针对慢跳频通信中噪声跟踪干扰的检测问题,提出了一种新的噪声跟踪干扰检测算法.该检测算法应用认知无线电中协作频谱感知方法,分析了接收信号的条件概率密度函数,研究了加性高斯白噪声信道下单跳信号存在干扰的检测性能.在此基础上,推导了Nakagami衰落信道下单跳信号存在干扰的检测概率和虚警概率,通过对检测概率和虚警概率中的多重积分进行化简,得到了检测概率和虚警概率的级数表达式.单跳信号检测后,把检测结果上报到融合中心,应用协作频谱感知中的"k out of n"准则分析了噪声跟踪干扰的检测性能.仿真结果验证了理论分析的正确性.
针对频率选择性衰落信道下2发1收STBC-SC-FDE系统收发两端的信号编码与处理结构,应用系统的频率域输入-输出模型,设计了一种最小二乘信道频率响应(Channel frequency response,CFR)估计算法。对算法均方误差的分析表明,采用Chu序列作为最优训练序列不仅能够实现CFR估计的最小均方误差,而且能保证系统具有比较低的峰均功率比(Peak-to-average power ratio,PA/PR)。该算法相比那些先估计信道时域响应(Channel impulse response,CIR)再转换为CFR的方法能够节省更多的计算资源。最后Monte Carlo仿真验证了该算法的性能。
在瑞利衰落信道下,分析了跳频通信中噪声跟踪干扰的检测性能.应用认知无线电中协作频谱感知的思想,研究了AWGN(Additive White Gaussian Noise)信道下单跳信号存在干扰的检测性能,在此基础上,推导得到了瑞利衰落信道下的检测概率和虚警概率,应用硬判决中的"k out of n"准则,得到了瑞利衰落信道下噪声跟踪干扰的检测概率.仿真结果验证了理论分析的正确性.
