一、一种新的重叠双正交变换域窄带干扰抑制技术（论文文献综述）
张星[1]（2017）在《多载波混合信号检测识别和分离技术研究》文中指出随着信息技术的发展和正交频分复用技术（OFDM）的广泛应用,多载波混合信号产生的影响正日益显现,尤其在信息侦察、频谱检测等非合作领域表现得更为突出,它不仅影响信号的接收质量,而且还制约相关技术的应用。鉴于此,本文首次对多载波混合信号处理中的一些关键技术展开探索,重点研究了多载波混合信号检测识别技术、参数估计技术、多通道盲源分离技术以及单通道盲源分离技术,并提出了一种新的基于基带混合信号波形的抗截获无线通信机制。本文的主要内容和贡献包括:1.推导了多载波混合信号的检测识别算法,它是多载波混合信号处理面临的第一个问题,不同种类的多载波混合信号对应的后续处理算法不尽相同。为此,本文将多载波混合信号中的一个信号作为目标OFDM信号的干扰信号,分别利用高阶累积量和谱特征实现单载波干扰信号和多载波干扰信号的区分与识别,为后续处理提供决策依据。2.证明了OFDM+OFDM混合信号的循环平稳特性,在此基础之上分别讨论了高阶循环累积量和循环自相关函数在多载波混合信号参数估计中的应用,并结合平方谱特征准确地实现了多载波混合信号中各个OFDM信号分量的符号速率、频偏、子载波数以及时延等参数的估计。此外,本文还推导了多载波混合信号参数估计的克拉美罗界。3.构建了一种基于重构抵消的双通道盲源分离算法,分析了该算法具体的应用场景,详细讨论了该算法中天线间的数据交互方案,并介绍了两种重构抵消算法:基于参数跟踪的重构抵消算法和基于自适应滤波重构抵消算法。此外,本文还定量分析了影响重构抵消性能的因素,并讨论了抵消性能对目标OFDM信号的影响。4.提出了一种新的且复杂度低的单通道盲源分离算法,它将Gibbs采样理论和QRD-M分解算法应用到混合信号分离中,并详细讨论了该算法在单载波混合信号和多载波混合信号中的实现原理和方法。与现有单通道盲源分离算法相比,本文提出的单通道盲源分离算法不仅保持了良好的分离性能,而且还极大的降低了计算复杂度。5.设计了一种基带混合信号波形,它同时兼顾了频谱效率和抗截获性能的要求。此时,基带混合信号被考虑作为传输信号,并且信号间仅保留时延差异。与现有抗截获的混合信号通信机制相比,基于基带混合信号波形的通信机制不仅提升了通信的抗截获能力,尤其增加了抗多天线截获能力,而且还保持了非常高效的频谱效率。
柴婉聪[2]（2015）在《基于MQAM调制的多路并行组合扩频通信系统的设计》文中研究指明扩频技术（Spread Spectrum,SS）,以其较高的电磁隐蔽性、无线信道适应性和多址能力而被广泛应用于军事对抗和民用通信中。由此演变而来并行组合扩频通信技术（Parallel Combinatory Spread Spectrum,PCSS）拥有信息传输能力强、频带利用率高等优点,具有十分广阔的应用前景。并行组合扩频序列为选取的r个伪随机序列所叠加形成的是多值序列,因此可以采用多进制数字调制方式,例如M进制相移键控（Multiple Phase Shift Keying,MPSK）、M进制正交幅度调制（Multiple Quadrature Amplitude Modulation,MQAM）等。这些调制方式都有很高的频谱利用率,但是MQAM能够很好地利用信号空间,使得MQAM的抗噪声性能会优于MPSK也就是说MQAM会得到更好的误码率性能,因此,它在中、大容量数字微波通信系统、有线电视网络高数据传输、卫星通信等领域得到了广泛的应用。本文诣在建立MQAM-PCSS通信系统数学模型。而仿真实验表明调制参数取M=16,r=3的通信效果最好,该模式下,伪随机序列所叠加形成的是4值序列,双路并扩序列恰好可以采用正交调幅法的16QAM调制技术。在此基础之上本论文主要研究内容如下:构建了基于MATLAB采用16QAM调制的多路并行组合扩频通信系统仿真模型,论证、设计码元速率、扩频序列chip速率与序列周期、载波频率等主要参数。针对基于MQAM调制的多路并行组合扩频通信系统要求,设计、优选自相关和互相关特性良好的扩频序列集。在假定同步及高斯白噪声信道条件下,进行系统主要性能的仿真分析,并与单路并行组合扩频通信系统在通信有效性和可靠性方面进行对比。
王百川[3]（2015）在《并行组合扩频系统中的窄带干扰抑制方法研究》文中研究指明本研究受中国电子科技集团公司第五十四研究所新技术研究高校合作项目“并行组合扩频系统关键技术研究”支持,课题编号:KX132600013/ITD-U13006。扩频技术,以其较高的电磁隐蔽性、无线信道适应性和多址能力而被广泛应用于军事对抗和民用通信中,相比于传统直扩技术,由软扩频发展而来的并行组合扩频通信技术拥有信息传输能力强、频带利用率高等优点,具有十分广阔的应用前景,而无论在军用还是民用通信中,窄带干扰的影响都是通信系统无法回避的一大问题。为提高并行组合扩频通信系统抵抗窄带干扰的能力,本文在对直扩系统窄带干扰抑制技术进行详细研究的基础上,提出采用基于变换域滤波的方法来抑制并扩系统中的窄带干扰,论文主要研究内容如下:构建了基于MATLAB的并扩通信系统软件仿真平台和几种常见窄带干扰的数学建模,仿真分析了窄带干扰对并扩系统性能的影响,进而论证了对并扩系统进行窄带干扰抑制研究的必要性。给出了基于FFT滤波的并扩系统干扰抑制实现方案,为判断系统是否需要进行干扰抑制,在对传统信干比强度检测方法进行研究的基础上,提出基于峰值因数的信干比强度检测方法。并结合信干比强度检测和K谱线法干扰抑制的思想,提出基于最高谱线逐次消除的窄带干扰抑制算法。为提高系统适应变化信道环境的能力,研究了几种基于自适应门限检测的窄带干扰抑制算法,包括DT-FCME算法和自适应多门限算法,提出了一种新的基于分段排序的干扰抑制算法,并通过计算机仿真,对比分析了几种算法抑制窄带干扰的误码性能和实现复杂度。
龚巧娴[4]（2015）在《基于SFT的快速捕获与干扰抑制联合算法研究》文中认为在以GNSS为平台的卫星通信中，高动态特性和复杂的电磁干扰使得通信信号的快速捕获和抗干扰技术成为卫星接收机设计研究的重点。在卫星导航系统中，直接序列扩频体制被广泛采用。然而，目前基于直扩系统的伪码并行捕获算法与变换域干扰抑制算法仍然存在复杂度高、运算量大等问题，在一定程度上限制了卫星系统在军用通信与导航等方面的应用。本文针对基于直扩通信的导航卫星接收机设计中的信号快速捕获及抗干扰算法展开研究。考虑到频域并行捕获算法与变换域干扰抑制算法具有高度重合性，解扩后相关峰的稀疏性以及稀疏傅里叶变换的极低复杂性，本文在大量理论分析的基础上，研究基于稀疏傅里叶变换的直接序列扩频系统抗干扰和捕获联合处理算法。一方面，提出将级联的频域干扰抑制算法与捕获算法合二为一的新思路，将信号处理复杂度降低了一倍；另一方面，为进一步降低联合算法的复杂度，将SFT技术应用到频域并行捕获当中，用以简化联合算法中的IFFT流程。理论和仿真结果均表明：虽然基于SFT的频域捕获-抗干扰联合算法存在轻微的性能损失，但它能以极低的计算量实现强干扰、高动态环境下卫星信号的快速、可靠接收。
李立金[5]（2012）在《直扩系统中信干比强度检测及窄带干扰抑制方法研究》文中研究表明由于具有较强的电磁隐蔽通信能力和无线信道适应能力，直接序列扩频系统（DirectSpread Sequence Spectrum，DSSS）被广泛应用于军用电子对抗及民用无线通信领域。虽然DSSS具有较强的干扰抑制能力，但当扩频增益和功率受限、或无线信道中存在极强的电磁干扰时，DSSS系统的性能将受到影响，甚至导致通信链路的崩溃。其中，窄带干扰（Narrow Band Interference，NBI）对DSSS的影响尤为严重。因此，DSSS中NBI的抑制方法成为该领域的热点研究问题，也是DSSS系统急需解决的关键技术问题。本课题以DSSS中NBI抑制为研究对象，重点研究内容如下：（1）构建DSSS的数学建模，搭建基于MATLAB的软件仿真平台，重点分析各种NBI（音频干扰、数字NBI、AR随机过程干扰）对系统性能的影响，进而论证DSSS中添加NBI强度检测与抑制技术的必要性。（2）以DSSS的NBI消除算法——DT-FCME（Double Threshold Forward ConsecutiveMean Excision，DT-FCME）算法为研究对象，针对其迭代时间长的缺点，提出基于均匀量化思想的DT-FCME算法——IS-DT-FCME（Iterative Segmentation Double ThresholdForward Consecutive Mean Excision，IS-DT-FCME）算法。由于采用分段迭代的方法，IS-DT-FCME算法可有效降低迭代次数和对硬件处理资源的需求，提高DSSS中NBI抑制的实时性。（3）以DSSS的直扩信号提取算法——FICA算法（Fast Independent ComponentAnalysis，FICA）为研究对象，针对该算法存在的排列无序性、符号不确定性的问题，提出的带宽识别和帧头识别的方法加以解决。（4）为了解决无干扰或干扰较小时NBI抑制引入DSSS信号失真、NBI强度及抑制方法匹配的问题，提出DSSS中的信干比（Signal-to-Jamming Radio，SJR）强度检测算法。通过计算接收信号功率谱平坦系数和选取合适的门限参数，该算法可判断接收信号SJR强度，确定干扰抑制器的开启以及不同干扰抑制器之间的切换。
于志明[6]（2010）在《无线通信系统中的信号识别技术研究》文中研究表明随着无线通信技术以及互联网技术的迅猛发展,无线频谱资源日趋饱和,为了提高频谱的利用率和保证不同体制无线网络的协同工作,满足多种通信业务需求,认知无线电技术孕育而生,其中的频谱感知技术就是解决这一问题的关键技术之一,其目的就是要对各频段所存在的授权及非授权信号类型进行检测和识别,仍然属于通信信号调制识别的范畴。本文针对适用于非协作频谱感知的信号特征提取及识别算法进行了深入的研究,主要内容包括基于统计模式识别的单载波调制信号特征提取技术,单载波与多载波调制信号的类间识别技术,以及多载波调制（MCM）信号的参数估计和类内盲识别技术。首先,在分析单载波调制信号传统统计模式识别算法的基础上,提出了一种基于方向数据统计理论的信号特征提取新算法,利用信号相位服从圆周分布这一特点,在载波频率、带宽和调制指数均未知的情况下,通过一定的角度变换将单载波信号瞬时频率值处理后,作为数据样本,提取分类特征。该算法提取的特征稳定性明显优于传统算法,不因时间的推移或环境的变化而发生显着改变,对样本长度依赖程度较小,类间可分离度好。当信噪比大于01Bd的情况下,特征趋于平稳,具有较高的置信度。为非协作频谱感知中单载波通信信号调制类型的盲识别提供了新的途径。同时指出了算法需要进一步完善和改进的地方。其次,针对瑞利衰落信道条件下的单载波信号和多载波信号的类间盲识别问题,提出了一种改进的高阶累积量组合特征参数提取算法。理论分析证明算法能有效抑制瑞利多径衰落及高斯噪声对接收端识别性能的影响。算法不需任何先验知识,避免了载波同步处理的繁琐过程,可直接对中频采样信号进行处理。仿真验证了改进的识别特征与传统的特征相比具有更好的稳健性,并且对子载波数目不敏感。解决了特征参数动态变化所导致的识别门限确定的困难,降低了误判的概率,提高了识别精度,通过门限判别法或者结合简单的分类器即可取得良好的识别效果。为下一步实现多载波调制信号的类内识别奠定了基础。再次,对基于高阶循环累积量估计多载波CDMA信号子载波频率以及利用多尺度Haar小波变换估计多载波CDMA信号码速率的可行性进行了初步的研究,证明了通过检测特定循环频率处高阶循环累积量较大峰值的位置,来对多载波CDMA信号的子载波频率进行盲估计的切实可行的。随后在信号子载波估计结果的基础上,对基于多尺度Haar小波变换的码片速率估计算法进行了仿真,分析了载波估计频偏对不同多载波信号码速率估计性能的影响。为四类多载波调制信号的类内盲识别,提供了必要的理论基础和参数支持。最后,在多载波调制信号参数盲估计的基础上,提出了基于对构造数据矩阵进行奇异值分解的多载波调制信号盲识别新算法,给出了算法模型及实现框图。以典型的基于IFFT实现的OFDM, MC-CDMA, MC-DS-CDMA和MT-CDMA四种常见但难以区分的多载波调制信号为例,分别在理想高斯白噪声信道以及瑞利多径信道下做了详细的算法理论分析和仿真验证,并针对存在多址干扰时,MC-CDMA信号构造矩阵的较大非零奇异值个数n随用户数量线性增长而造成的单次判定结果失效问题,给出了修正的判定准则,更加适用于实际信道情况。算法无需知道任何多载波调制信号数据信息以及扩频码类型和长度,仅通过构造数据矩阵奇异值梯度序列中较大非零奇异值的个数,即可准确判断多载波调制信号的类型,避免了传统识别算法中特征提取之后的分类器设计的繁琐过程,大大简化了识别流程,而且算法中构造数据矩阵的阶数N值选取不必严格遵守与子载波个数的整数倍关系,可以选取相对较小的N值,以减少算法的运算量,仿真分析证明算法在较低信噪比条件下取得了良好的效果。为多载波调制信号的类内识别,提供了一条新思路,具有较高的实际参考价值。
王永民,郭建新[7]（2009）在《一种保留相位谱的DS信号接收方法》文中提出为抑制接收DS信号中的窄带干扰,研究了基于DFT只保留相位谱的DS信号接收方法,给出了该方法的一种迭代实现算法,有效降低了相位谱计算的运算量。讨论了该算法在DS系统抑制窄带干扰中的应用原理,分析了该算法在加性高斯白噪声信道中的性能损失,给出了一种计算性能损失的方法。对采用相位谱保留算法接收DS信号进行了数值仿真,给出了在窄带干扰和多址干扰情况下,该算法与常规DS信号接收方法的对比数值仿真结果。仿真结果表明:采用文中的算法处理后,可有效抑制窄带干扰,在多址干扰情况下,保留相位谱处理后没有引起明显的性能损失。
黎剑,张家树[8]（2007）在《一种基于近似理想重构余弦调制滤波器组的DSSS变换域干扰抑制方法》文中研究表明针对在变换域干扰抑制方法中子带滤波器组的阻带衰减性能不够理想而造成窄带干扰扩散的问题,该文提出了一种使用近似理想重构余弦调制滤波器组的窄带干扰抑制方法。近似理想重构滤波器组在设计上具有更大的灵活度,能够实现更高的阻带衰减。具有高阻带衰减特性的滤波器组能够更好地将窄带干扰信号变换到少数几个子带上,从而利用门限检测的方法能更好地对窄带干扰加以抑制。仿真结果表明,相对于传统的重叠变换滤波器组,使用近似理想重构余弦调制滤波器组能够显着提高变换域接收机的抗窄带干扰能力。
夏江华[9]（2006）在《基于重叠变换的直扩通信系统的窄带干扰抑制技术研究》文中进行了进一步梳理扩频通信以其具有抗干扰能力强、低截获率和可实现码分多址等优点,近年来广泛地应用于第三代移动通信、高速无线接入以及卫星通信中,特别是作为军用卫星通信的首选技术。理论上,扩频系统的抗干扰能力是由扩频增益决定的,可以通过增加带宽来增加扩频增益;但实际上,由于带宽和技术上的限制,扩频通信系统的抗干扰能力是有限的。窄带干扰由于其功率谱密度比宽带干扰大的多,对扩频系统的影响更大。在强窄带干扰的影响下,系统性能会急剧下降:因此,有必要采用信号处理技术来对窄带干扰进行抑制,以弥补扩频增益的不足。 在过去的20多年中,围绕扩频通信干扰抑制技术的研究一直非常活跃,大量的研究工作一直关注于扩频系统中窄带干扰抑制技术的开发运用,至今仍是众多学者研究的重要课题。 本文的主要工作包括: （1）首先研究了扩频通信的概念和特点,着重说明直接序列扩频（DSSS）通信系统这种最典型的扩频通信系统的工作原理;总结了目前关于窄带干扰抑制技术研究状况。 （2）其次深入研究了重叠变换的窄带干扰抑制技术。分析了重叠变换的原理、结构和基本形式;建立了基于重叠变换的扩频通信窄带干扰抑制技术的系统模型。在此研究基础上,针对现在的窄带干扰抑制算法的不足,提出了一种改进算法,并进行了计算机仿真。仿真结果表明,该算法可以有效地抑制窄带干扰,提高系统的抗干扰性能。 （3）最后针对时变窄带干扰,利用时频分布能够同时分析信号在时间域和频率域的特点,提出一种新的DSSS系统自适应干扰抑制算法。针对维格纳分布的不足,采用重叠变换将多分量信号分解成一系列的单分量信号并通过维格纳分布去确定单分量干扰的频率,并设计时变IIR滤波器。和通常采用的线性相位FIR滤波器相比,IIR滤波器具有理想的点阻特性。仿真结果表明,该算法提高了系统抗时变窄带干扰的能力。 论文最后对现有的工作进行了总结,并指出了下一步的工作方向。
张春海[10]（2006）在《直接序列扩频通信系统抗干扰技术研究》文中认为直接序列扩频（DSSS）技术具有良好的保密性、灵活的信道分配能力以及较强的抗多径、多址干扰能力,在个人通信网、无线局域网、第三代移动通信、卫星通信以及军事战术通信等领域得到广泛应用。直接序列扩频系统本身固有一定的抗干扰能力,研究表明,不增加扩频增益的条件下,在接收机解扩之前借助信号处理的方式对接收信号进行预处理可以显着增加系统的抗干扰能力。本文结合中频数字化抗干扰接收机的后续发展需求,主要对DSSS系统抗干扰技术进行深入地探讨。给出简化的接收机信号模型和常用的窄带干扰模型（音调干扰、AR干扰、低速数字干扰等）,分析了DSSS技术对阻塞高斯干扰、单音干扰、部分频带干扰等的抑制性能。由不同的干扰模型可以得到不同的时域处理技术。总结和比较了基于AR干扰模型的各种干扰估计抵消算法性能;从音调干扰模型出发,提出一种新的基于子空间跟踪的时域干扰抑制技术;讨论了基于低速数字干扰等效“虚拟”多用户干扰模型的最小误码率接收机的变换域归一化最小均方自适应实现结构及其稳态性能。变换域处理技术对干扰模型不敏感,是目前最有潜力的处理方法。文中首先给出基于多速率信号处理和滤波器组理论的变换域抗干扰处理的统一理论框架,离散傅立叶变换、重叠变换、余弦调制滤波器组等都可以看作是滤波器组的特例:其次研究了基于重叠加窗DFT变换的窄带干扰抑制技术,分析了加窗DFT变换对扩频信号的信噪比损失,并比较了重叠相加法、重叠选择法等的性能,在变换基的长度足够大的条件下,基于中心极限定理得到了变换后扩频信号和噪声之和为窄带高斯过程的结论,在此基础上提出一种基于谱线幅度的平方服从指数分布假设的自适应门限窄带干扰抑制算法;最后研究了基于余弦调制滤波器组的干扰抑制技术,讨论了二次约束最小二乘法、罚函数法等原型低通滤波器设计方法,并提出一种基于子带功率估计结合最小Akaike信息准则的修正的K谱线干扰抑制算法。讨论了基于时频分布干扰瞬间频率估计结合IIR滤波器设计的慢时变线性扫频干扰抑制技术。提出利用IIR滤波器取代FIR滤波器进行干扰抑制,以牺牲部分相频特性为代价,换取干扰抑制滤波器更好的幅频响应,并推导了Kuwan-Martin结构IIR滤波器信干噪比改善因子的闭合表达式,结果表明,IIR滤波器对DSSS信号的失真远小于FIR滤波器,信干噪比改善因子与干扰瞬时频率及系统扩展比无关,性能优于时变FIR滤波结构。
二、一种新的重叠双正交变换域窄带干扰抑制技术（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种新的重叠双正交变换域窄带干扰抑制技术（论文提纲范文）
（1）多载波混合信号检测识别和分离技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 混合信号识别研究历史与现状 |
| 1.2.2 混合信号参数估计研究历史与现状 |
| 1.2.3 混合信号分离技术研究历史与现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 多载波混合信号盲检测识别算法 |
| 2.1 多载波混合信号的数学模型 |
| 2.2 基于高阶累积量的单载波载波干扰信号盲检测识别 |
| 2.2.1 无频偏单载波干扰信号盲检测识别 |
| 2.2.2 有频偏单载波干扰信号盲检测识别 |
| 2.3 基于谱特征的多载波载波干扰信号盲检测识别 |
| 2.3.1 基于平方谱的多载波干扰信号盲检测识别算法 |
| 2.3.2 基于频谱带宽的多载波干扰信号盲检测识别算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于循环平稳的多载波混合信号参数估计算法 |
| 3.1 多载波混合信号循环平稳特性分析 |
| 3.2 基于高阶循环累积量的符号速率、频偏与子载波数盲估计 |
| 3.2.1 多载波混合信号高阶累积量分析 |
| 3.2.2 基于高阶循环累积量的符号速率、频偏与子载波数盲估计算法 |
| 3.2.3 克拉美罗界分析 |
| 3.2.4 性能仿真与分析 |
| 3.3 基于循环自相关函数的时延估计 |
| 3.3.1 多载波混合信号自相关函数分析 |
| 3.3.2 基于循环自相关函数的时延半盲估计算法 |
| 3.3.3 基于循环自相关函数的时延盲估计算法 |
| 3.3.4 克拉美罗界分析 |
| 3.3.5 性能仿真与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于重构抵消的双通道盲源分离算法 |
| 4.1 基于重构抵消的双通道盲源分离算法的提出 |
| 4.2 双通道盲源分离数据交互技术 |
| 4.3 双通道盲源分离重构抵消算法 |
| 4.3.1 基于参数跟踪补偿的重构抵消算法 |
| 4.3.2 基于自适应滤波的重构抵消算法 |
| 4.3.3 影响重构抵消因素分析 |
| 4.3.4 干扰抵消性能对目标信号质量影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 低复杂度的GIBBS单通道盲源分离算法 |
| 5.1 单载波混合信号Gibbs单通道盲源分离算法 |
| 5.1.1 单载波混合信号的数学模型 |
| 5.1.2 单载波混合信号的Gibbs单通道盲源分离算法基本原理 |
| 5.1.3 单载波混合信号的Gibbs单通道盲源分离算法计算复杂度分析 |
| 5.1.4 性能仿真与分析 |
| 5.2 多载波混合信号Gibbs单通道盲源分离算法 |
| 5.2.1 多载波混合信号的数学模型 |
| 5.2.2 多载波混合信号的Gibbs单通道盲源分离算法基本原理 |
| 5.2.3 多载波混合信号Gibbs单通道盲源分离算法计算复杂度分析 |
| 5.2.4 性能仿真与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 抗截获基带混合信号波形设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基带混合信号波形产生原理 |
| 6.3 基带混合信号波形性能分析比较 |
| 6.3.1 频谱效率分析比较 |
| 6.3.2 抗截获性能分析比较 |
| 6.4 性能仿真与分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（2）基于MQAM调制的多路并行组合扩频通信系统的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 并扩通信技术 |
| 1.2.2 多进制数字调制技术 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 第2章 技术基础 |
| 2.1 并行组合扩频通信系统 |
| 2.1.1 系统模型及原理 |
| 2.1.2 数据映射算法 |
| 2.1.3 扩频参数的选取 |
| 2.1.4 常用扩频序列 |
| 2.2 多进制调制解调技术 |
| 2.2.1 MQAM调制技术 |
| 2.2.2 MQAM解调技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 系统实现方案 |
| 3.1 实现方案 |
| 3.1.1 整体实现方案 |
| 3.1.2 发端实现方案 |
| 3.1.3 收端实现方案 |
| 3.2 技术性能 |
| 3.2.1 系统误码率 |
| 3.2.2 频带利用率 |
| 3.2.3 数据传输能力 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 实现方案的仿真建模与性能分析 |
| 4.1 系统仿真模型 |
| 4.2 系统性能分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）并行组合扩频系统中的窄带干扰抑制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 并扩通信技术 |
| 1.2.2 窄带干扰抑制技术 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 第2章 并扩通信技术及窄带干扰 |
| 2.1 并扩通信技术 |
| 2.1.1 系统原理 |
| 2.1.2 误码率 |
| 2.1.3 频带利用率 |
| 2.1.4 系统信息数据传输能力 |
| 2.2 窄带干扰 |
| 2.2.1 音频干扰 |
| 2.2.2 数字窄带干扰 |
| 2.2.3 自回归(AR)干扰 |
| 2.2.4 窄带干扰对并扩通信系统的影响 |
| 2.3 直扩通信系统中的窄带干扰抑制技术 |
| 2.3.1 时域预测技术 |
| 2.3.2 变换域技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于变换域滤波的并扩通信系统窄带干扰抑制方法 |
| 3.1 变换域窄带干扰检测算法 |
| 3.1.1 门限法 |
| 3.1.2 K谱线法 |
| 3.1.3 中值滤波法 |
| 3.2 基于FFT的并扩通信系统窄带干扰抑制方法 |
| 3.2.1 系统总体实现方案 |
| 3.2.2 信干比强度检测 |
| 3.2.3 窗函数的选取 |
| 3.2.4 最高谱线逐次消除法 |
| 3.2.5 仿真分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于自适应门限检测的频域窄带干扰抑制算法研究 |
| 4.1 DT-FCME算法 |
| 4.1.1 算法原理 |
| 4.1.2 算法流程 |
| 4.2 自适应多门限算法 |
| 4.2.1 算法原理 |
| 4.2.2 算法流程 |
| 4.2.3 算法改进 |
| 4.3 分段排序算法 |
| 4.3.1 算法原理 |
| 4.3.2 算法流程 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.4.1 误码性能分析 |
| 4.4.2 实时性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于SFT的快速捕获与干扰抑制联合算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 |
| 1.3 主要工作与论文结构 |
| 第2章 导航卫星接收机捕获技术 |
| 2.1 导航卫星接收机结构 |
| 2.2 捕获原理 |
| 2.2.1 改善灵敏度的策略 |
| 2.2.2 高动态特性的影响 |
| 2.2.3 检测与判决技术 |
| 2.2.4 检测概率与虚警概率 |
| 2.3 常用捕获技术 |
| 2.3.1 串行捕获 |
| 2.3.2 时域并行捕获 |
| 2.3.3 频域并行捕获 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于 SFT 的频域码相位搜索技术 |
| 3.1 SFT 的原理及其应用 |
| 3.1.1 应用背景及优势 |
| 3.1.2 信号的重排 |
| 3.1.3 滤波 |
| 3.1.4 频域降采样 |
| 3.2 基于 SFT 的频域码相位搜索策略 |
| 3.2.1 关键步骤分析 |
| 3.2.2 运算复杂度分析 |
| 3.2.3 性能分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 直扩系统窄带干扰抑制技术 |
| 4.1 常见窄带干扰 |
| 4.2 常用的窄带干扰抑制技术 |
| 4.2.1 时域处理技术 |
| 4.2.2 变换域处理技术 |
| 4.3 频域窄带干扰抑制技术的实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于 SFT 的快速捕获与干扰抑制联合技术 |
| 5.1 系统架构设计 |
| 5.2 理论应用与公式推导 |
| 5.2.1 算法整体流程分析 |
| 5.2.2 性能分析 |
| 5.3 仿真性能分析 |
| 5.3.1 理论推导与仿真对比 |
| 5.3.2 捕获性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 特色与创新 |
| 6.2 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（5）直扩系统中信干比强度检测及窄带干扰抑制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 课题相关技术研究现状 |
| 1.2.1 窄带干扰消除技术 |
| 1.2.2 信号检测/提取技术 |
| 1.2.3 能量聚集程度检测技术 |
| 1.3 本文研究内容及各章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第2章 DSSS 系统和窄带干扰的建模及仿真 |
| 2.1 DSSS系统模型 |
| 2.2 窄带干扰建模 |
| 2.2.1 音频干扰模型 |
| 2.2.2 数字 NBI |
| 2.2.3 AR 随机过程干扰模型 |
| 2.3 仿真平台搭建及性能分析 |
| 2.3.1 仿真平台构建及参数设置 |
| 2.3.2 直扩系统抗干扰性能仿真结果分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于频域的干扰消除方法 |
| 3.1 变换域处理方法 |
| 3.1.1 门限法 |
| 3.1.2 K 谱线法 |
| 3.1.3 条件中值滤波 |
| 3.1.4 权值泄露法 |
| 3.2 IS-DT-FCME算法 |
| 3.3 算法仿真及性能分析 |
| 3.3.1 实时性分析 |
| 3.3.2 误比特率性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于 FICA 的直扩信号检测/提取方法 |
| 4.1 独立成分分析（ICA） |
| 4.1.1 ICA 算法实现框图及基本原理 |
| 4.1.2 预处理过程 |
| 4.1.3 分离矩阵W 估算 |
| 4.2 基于负熵的FICA算法 |
| 4.3 基于FICA的DSSS信号检测/提取方法 |
| 4.3.1 系统模型 |
| 4.3.2 基于带宽识别的排列无序性解决方法 |
| 4.3.3 基于帧头识别的符号不确定性解决方案 |
| 4.4 算法仿真与性能分析 |
| 4.4.1 FICA 算法的分离精度和收敛速度分析 |
| 4.4.2 带宽识别法准确度分析 |
| 4.4.3 基于 FICA 的强干扰抑制性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 直扩系统信干比强度检测方法 |
| 5.1 数据特性分析的主要参数 |
| 5.2 信干比强度检测模块 |
| 5.3 特性分析与仿真验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 整体方案仿真平台验证 |
| 6.1 信干比强度检测与窄带干扰抑制整体框架 |
| 6.2 信干比强度检测高低门限的确定 |
| 6.3 整体性能仿真与分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的文章和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）无线通信系统中的信号识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景 |
| 1.1.1 未来无线通信技术 |
| 1.1.2 认知无线电技术 |
| 1.2 论文的研究意义及来源 |
| 1.3 论文的国内外研究现状 |
| 1.3.1 调制模式识别技术 |
| 1.3.2 频谱感知技术 |
| 1.4 主要工作和内容安排 |
| 第2章 单载波信号特征提取算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 分形特征提取算法 |
| 2.2.1 盒维数 |
| 2.2.2 信息维数 |
| 2.3 复杂度特征提取算法 |
| 2.3.1 复杂度特征提取算法的基本原理 |
| 2.3.2 Lempel-Ziv复杂度的特征提取步骤 |
| 2.4 相似系数特征提取算法 |
| 2.4.1 相似系数的概念 |
| 2.4.2 相似系数特征提取算法实现步骤 |
| 2.5 改进熵特征提取算法 |
| 2.5.1 近似熵与样本熵特征 |
| 2.5.2 范数熵特征 |
| 2.6 各算法性能比较分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 方向数据统计特征提取算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 方向数据统计的基本理论 |
| 3.2.1 方向数据的统计描述 |
| 3.2.2 方向数据的数字特征 |
| 3.3 信号瞬时频率的提取 |
| 3.3.1 瞬时频率的概念 |
| 3.3.2 瞬时频率的计算方法 |
| 3.4 三角矩特征提取算法 |
| 3.4.1 特征参数的选取 |
| 3.4.2 算法实现基本步骤 |
| 3.5 仿真实验与分析 |
| 3.5.1 算法抗噪性能分析 |
| 3.5.2 特征稳定度性能分析 |
| 3.5.3 特征类间可分性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 多载波OFDM信号盲识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 OFDM通信系统概述 |
| 4.2.1 OFDM基本原理及系统框图 |
| 4.2.2 基于IFFT/FFT实现的OFDM系统 |
| 4.2.3 保护间隔与循环前缀 |
| 4.2.4 OFDM信号加窗原理 |
| 4.3 高阶统计量基本理论分析 |
| 4.3.1 高阶矩和高阶累积量 |
| 4.3.2 高斯信号的高阶矩和高阶累积量 |
| 4.4 基于高阶累积量的OFDM信号盲识别 |
| 4.4.1 OFDM及单载波信号数学模型 |
| 4.4.2 OFDM信号渐近高斯性的理论分析 |
| 4.4.3 Rayleigh衰落信道下改进的OFDM信号盲识别算法 |
| 4.5 仿真结果分析 |
| 4.5.1 特征抗噪性能分析 |
| 4.5.2 子载波个数对特征参数的影响 |
| 4.5.3 识别参数鲁棒性对比实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 多载波CDMA信号参数盲估计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多载波CDMA通信系统 |
| 5.2.1 MC-CDMA系统模型 |
| 5.2.2 MC-DS-CDMA系统模型 |
| 5.2.3 MT-CDMA系统模型 |
| 5.3 循环平稳信号分析 |
| 5.3.1 时变矩与时变累积量 |
| 5.3.2 循环矩与循环累积量 |
| 5.4 多载波CDMA信号子载波盲估计 |
| 5.4.1 算法基本原理 |
| 5.4.2 算法实现步骤 |
| 5.4.3 仿真结果分析与对比 |
| 5.5 多载波CDMA信号的码速率估计 |
| 5.5.1 小波变换的码速率估计算法 |
| 5.5.2 仿真结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 多载波调制信号盲识别 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 信号识别流程简图 |
| 6.3 高斯信道下算法理论分析与推导 |
| 6.3.1 信号矩阵构造方法 |
| 6.3.2 构造矩阵的奇异值分解 |
| 6.3.3 算法实现步骤 |
| 6.3.4 仿真结果及分析 |
| 6.4 多径信道对算法性能的影响 |
| 6.4.1 无线信道中的衰落 |
| 6.4.2 多径衰落信道对构造矩阵的影响 |
| 6.4.3 仿真结果及分析 |
| 6.5 多址干扰条件下算法性能分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（7）一种保留相位谱的DS信号接收方法（论文提纲范文）
| 1 保留相位谱信号处理迭代算法 |
| 1.1 迭代DFT算法 |
| 1.2 相位谱提取方法 |
| 1.3 反变换处理算法 |
| 2 加性高斯白噪声信道下的性能分析 |
| 3 数值仿真 |
| 3.1 高斯白噪声信道下的数值仿真 |
| 3.2 在窄带干扰下的仿真结果 |
| 3.3 多址干扰下的仿真 |
| 4 结论 |
（8）一种基于近似理想重构余弦调制滤波器组的DSSS变换域干扰抑制方法（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2基于近似理想重构余弦调制滤波器组的变换域干扰抑制算法 |
| 2.1 近似理想重构余弦调制滤波器组的设计 |
| 2.2 变换域中的干扰处理算法 |
| 3 仿真分析 |
| 3.1 近似理想重构特性对系统的性能影响分析 |
| 3.2 基于近似理想重构滤波器组的变换域窄带干扰抑制方法的性能分析 |
| 4 结束语 |
（9）基于重叠变换的直扩通信系统的窄带干扰抑制技术研究（论文提纲范文）
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 现代电子信息战争的需要 |
| 1.1.2 民用通信的需要 |
| 1.2 国内外研究概况及发展趋势 |
| 1.3 课题研究方法 |
| 1.4 本文的内容和组织 |
| 第2章 扩频通信干扰抑制基础理论 |
| 2.1 扩频通信系统概述 |
| 2.1.1 扩频通信系统的基本概念 |
| 2.1.2 扩频通信系统的工作方式 |
| 2.1.3 扩频通信系统的主要特点 |
| 2.2 扩频系统中的干扰模型 |
| 2.2.1 单音干扰 |
| 2.2.2 多音干扰 |
| 2.2.3 自回归(AR)干扰 |
| 2.3 扩频系统中的窄带干扰抑制技术概述 |
| 2.3.1 时域窄带干扰抑制技术 |
| 2.3.2 变换域窄带干扰抑制技术 |
| 2.3.3 其它主要的窄带干扰抑制技术 |
| 2.3.4 小结 |
| 第3章 基于重叠变换的窄带干扰抑制技术研究 |
| 3.1 重叠变换 |
| 3.1.1 重叠变换的原理 |
| 3.1.2 重叠变换的基本形式 |
| 3.1.3 重叠变换的性能 |
| 3.2 基于重叠变换的窄带干扰抑制接收机的设计 |
| 3.2.1 干扰抑制接收机的原理 |
| 3.2.2 变换域干扰抑制处理算法 |
| 3.2.3 接收机的性能指标 |
| 3.2.4 仿真分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于重叠变换和时频分析的干扰抑制技术研究 |
| 4.1 时频分析概述 |
| 4.2 时频分布-WIGNER-VILLE分布 |
| 4.2.1 Wigner-ville分布概念 |
| 4.2.2 Wigner-ville分布的交叉项 |
| 4.3 基于重叠变换和时频分布的窄带干扰抑制技术的研究 |
| 4.3.1 基于重叠变换和时频分析干扰抑制算法研究 |
| 4.3.2 仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 附录B 攻读学位期间参与的科研项目目录 |
（10）直接序列扩频通信系统抗干扰技术研究（论文提纲范文）
| 目录 |
| 图目录 |
| 缩略词表 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 扩频通信技术概述 |
| 1.1.1 扩频技术的产生与发展 |
| 1.1.2 扩频技术的主要特点 |
| 1.1.3 扩频通信技术的应用 |
| 1.1.4 课题研究背景及意义 |
| 1.2 扩频通信系统抗干扰技术研究现状 |
| 1.2.1 干扰估计抵消技术 |
| 1.2.2 码辅助技术 |
| 1.2.3 变换域处理技术 |
| 1.3 本文主要工作及内容安排 |
| 第二章 直接序列扩频系统抗干扰性能分析 |
| 2.1 接收机信号模型 |
| 2.1.1 接收机信号模型 |
| 2.1.2 扩频信号的功率谱 |
| 2.1.3 扩频系统的处理增益和干扰容限 |
| 2.2 窄带干扰信号建模 |
| 2.2.1 音频干扰模型 |
| 2.2.2 自回归(AR)干扰模型 |
| 2.2.3 低速数字干扰 |
| 2.3 DSSS系统抗干扰性能分析 |
| 2.3.1 阻塞高斯噪声干扰 |
| 2.3.2 单音干扰 |
| 2.3.3 部分频带干扰 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 时域干扰抑制技术 |
| 3.1 干扰估计抵消滤波 |
| 3.1.1 线性滤波算法 |
| 3.1.2 非线性滤波算法 |
| 3.1.3 数值仿真结果 |
| 3.2 子空间跟踪窄带干扰抑制技术 |
| 3.2.1 奇异值分解窄带干扰抑制原理 |
| 3.2.2 子空间跟踪窄带干扰抑制技术 |
| 3.2.3 数值仿真结果 |
| 3.3 MBER最优接收机及其自适应实现 |
| 3.3.1 匹配滤波检测器 |
| 3.3.2 线性最优干扰抑制检测器 |
| 3.3.3 最优接收机的自适应实现结构 |
| 3.3.4 数值仿真结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 变换域抗窄带干扰技术 |
| 4.1 基于滤波器组的变换域干扰抑制理论 |
| 4.1.1 多速率滤波器组理论 |
| 4.1.2 基于滤波器组的变换域干扰抑制技术 |
| 4.1.3 常见的变换基 |
| 4.1.4 变换域处理方法 |
| 4.2 基于离散傅立叶变换的干扰抑制技术 |
| 4.2.1 加窗与信噪比损耗 |
| 4.2.2 重叠加窗性能比较 |
| 4.2.3 拟指数分布干扰检测处理算法 |
| 4.2.4 数值仿真结果 |
| 4.3 基于CMFB的干扰抑制技术 |
| 4.3.1 余弦调制滤波器组(CMFB)理论 |
| 4.3.2 修正的K谱线法 |
| 4.3.3 数值仿真结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 时频分布LFM干扰抑制 |
| 5.1 时频分布干扰瞬间频率估计 |
| 5.1.1 Wigner-Ville分布(WVD)瞬时频率估计 |
| 5.1.2 Wigner-Hough变换(WHT)瞬时频率估计 |
| 5.2 干扰抑制IIR滤波器设计及性能分析 |
| 5.2.1 Kwan-Martin结构IIR干扰抑制滤波器 |
| 5.2.2 相关输出信干噪比性能分析 |
| 5.3 数值仿真结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
| 附录A:(5.26)式的推导 |
四、一种新的重叠双正交变换域窄带干扰抑制技术（论文参考文献）
- [1]多载波混合信号检测识别和分离技术研究[D]. 张星. 电子科技大学, 2017(01)
- [2]基于MQAM调制的多路并行组合扩频通信系统的设计[D]. 柴婉聪. 哈尔滨工程大学, 2015(06)
- [3]并行组合扩频系统中的窄带干扰抑制方法研究[D]. 王百川. 哈尔滨工程大学, 2015(06)
- [4]基于SFT的快速捕获与干扰抑制联合算法研究[D]. 龚巧娴. 北京理工大学, 2015(07)
- [5]直扩系统中信干比强度检测及窄带干扰抑制方法研究[D]. 李立金. 哈尔滨工程大学, 2012(02)
- [6]无线通信系统中的信号识别技术研究[D]. 于志明. 哈尔滨工程大学, 2010(07)
- [7]一种保留相位谱的DS信号接收方法[J]. 王永民,郭建新. 空军工程大学学报(自然科学版), 2009(04)
- [8]一种基于近似理想重构余弦调制滤波器组的DSSS变换域干扰抑制方法[J]. 黎剑,张家树. 电子与信息学报, 2007(09)
- [9]基于重叠变换的直扩通信系统的窄带干扰抑制技术研究[D]. 夏江华. 西南交通大学, 2006(09)
- [10]直接序列扩频通信系统抗干扰技术研究[D]. 张春海. 国防科学技术大学, 2006(07)