无线电数字信号处理和软件无线电技术综述

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1、无线电数字信号处理和软件无线电技术综述　　摘要：在软件无线电技术中，宽带、多频段天线、高速数字信号处理、模数转换对于软件无线电技术而言都是关键技术，通过组合使用，达到设计目的以及应用要求。关键词：无线电数字信号软件无线电关键技术引言目前无线电监测技术己经成为一个重要的研究课题。无线电监测技术中包括信号调制识别和定位。信号调制识别和参数估计的基本任务是在多信号环境和有噪声干扰的条件下确定出接收信号的调制方式和其信号参数，从而为进一步分析和处理信号提供依据。调制方式是区别不同性质通信信号的一个重要特征

2、。随着通信技术的发展，信号在很宽的频带上采用不同调制参数的各种调制样式。如何有效的监视和识别这些信号，在军事和民用领域都是十分重要的研究课题。在军事领域，信号调制方式的识别是对敌方通信进行干扰或侦听的前提，一旦知道了调制类型，就可以估计调制参数，从而有针对性的制定侦察和反侦察策略。调制识别技术还有助于电子战最佳干扰样式或干扰算法的选择，以保证友方通信，同时抑制和破坏敌方通信，实现电子对抗的目的。1信号调制识别技术6目前，通信信号的调制识别技术大致可分为如下两大类：一是判决理论方法，它基于假设检验理

3、论，利用概率论去推导一个合适的分类规则。由于判决理论是基于假设检验的，它能够最小化平均风险函数，在这个意义上讲，它提供最优的方法。但即使对于一个简单的信号形式，最优分类器的完全数学表达式是非常复杂的。它还需要构建一个正确的假设并且仔细分析，这一点也是十分困难的。二是统计模式识别方法。这种方法一般由两部分组成，其一是特征提取，它的作用是从接收到的信号中抽取区别于其他信号的特征参数；另一个是模式识别，它的作用是根据提取的特征参数确定信号的调制方式。由于这种方法不需要一定的假设条件，可以实现信号的盲识别

4、，比较适合于截获信号的处理，因此在实际的调制识别中，我们大多采用这种方法。目前统计模式识别方法在调制识别中可分为如下几种形式：（1）基于过零点取样的调制识别方法；Hsue提出了利用信号过零点的时间间隔和相位差的直方图分类CW、MPSK和MFSK信号。（2）基于AR模型的调制识别方法；Assalehlg提出了利用AR模型提取信号瞬时频率和瞬时带宽作为特征参数实现数字调制信号的分类方法；LiuMing-quan6将AR模型提取的瞬时频率和瞬时带宽参数用于同时多个数字信号的调制识别；戴威将接收信号分成四

5、大类：噪声，幅度调制，频率调制，相位调制，利用AR模型提取参数可实现80%的识别率。（3）基于小波变换的调制识别方法；K.C.Hol使用连续小波变换，第一次利用时频方法进行调制识别；N.P.Ta用小波和小波包对FSK、PSK、ASK调制方式的进行识别；K.C.Hol利用信号的小波变换和信号幅度归一化后的小波变换实现PSK、FSK、QAM信号的调制分类；SangWoocho使用连续时间小波变换和线性预测编码LPC对BPSK、QPSK、FSK信号进行分类识别。2LOS误差识别与抑制方法2.1实际信道环

6、境对时差定位的影响在实际信道环境中，如果辐射源和基站之间电波传播的视距传播（L0S）路径被建筑物阻挡，电波只能以反射、折射等非视距LOS方式进行传播。采用TOA和TDOA技术对辐射源进行定位估计时，NLOS情况与有LOS路径情形相比，TOA测量值中会产生一个正的附加超量时延，TDOA测量值中也会对应产生一个误差分量。将这种具有较大误差的TOA或MOA测量值应用于辐射源的定位估计，必然造成定位算法性能的显著下降，无法取得辐射源位置的最大似然估计，使估计位置出现较大偏差。2.2一种抑制TDOA估计中N

7、LOS误差的新方法当主站和辅站都受到NLOS影响时，NLOS传播对TDOA测量引入的误差，是两个均值服从对数正态分布的随机变量的差，其值与MS和职的距离有关，当MS6距离主站近时，主站受到的NLOS影响小，辅站受到的NLOS影响大。同理，当辐射源离辅站近时几，是负偏的。当主站和辅站只有一个受NLOS影响时，TDOA测量值也存在正偏和负偏问题。该问题和TOA中的超量时延，只是正偏不一样，如果能够将TDOA测量值的正偏或负偏修正到零偏就可减轻NLOS的影响。3软件无线电的关键技术3.1宽带智能天线技术

8、作为软件无线电硬件出入口，对于理想的无线电系统，天线应该覆盖要求的所有无线通信波段。目前技术无法达到相应要求，但人们可采用组合式多频段天线，来尽量弥补缺陷，因此使用宽带智能天线被看作能够实现多频段天线系统的最佳方案。随着科技发展，很快RF微型机电系统，是一种高度小型化的器件，这种器件的研究成功，可使宽带实现可重构天线的设计方案成为可能。通过软件无线电以及智能天线相互渗透、相互促进的作用，可在将来无线通信中得到广泛应用，也会使得这种技术得到推广，将在其他无线电技术领域达到科技创新的最