【摘 要】
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在频谱资源紧缺的时代,系统集成化发展将成为趋势,雷达与通信的结合使得一体化波形在系统中可以同步实现信息的传输与雷达的探测功能,减缓频谱资源的浪费,节约设备成本资源。在雷达通信一体化的研究中,波形设计无疑成为热点问题,良好的波形能够结合通信、雷达两者的优势,抑制恶劣环境下的干扰,同时带来更多的挑战与未知。因此本文从一体化波形设计方向入手展开研究,同步考虑各类因素引发的
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在频谱资源紧缺的时代,系统集成化发展将成为趋势,雷达与通信的结合使得一体化波形在系统中可以同步实现信息的传输与雷达的探测功能,减缓频谱资源的浪费,节约设备成本资源。在雷达通信一体化的研究中,波形设计无疑成为热点问题,良好的波形能够结合通信、雷达两者的优势,抑制恶劣环境下的干扰,同时带来更多的挑战与未知。因此本文从一体化波形设计方向入手展开研究,同步考虑各类因素引发的干扰问题并进行干扰抑制,具体包括以下三个方面:1、基于雷达通信全共享信号的设计方案,本文提出了将高斯最小频移键控(GaussianMinimumShiftKeying,GMSK)调制的通信序列嵌入调频连续波(FrequencyModulatedContinuousWave,FMCW)雷达序列中,构成GMSK-FMCW一体化波形,同时设计一体化系统框架,主要包括发射机、接收机中的信号处理模块。通过系统模拟环境仿真验证GMSK-FMCW一体化波形的通信、雷达性能,根据功率谱密度、误码率、模糊函数、动目标检测等性能指标对比其他一体化波形,结果表明本文所提出的一体化波形及系统在通信及雷达探测方面都有较好的性能。2、针对一体化系统中出现的雷达与通信之间的干扰问题,提出了小波去噪联合独立分量分离的算法,引入盲源分离的思想,对一体化系统的接收端进行改进,其中独立分量分离部分采用基于统计特性精确求解的特征矩阵的联合近似对角化(JointApproximationDiagonalizationofEigen-matrices,JADE)算法及基于非线性函数高阶特性近似求解的复值非高斯最大化(ComplexMaximizationofNon-Gaussianity,CMN)算法,联合小波去噪首先进行环境降噪,其次进行信号分离,从而达到抑制雷达与通信之间干扰的目的。3、针对一体化信号间的干扰问题,模拟车联网中一体化信号传输场景,提出了复杂多目标一体化探测模型。采用斜坡滤波(RampFiltering,RFmin)算法、自适应阈值的迭代算法(IterativeMethodwithAdaptiveThresholding,IMAT)及干扰估计消除算法抑制一体化信号间的干扰,通过距离维度的信噪比(SignaltoInterferenceandNoiseRatio,SINR)、速度维度SINR、误差矢量幅度(ErrorVectorMagnitude,EVM)、恒虚警率(ConstantFalseAlarmRate,CFAR)、动目标检测、误码率等方式对比三类算法的适用性。结果表明IMAT算法在一体化信号间的干扰抑制中有较好的效果。最后结合以上三点对GMSK-FMCW一体化系统进一步完善,实现多目标环境下无干扰的信息传递与雷达探测。
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