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基于功率譜對消的時域相關(guān)認(rèn)知跳頻譜檢測算法

發(fā)布時間:2018-01-30 22:57

  本文關(guān)鍵詞: 通信技術(shù) 認(rèn)知跳頻 功率譜對消 時域相關(guān) 出處:《兵工學(xué)報》2017年09期  論文類型:期刊論文


【摘要】:認(rèn)知跳頻技術(shù)將認(rèn)知無線電運用到跳頻通信中,通過檢測認(rèn)知跳頻頻譜中的"頻譜空穴"來更新跳頻點集,避免頻點碰撞,提高頻譜利用率。針對頻譜檢測中的時域相關(guān)算法因噪聲和授權(quán)信號的存在,導(dǎo)致頻譜空穴的判定門限難以確定,從而使占用信號的檢測概率較低的問題,提出了一種基于功率譜對消的時域相關(guān)算法來檢測跳頻譜。與未經(jīng)過功率譜對消運算的傳統(tǒng)時域相關(guān)算法相比,該算法能有效提高信號的檢測概率,具有實時性好、克服白噪聲不確定性、抑制授權(quán)信號干擾的優(yōu)點。理論分析與仿真結(jié)果表明,基于功率譜對消的時域相關(guān)算法優(yōu)于傳統(tǒng)時域相關(guān)算法。
[Abstract]:The cognitive frequency hopping technology applies cognitive radio to frequency hopping communication. By detecting the "spectrum holes" in the cognitive frequency hopping spectrum, the frequency hopping point set is updated to avoid frequency point collision. Because of the noise and the existence of authorized signal, it is difficult to determine the threshold of spectrum hole, which makes the detection probability of occupied signal low. A time-domain correlation algorithm based on power spectrum cancellation is proposed to detect hopping spectrum. Compared with the traditional time-domain correlation algorithm without power spectrum cancellation, this algorithm can effectively improve the detection probability of signals. The theoretical analysis and simulation results show that the time-domain correlation algorithm based on power spectrum cancellation is superior to the traditional time-domain correlation algorithm.
【作者單位】: 裝甲兵工程學(xué)院信息工程系;
【分類號】:TN914.41
【正文快照】: 0引言跳頻通信具有低截獲、抗干擾等特點,在軍事通信、網(wǎng)電空間戰(zhàn)中廣泛應(yīng)用,當(dāng)前戰(zhàn)術(shù)通信電臺多采用跳頻技術(shù)來提高通信的抗干擾能力。然而傳統(tǒng)跳頻通信是在確定、靜態(tài)的頻點集上進(jìn)行通信,盡管使用多套(約定的備用方案)跳頻點集,但由于缺少對頻譜的認(rèn)知能力,使跳頻點集固定,

【相似文獻(xiàn)】

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5 周曉勤;高品忱;于駿一;;機器故障功率譜診斷的進(jìn)一步探討[J];光學(xué)機械;1990年06期

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7 敖慶章;關(guān)成彬;;自回歸擬合指定功率譜若干問題研究[J];艦船電子工程;2008年02期

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10 季順庠;利用計算機識別幾種信號的功率譜[J];電子學(xué)報;1981年06期

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3 劉代;;MUSIC算法的兩種修正方法[A];中國電子學(xué)會第十五屆信息論學(xué)術(shù)年會暨第一屆全國網(wǎng)絡(luò)編碼學(xué)術(shù)年會論文集(下冊)[C];2008年

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2 楊國勝;航空信道建模與仿真[D];電子科技大學(xué);2014年

3 朱軼昂;穩(wěn)健功率譜稀疏恢復(fù)空時自適應(yīng)處理方法研究[D];深圳大學(xué);2017年

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本文編號:1477462

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