基于迭代自适应方法的跳频信号缺失数据恢复

在复杂电磁环境下，通信信号侦察系统在侦收跳频通信信号时经常存在数据缺失的严重现象，因此实现缺失数据恢复具有重要的军事应用意义。针对常规数据恢复算法随着缺失比例升高性能急剧降低的问题，提出了一种基于迭代自适应方法（Iterative Adaptive Approach,IAA）的跳频信号缺失数据恢复算法。根据跳频信号短时间内可作为平稳信号处理的特征，算法选择加权最小二乘准则，利用系统获取的有效数据采用迭代自适应方法进行信号谱估计，然后基于最小二乘准则进行缺失数据恢复处理。通过仿真分析比较，在同等信噪比、缺失率条件下，所提算法比常规缺失数据恢复算法MAPES（Misssing-data Amplitude and Phase Estimation）具有更优的缺失数据恢复性能。     

具有两级互碰撞特性的新型跳频序列集构造

为实现无线通信网灵活的多级误码率传输保证,从跳频通信的物理层技术出发,提出了一类随机性较好且具有两级互碰撞特性的新型跳频序列集。基于传统汉明最优跳频序列和代数变换,给出了一类满足两级互碰撞特性的跳频序列集的构造算法,通过实例和仿真分析了该跳频序列集的频点碰撞特性。与传统跳频序列集相比,该类跳频序列可提供两级灵活的互碰撞值,为实现跳频多址接入系统两级误码率传输保证提供了基础。该序列具有明显的性能优势,在未来民用和战术跳频通信中具有广阔的应用前景。     

一种新的低/零碰撞区跳频序列集构造方法

低/零碰撞区跳频序列能够应用于准同步跳频通信系统中以缓解多址干扰的影响。提出了一种新的基于交织方法的低/零碰撞区跳频序列集构造方法。针对序列集的不同参数设计合理的移位序列,通过交织变换构造具有最优或次优性的低/零碰撞区跳频序列集。对不同参数进行了数值仿真,得到和所提方法一致的结论,且该方法构造的序列集具有更低的周期碰撞次数,实用性更强。新的低/零碰撞区跳频序列集可以应用于准同步跳频通信系统中,从而获得更优的性能。     

一种快速跳频SAW频率合成器

在跳频通信系统中需要频谱纯度高、噪声电平低和具有快速跳频能力的频率合成器。常规的频率合成器有直接合成和间接合成两种，前者虽具有快速跳频能力，但设备复杂、体积较大；而后者跳频速率又太慢。本文提出一种声表面波（ＳＡＷ）技术实现的频率合成器，它不仅具有快速程控跳频能力，而且体积小、重量轻、耗电省，很适合应用于跳频通信系统。     

基于认知无线电的脉冲陷波UWB窄带干扰抑制

提出了一种基于认知无线电的自适应超宽带（UWB）窄带干扰抑制方法。为了使UWB对变化的 干扰环境具有自适应调节能力,引入了认知无线电技术。通过频谱感知和认知引擎技术提取 窄带干扰频谱特征作为陷波器的设计依据。以高斯脉冲为例,对陷波器的陷波性能进行检验 。最后,就陷波前、后脉冲的通信性能进行比较。仿真结果表明：认知陷波脉冲具有良 好的窄带干扰抑制能力,能够自适应的随着感知结果而动态地规避授权用户,从而实现UWB 系 统与其它通信系统的共存,且此方法不需要在整个频段范围内降低UWB脉冲功率,实现简单 灵活,为提高UWB脉冲发射功率、增大UWB系统的通信距离提供了一种可行的方案。     

基于认知无线电的多频段跳频通信系统

为充分利用认知无线电对环境频谱的感知能力,设计了一种基于 认知无线电的多频段跳频抗干扰通信系统,通过感知单元动态控制跳频序列生成,实现了干 扰频点的避让。具体实现时,采用低频段可靠传输高频段的频谱感知信息,高频段则主要用 于具体业务传输,利用不同频段实现了频谱控制与应用业务的分离。     

OFDM双向多跳网络的新型比特和功率分配算法

结合新型双向多跳网络协议和正交频分复用技术,研究旨在保证通信质量情况下的自 适应比特和功率分配算法,其目的是以较小发送功率和较高频谱效率完成通信。通过凸优化 理论推导出最优功率分配算法,并提出一种基于贪婪原则的自适应比特分配算法,能够以较 低的复杂度在实际工程中完成部署。仿真分析表明,提出的双向多跳算法是传统多跳协议频 谱效率的2倍,所需发送功率是平均资源分配算法的1/3。     

跳频通信技术的研究

跳频通信抗干扰性能的评价研究始终是跳频技术研究中的一个重点,单纯利用数学分析或物理实验的方法来解决,很多情况下不尽如人意.本文通过建立跳频通信系统的抗干扰仿真模型用一组实际跳频系统的数据参数验证了该仿真模型的正确性.结果表明,通过该模型可以快速准确的完成某个跳频通信系统的抗干扰性能评估.     

无线通信中的跳频技术及其应用

介绍了跳频通信原理及跳频通信具有的特点,并重点论述了跳频图案的设计、同步技术、频率合成技术、跳频组网及自适应跳频等跳频通信中的关键技术,总结了跳频技术的应用,分析了跳频技术的发展趋势.     

基于自适应分割算法的多跳频信号盲检测

传统的观点大都将跳频信号盲检测问题视为能量域的门限阈值问题,而从统计域来看,实际接收到的跳频信号是在一些未知时刻突变而在这些时刻之间保持统计平稳性的分段平稳随机信号,那么基于非平稳时间序列的各种突变检测算法就可以引入其中。分析了当前跳频突变通信信号的统计特性,给出了其高阶分段平稳的模型。将Bemaola-Galan（BG）提出的自适应分割算法推导到高阶,并将其成功应用于多个跳频突发信号盲检测和自适应提取中。仿真结果表明,该算法不需要任何先验信息,能够有效检测和提取多个突发通信信号,且性能优于传统的能量检测法。