指挥控制系统的无线通信设备数量多、工作频率范围窄,相互之间存在严重的邻道干扰。针对近距离电台间邻道干扰问题,提出了基于功率谱解析的分析方法。首先理论推导了信号原功率谱密度函数与展宽延拓后功率谱密度的严格数学关系,在此基础上研究邻道干扰产生机制,进而分析不同邻道的干扰强度,得到了邻道功率与频率之间的关系式,推导了进入接收机的信干噪比(SINR);最后,通过仿真验证了所提出的分析方法的可行性。理论计算与仿真结果相差在0.5 d B以内,为进一步有效规划指控系统频谱和提高利用效率提供了重要依据。
针对传统分布式协作频谱检测算法认知用户不能实时检测问题,该文提出基于扩散策略的实时分布式协作检测算法。算法利用各个节点的本地代价表示全局代价,通过最小化各个节点的代价使得全局代价最小。采用最速下降法,利用迭代方式计算各个节点检测量的最优估计值,得出估计值的理论稳态均值和方差,得出虚警概率、检测概率以及检测门限的封闭表达式。理论分析和实验结果表明,该算法能够有效解决分布式网络认知节点的实时检测问题,并具备快速学习和适应环境变化的能力。当虚警概率为0.01且检测概率达到0.9时,平均信噪比较平均共识和非实时扩散策略降低了约6 d B,能够实现在极低信噪比条件下的信号检测。
针对小采样数据长度下,采样协方差矩阵对统计协方差矩阵估计不准,影响传统最大最小特征值(MME)检测算法检测性能的问题,提出一种基于逼近收缩(OAS)矩阵估计的改进MME检测算法。首先利用OAS估计量对采样数据做协方差矩阵估计,再对估计协方差矩阵特征值分解,将最大最小特征值之比作为检测统计量,克服了传统MME算法检测门限随采样点大幅波动的缺陷,提高了检测门限的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法的检测门限具有鲁棒性,检测性能提高了1 d B^2 d B。
