统计通信信号处理技术研究.pdf

摘 要 摘 要 检测和滤波是统计信号处理的两个基本内容。噪声中的信号检测是通信、雷 达、声纳等应用领域中的经典问题，寻找一个合适的检测统计量是问题的关键， 利用高阶统计量有助于提高信号检测性能，CDMA系统已被广泛民用，在民为军用 的情况下，针对通信侦察的需求，研究基于高阶统计量直扩码分多址(DS—CDMA) 信号检测十分必要。自适应滤波算法是信道均衡、回波对消、系统辨识、参数估 计等的重要技术，在实际应用中经常遇到大量的具有显著尖峰脉冲特性的信号和 噪声，其服从a稳定分布，采用基于分数低阶统计量理论的自适应滤波算法，能够 保证信号处理系统性能不出现退化。 本文对基于高阶统计量的DS-CDMA信号检测理论与方法、基于分数低阶统计 量的自适应滤波算法做比较深入的研究，主要研究成果如下： 1)推导得到了DS—CDMA信号的四阶累积量及矩的表达式，为提出检测方法提 供了理论依据。证明了同步DS—CDMA信号和异步DS-CDMA信号有相同的一至四阶 累积量及矩，因此采用同一检测统计量，检测性能相同；指出了接收信号中的噪 声分量对四阶矩切片起增强作用，而对四阶累积量切片没有贡献，因此，基于四 阶矩切片的检测方法性能优于基于四阶累积量切片的检测方法性能；进一步指出 了不同的四阶矩切片抑制高斯白噪声能力不同，0，f，r)切片与(0,0，f)切片的四阶 矩相同，且他们抑制高斯白噪声能力优于(0，0，0)切片和(o^f)切片的四阶矩， 所以基于前二种四阶矩切片的DS—CDMA信号检测方法性能相同，且优于后二种四 阶矩切片的检测方法性能。仿真结果与上述结论一致。 2)基于上述理论，利用假设检验，提出了基于四阶统计量的时域检测方法和 频域检测方法。时域检测方法需要选择合适的延迟量r，在盲侦察接收中，此方法 难以保证检测性能。频域检测方法与f无关，为了降低估计误差噪声的影响，频域 检测方法采用了降噪处理，频域检测方法性能优于f最佳选择的时域检测方法性 能，优于自相关检测法，可用于DS—CDMA盲侦察。 3)研究了在a稳定分布背景下最小平均P范数类自适应滤波算法。为提高自适 应滤波算法性能，提出了基于最小平均P范数准则的自适应数据块滤波算法，包 数据块归一化最小平均P范数(VDBNLMP)算法和广义数据块归一化最小平均P范 的优点，又具有稳态失调比NLMP算法小的优点；GDBNLMP算法的收敛速度比“动 ISN同家蘑卢实验窜信息科学研究昕宽带无线通信实验室 II 统计通信信号处理技术研究 量广义NLMP算法快。 4)研究了在a稳定分布背景下自适应格型滤波算法。提出了基于最小平均P 范数准则的自适应广义伯格算法(GBurgAL)和基于最小P范数准则的自适应格型 滤波算法(LPL)。GburgAL算法的稳定性和抗脉冲噪声能力比已有的基于最小平均 的抗脉冲噪声能力，LPL算法性能受参数影响比6burgAL算法小，参数选择简单。 因此，LPL算法是目前性能最好的一种格型算法。 自适应滤波格型 关键词：高阶统计量分数低阶统计量DS-CDMA信号检测 算法 ISN国家重点实验室信息科学研究所宽带无线通信实验室 ABSTRACT III ABSTRACT nledetectionand arebasic filtering contextsofstatistical signalprocessing．Signal detectioninnoiseisa of other typicalproblem areas．Tofindan detectionstatisticisthe applications appropriate keyproblem．