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基于包络高阶特性的OFDM电台识别技术研究

作　者: 岳文卿
导　师: 郭黎利
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 电台个体识别 OFDM电台信噪比估计包络高阶J特征
分类号: TN975
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

通信电台个体识别是通信侦察领域一个重要研究课题。通信电台的个体识别技术主要根据电台硬件差异导致的各电台发射信号的个体特征,判别信号来自隶属的电台,进而实现电台跟踪,并为判定通信网络的组成等技术侦察任务提供重要依据。通信电台个体识别技术是实现民用通信频谱监视和管理、进行军用通信侦察的主要技术手段。同时,由于OFDM通信技术具有诸多技术优势,被广泛地应用于军用和民用通信领域,而常规通信电台个体识别技术无法有效地识别OFDM电台,因此对于OFDM电台的个体识别技术进行研究具有十分重要的意义和价值,是对常规电台个体识别技术的扩展。通信电台个体特征的分析、研究在电台个体识别中至关重要,本文以相同工作模式、相同型号下的OFDM电台的研究对象,针对稳定工作状态下硬件差异在信号上的不同体现,重点研究OFDM电台不同工作状态下个体特征,即电台稳定工作状态下的噪声特性、杂散特性。在噪声特性分析方面,分析了各OFDM电台噪声统计特性上的差异,重点研究了信噪比估计算法,提出了一种改进的基于最小二乘法一特征值分解(LS-EVD)的噪声功率估计算法。该算法不需要任何先验知识,在中等信噪比条件下,噪声估计性良好,并使信号和噪声子空间划分更易实现。在杂散特性表现出的个体特征方面,基于OFDM电台包络高阶J特征的分析,重点研究了OFDM电台杂散成分的高阶统计域参量的技术差异。高阶统计特征对加性高斯噪声具有良好的抑制作用,使OFDM电台杂散特性在包络上得到较好的保留。利用大量OFDM电台假设数据和仿真数据对上述研究进行了验证。大量实际数据试验表明：利用在稳定工作状态下的优选特征进行电台个体识别可以达到良好的识别效果。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-19
  1.1 研究背景及研究意义  10-12
  1.2 相关技术发展现状  12-17
    1.2.1 电台个体识别技术的发展历程  12-13
    1.2.2 电台个体识别技术的研究现状  13-16
    1.2.3 电台识别的应用前景  16-17
  1.3 研究内容及章节安排  17-19
    1.3.1 研究内容  17-18
    1.3.2 章节安排  18-19
第2章 OFDM通信系统  19-30
  2.1 引言  19
  2.2 OFDM技术原理  19-25
    2.2.1 OFDM的定义  19-22
    2.2.2 OFDM系统模型  22-25
  2.3 OFDM系统关键技术  25-29
    2.3.1 DFT实现方法  25-26
    2.3.2 保护间隔和循环前缀  26-29
  2.4 本章小结  29-30
第3章通信电台个体特征分析  30-38
  3.1 引言  30
  3.2 通信信号个体特征  30-32
  3.3 通信电台的暂态特性  32-33
  3.4 通信电台的稳态特性  33-35
    3.4.1 通信信号噪声特性  33-34
    3.4.2 通信信号杂散输出特性  34-35
  3.5 个体特征对电台个体识别的影响  35-37
  3.6 本章小结  37-38
第4章基于特征值分解法的信噪比估计技术研究  38-50
  4.1 引言  38
  4.2 信噪比估计技术  38-41
  4.3 基于最小二乘法和特征值分解的OFDM信号信噪比估计  41-46
    4.3.1 特征值分解原理  41-43
    4.3.2 基于最小二乘法的p和m估计  43-46
  4.4 OFDM信噪比估计性能分析  46-49
    4.4.1 AWGM信道的OFDM系统仿真模型  46-47
    4.4.2 OFDM信噪比估计仿真结论  47-49
  4.5 本章小结  49-50
第5章基于包络高阶特性的OFDM电台个体识别技术  50-58
  5.1 引言  50
  5.2 信号包络高阶特性  50-51
  5.3 基于包络高阶特性的OFDM电台识别  51-54
  5.4 OFDM包络高阶特性性能分析  54-57
    5.4.1 OFDM包络特性的仿真实验  54-56
    5.4.2 OFDM电台识别性能分析  56-57
  5.5 本章小结  57-58
结论  58-60
参考文献  60-64
攻读硕士学位期间所发表的论文和取得的科研成果  64-65
致谢  65

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