dsss系统中基于小波变换窄带干扰抑制技术论文

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1、AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringSuppressionofNarrowBandInterferenceinDSSSSystemsBasedonWaveletTransformsCandidate:ChenJihuiMajor:Communication&InformationSystemSupervisor:Prof.HuangRuiguangHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan43007

2、4,P.R.ChinaJune2008独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库

3、进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本论文属于保密,在年解密后适用本授权书。不保密。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:指导教师签名:日期:年月日日期:年月日摘要直接序列扩频(DSSS)通信具有很强的抑制窄带干扰(NBI)的能力,但是,当窄带干扰的功率超过一定限度时,系统的性能将会下降。由于频率资源是有限的,当遇到大功率干扰信号时,不能单纯依靠增大系统扩频增益来抑制干扰,因此需要借助信号处理技术来提高系统的抗干扰能力。小波包变换具有多分辨分析能力和良好的时频局部化特性,能有效地跟踪输入信号的频谱变化,迅速把干扰定位在一定的频域范围,因

4、此将小波包变换应用于干扰抑制的研究引发了人们的兴趣。传统小波包变换抑制窄带干扰都是通过将子带功率与一固定门限相比较,大于这一门限的给滤掉,对门限的讨论很少。本文采用了两种基于小波包变换的干扰抑制门限算法——高斯统计估计法和频域滤波法。高斯统计估计法对接收信号变换域数据的分布特点进行了分析,并采用高斯分布对其作了近似。由于高斯分布的方差即为直扩信号和高斯白噪声方差之和,因此估计出变换域数据的方差,将为滤波器的门限设置提供参考。频域滤波法根据接收信号的子带功率动态地设定各子带的判决门限。最后本文提出了一种优化算法,省略了接收机中的重构过程,有效地减少了计算量。研究结果表明,本文采

5、用的两种干扰抑制门限算法具有误码性能好、稳健性强等优点,具有广阔的应用前景。关键词:小波包变换;高斯统计;频域滤波;直接序列扩频;窄带干扰IAbstractDirectsequencespreadspectrum(DSSS)hasstrongabilitytonarrow-bandinterferencesuppression,butwhenthepowerofnarrow-bandinterferenceexceedacertainlimit,theperformancewillbereduced.Asthefrequencyresourcesarelimited,when

6、therearehigh-powersignalinterference,wecannotonlyrelyonincreasingthesystemspreadinggaintointerferencesuppression.Thereforeusingsignalprocessingtechnologytoimprovetheanti-interferencecapabilityisneeded.Waveletpackethaveamulti-resolutioncapabilitiesandagoodpartofthetime-frequencycharacteristi

7、cs,itcantrackthechangesinthespectrumoftheinputsignal,locatetheinterferenceincertainfrequencyrange,sowaveletpackagetransformfornarrow-bandinterferencesuppressionattractpeople'sinterset.Traditionalmethodbycomparingsub-bandpowerwithafixedthreshold,setthecru

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