LDACS系统基于循环谱和残差神经网络的频谱感知方法

作     者：王磊 张劲 叶秋炫 WANG Lei;ZHANG Jin;YE Qiuxuan

作者机构：中国民航大学民航航班广域监视与安全管控技术重点实验室天津300300 

出 版 物：《系统工程与电子技术》 (Systems Engineering and Electronics)

年 卷 期：2024年第46卷第9期

页      面：3231-3238页

核心收录：

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 

基　　金：国家自然科学基金(U2233216) 天津市多元投入基金(21JCQNJC00770) 中国民航大学民航航班广域监视与安全管控技术重点实验室开放基金(202101)资助课题 

主　　题：L波段数字航空通信系统 测距仪 频谱感知 循环谱 残差神经网络 

摘      要：针对L波段数字航空通信系统(L-band digital aeronautic communication system,LDACS)可用频谱资源有限且易受大功率测距仪(distance measuring equipment,DME)信号干扰的问题,提出一种基于降维循环谱和残差神经网络的频谱感知方法。首先理论推导分析了DME信号的循环谱特征;然后利用Fisher判别率(Fisher discriminant rate,FDR)提取循环频率能量最大的向量,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)进行预处理特征增强;最后给出数据处理后的循环谱向量与卷积神经网络相结合的实现过程,实现了DME信号的有效检测。仿真结果表明,该方法对噪声不敏感,当信噪比不低于-15 dB时,平均检测概率大于90%。当信噪比不低于-14 dB,检测概率接近100%。