• 2.4.1 多载波码分多址(MC-CDMA)20-21
• 2.4.2 多载波直接序列码分多址(MC-DS-CDMA)21-22
• 2.4.3 二维扩频技术22-23
• 2.5 分布式雷达站间通讯环境23-28
• 2.5.1 多径衰落23-26
• 2.5.2 常见干扰26-28
• 2.6 本章小结28-29
• 第三章 多载波扩频通讯技术29-52
• 3.1 引言29
• 3.2 FFH-OFDM技术研究29-36
• 3.2.1 FFH-OFDM关键技术30-32
• 3.2.2 FFH-OFDM特性分析32-33
• 3.2.3 仿真分析33-36
• 3.3 改进的多载波扩频技术36-51
• 3.3.1 系统基带模型36-39
• 3.3.2 多径高斯白噪声信道中的性能分析39-43
• 3.3.3 抗单音干扰性能分析43-47
• 3.3.4 仿真分析47-51
• 3.4 本章小结51-52
• 第四章 基于QR分解的接收机信号检测算法52-65
• 4.1 引言52
• 4.2 FFH-OFDM信号检测算法52-56
• 4.2.1 迫零线性检测算法(ZF-BLD)52-53
• 4.2.2 最小均方误差线性检测算法(MMSE-BLD)53-54
• 4.2.3 MMSE-SOR接收机信号检测算法54-56
• 4.3 一种改进的QR分解信号检测算法56-64
• 4.3.1 基于Gram- Schmidt正交化的QR分解算法57
• 4.3.2 迭代QR分解信号检测算法57-58
• 4.3.3 改进的QR分解信号检测算法58-60
• 4.3.4 仿真分析60-64
• 4.4 本章小结64-65
• 第五章 干扰抑制技术研究65-77
• 5.1 引言65
• 5.2 干扰检测与识别65-73
• 5.2.1 信号接收模型65-66
• 5.2.2 连续均值消除法66-68
• 5.2.3 前向连续均值消除法68-69
• 5.2.4 自适应多门限算法69-70
• 5.2.5 仿真分析70-73
• 5.3 干扰抑制73-76
• 5.3.1 干扰抑制方案73-74
• 5.3.2 仿真分析74-76
• 5.4 本章小结76-77
• 第六章 总结与展望77-79
• 6.1 总结77-78
• 6.2 展望78-79
• 致谢79-80
• 参考文献80-84
• 攻读硕士学位期间取得的成果84-85

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