突發(fā)信號(hào)檢測(cè)有助于提高通信線路的利用率,或?yàn)楸O(jiān)聽、攻擊及干擾線路提供信息基礎(chǔ)�，F(xiàn)有的檢測(cè)算法往往需要信號(hào)模板等先驗(yàn)知識(shí),且計(jì)算復(fù)雜度高。針對(duì)具有獨(dú)特碼結(jié)構(gòu)的海事衛(wèi)星時(shí)分多址（TDMA）信號(hào),分析了其星座圖的特點(diǎn),研究了獨(dú)特碼符號(hào)之間的相位差特征,提出了一種基于獨(dú)特碼符號(hào)距離的突發(fā)檢測(cè)算法。該算法無需使用信號(hào)模板,且統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算復(fù)雜度低。實(shí)驗(yàn)表明,該算法能有效地檢測(cè)出突發(fā)信號(hào),且在低信噪比的情況下也能取得較好的檢測(cè)效果。 

【文章來源】：上海電力大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,36(04)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

QPSK調(diào)制星座圖及獨(dú)特碼符號(hào)位置

信號(hào)為基帶復(fù)信號(hào)、采用QPSK調(diào)制;不失一般性，設(shè)置獨(dú)特碼的起始位置為8(0～7為前導(dǎo)碼)、獨(dú)特碼序列固定、序列長(zhǎng)為20位(40位)，對(duì)應(yīng)于接收到的20×18(40×18)個(gè)復(fù)信號(hào)樣本(1個(gè)獨(dú)特碼對(duì)應(yīng)著18個(gè)復(fù)樣本)。對(duì)于沒有獨(dú)特碼的突發(fā)信號(hào)，設(shè)置長(zhǎng)度與有獨(dú)特碼的信號(hào)相同，同樣采用QPSK調(diào)制，每個(gè)符號(hào)在4個(gè)位置中隨機(jī)選取。圖2為接收端收到的、加載了10 d B隨機(jī)高斯白噪聲的獨(dú)特碼和非獨(dú)特碼(長(zhǎng)20個(gè)符號(hào))的星座圖。由圖2可知，獨(dú)特碼中采樣點(diǎn)貼近QPSK星座點(diǎn)1和點(diǎn)4連線的位置，而非獨(dú)特碼則呈現(xiàn)出隨機(jī)分布在各對(duì)星座點(diǎn)連線周圍的趨勢(shì)。

采用蒙特卡洛仿真實(shí)驗(yàn)。首先對(duì)有獨(dú)特碼的突發(fā)信號(hào)做1 000次獨(dú)立實(shí)驗(yàn)，每次得到一個(gè)估計(jì)位置及其統(tǒng)計(jì)量，從而擬合出有獨(dú)特碼信號(hào)統(tǒng)計(jì)量的概率分布;然后對(duì)無獨(dú)特碼的信號(hào)進(jìn)行同樣的操作，最終得到的分布圖如圖3所示。圖3中，實(shí)線為有獨(dú)特碼的統(tǒng)計(jì)量分布，虛線為無獨(dú)特碼時(shí)的統(tǒng)計(jì)量分布。圖3(a)是SNR為3 d B時(shí)的情形，圖3(b)是SNR為10 d B時(shí)的情形。用于檢測(cè)的統(tǒng)計(jì)量閾值設(shè)置為圖中兩個(gè)分布曲線交點(diǎn)處的值。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]人工智能在輸電線路安全運(yùn)行中的應(yīng)用[J]. 楊之望,王魯楊.  上海電力學(xué)院學(xué)報(bào). 2019(03)
[2]分布式獨(dú)特碼TDMA信號(hào)的檢測(cè)和頻率估計(jì)[J]. 侯驍宇,李天昀,楊司韓.  信號(hào)處理. 2018(10)
[3]面向電網(wǎng)監(jiān)測(cè)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 李婧,溫蜜,薛梅.  上海電力學(xué)院學(xué)報(bào). 2017(04)



本文編號(hào)：3324246