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基于多天线组阵接收结构的信号检测技术研究

基于多天线组阵接收结构的信号检测技术研究

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作者：万英杰解放军信息工程大学

学位级别：硕士

认知无线电技术(Cognitive Radio,CR)有利于解决固定频谱分配方式带来的频谱资源稀缺问题,具有广阔的应用前景。信号检测是认知无线电中的关键技术,一直受到学术界的广泛关注。在实际无线环境中,信号在传输过程中会受到多径效应、阴影... 详细信息

认知无线电技术(Cognitive Radio,CR)有利于解决固定频谱分配方式带来的频谱资源稀缺问题,具有广阔的应用前景。信号检测是认知无线电中的关键技术,一直受到学术界的广泛关注。在实际无线环境中,信号在传输过程中会受到多径效应、阴影衰落等因素的影响,使用单个天线接收的采样数据进行信号检测往往无法满足任务要求。为了提高信号检测的可靠性和精确性,采用多天线组阵接收结构是一种有效的措施。本文围绕基于多天线组阵接收结构的信号检测技术开展研究,论文主要工作及创新点如下:1.在噪声功率已知的条件下,给出了一种基于互相关的多天线信号联合检测算法。经典的多天线能量检测算法在进行信号检测时,没有充分利用多天线信号的空间相关性信息,检测性能一般。针对这个问题,该算法基于各路天线接收数据之间的相关值,设计检测统计量,通过该检测统计量与特定虚警概率下的门限作对比,实现对原信号的存在性检测。仿真结果表明,该算法与传统的多天线能量检测方案相比,在低信噪比、观测数据量少和低虚警概率下,拥有更高的检测概率。2.在多天线均匀组阵,噪声功率未知条件下,给出了一种基于等增益合成的多天线信号盲检测算法。噪声功率估计误差使多天线能量检测法检测性能急剧恶化,特征值检测算法利用了多天线信号的空间相关性,却未能充分考虑多天线信号之间时延、相位等的差异性。为此,该算法考虑实际环境中各天线信号参数存在的差异性,将多天线采集的信号利用多天线合成技术进行等增益合成,构建出一种与噪声功率无关的检测统计量。理论分析和仿真结果表明,该算法在噪声功率未知时,检测性能优于多天线能量检测法和特征值检测法。3.在多天线非均匀组阵,噪声功率未知条件下,给出了一种简单的设置固定门限的多天线信号检测算法。该算法的理论依据是多天线信号存在与否时,在进行时延和相位对准的迭代过程中,各路天线数据协方差矩阵的特征值具有不同的特性。仿真结果表明,在噪声功率未知条件下,该算法能够有效解决多个天线接收信噪比不同时的信号检测问题,并且相比多天线能量检测提升了检测性能。4.针对多天线非均匀组阵下,特征值检测算法无法适用的问题,给出一种基于最优合并和特征值检测的多天线信号检测算法(optimally combined eigenvalue detection,OCED)。该算法对各路天线信号进行最优权值合并,基于合并信号自相关矩阵的特征值,构建了新的检测统计量,推导信号检测算法的检测门限,并将该检测门限和检测统计量进行比较,得到检测结果。理论分析和仿真结果表明,该算法充分利用了信号的相关性,采用频域最优权值合成的方式改善了信号质量,进而提升了信号检测性能。

关键词：多天线信号检测能量检测多天线信号合成特征值检测检测概率协方差矩阵

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