一、短波跳频信号解跳技术的研究（论文文献综述）
彭爽[1]（2021）在《一种基于认知的高效跳频系统设计及性能研究》文中进行了进一步梳理
刘凡[2]（2021）在《跳频通信盲接收系统关键技术研究》文中指出
徐雪[3]（2021）在《宽带通信抗干扰抗截获关键技术研究与论证》文中进行了进一步梳理现有抗干扰抗截获技术主要从信号躲避和信号抑制方向出发,如跳频扩频、直接序列扩频、信号混叠及其衍生的优化技术等。以增加频带损耗为代价的抗干扰抗截获技术直接应用到宽带通信系统中存在频谱开销和性能提升的取舍问题。本文聚焦于宽带通信系统物理层抗干扰抗截获技术优化问题,引入跳频与大信号掩盖技术增强网络的可靠性与隐蔽性能力。本文主要研究工作为以下几个方面:1、针对单音和多音干扰,基带跳频将正交频分复用系统数据子载波上的干扰影响平均化并提供分集增益。本文总结了全子载波基带跳频的系统模型和抗干扰原理,分析了针对部分频带噪声干扰时该技术会出现干扰扩散现象导致系统抗干扰性能降低,因此提出了结合频谱感知和子载波扣除的基于频谱感知的基带跳频技术并在仿真与测试结果分析中证明了基于频谱感知的基带跳频技术在相同干扰环境下具有比全子载波基带跳频更好的抗干扰能力。2、本文提出了基于频谱感知的射频跳频技术对抗宽带噪声干扰和跟踪干扰。频谱感知模块引入了接收信号强度指示与误差矢量幅度共同作为频点质量好坏参数。系统模型方案设计主要分为频点质量检测、感知信息交互、跳频图案决策以及数据业务传输等在内的四个步骤,根据频点质量变化改变跳频图案中的频点使用次数,板级测试结果证实了该技术的有效性和实用性。3、本文将大信号掩盖技术与正交频分复用系统结合起来,提出了将随机数据、前导训练序列、前导镜像训练序列作为已知信号的三种掩盖系统方案并给出了数据功率参数设计。仿真结果表明,在截获数据相似度相似情况下,前导训练序列镜像掩盖系统的误码率性能优于其他两个系统。介绍了接收端串行干扰消除处理方案,特别针对信号异步到达接收机情况进行了解调影响分析。板级测试结果给出了物理层数据接收测试的功率衰减范围,展示了该技术的数据隐蔽功能。
胡福[4]（2021）在《GMSK跳频通信低复杂度非相干解调关键技术研究》文中研究表明在军事通信系统中,通信抗干扰扮演着越来越重要的角色,其中跳频技术因良好的抗干扰性能而被广泛运用。同时,由于高斯滤波最小频移键控（Gaussian Filtered Minimum Shift Keying,GMSK）频带较窄、频谱特性良好及包络稳定等优点,该技术被广泛应用于跳频通信系统中。因此,本文针对跳频通信中GMSK非相干解调关键技术进行研究,提出一种GMSK跳频通信系统低复杂度非相干解调方案,并通过理论分析和硬件实现来验证方案的可行性。本文的主要工作内容如下:第一,总结了跳频通信系统与GMSK调制解调技术的发展现状。分别论述了MSK调制技术、GMSK调制与解调技术、以及跳频通信技术的发展现状,并重点调研了GMSK解调技术中的相干解调与非相干解调技术,为后续的方案设计提供理论支持。第二,研究了GMSK解调算法原理,确定了GMSK跳频通信低复杂度非相干解调设计方案为一比特差分解调。此外,对系统性能进行了仿真验证,给出了频率同步误差和采样偏移量对GMSK非相干解调性能的影响,并给出了GMSK一比特差分非相干解调的复杂度分析。第三,设计了GMSK跳频通信低复杂度非相干解调的总体实现架构,完成了FPGA实现和实验室验证。首先,完成各个子模块的独立设计与实现,并对各个子模块进行接口约束;接着,将各个子模块联合起来进行功能仿真、逻辑综合与实现,并根据时序报告来优化时序;然后,分析了GMSK非相干解调的硬件资源消耗情况;最后,进行上板测试,分析测试链路带宽、星座图、接收机灵敏度及误码率结果,并对比仿真链路中的带宽、解调后的星座图及误码率曲线。实验结果表明,在跳频通信中,Turbo编译码的条件下,GMSK解调误码率小于10-5,定点实现性能损失小于2 d B。本论文完成了GMSK跳频通信低复杂度非相干解调方案设计与实现,为跳频通信中GMSK解调技术应用提供了理论和实验支持,并对实际工程中具有一定的参考意义。
冯思源[5]（2021）在《跳频通信中自适应跳频技术的研究》文中研究说明在电磁环境日益复杂,电磁干扰手段日益多样的今天,人们对通信的抗干扰能力有着极高的需求,在跳频通信的基础上添加自适应技术能够有效提高跳频通信系统的抗干扰能力,使系统能够适应更为多样的干扰情况。传统的自适应跳频通信只能简单区分频点是否受到干扰,对各频点的受干扰程度区分度不高。只在处理高强度干扰时有较好的效果,容易受到低强度干扰的影响。并且过去自适应跳频通信考虑的干扰情况基本只有普通定频干扰与跟踪式干扰,在面对使信道质量评估无效的非持续性干扰和随机跳变干扰时,不能正常实现自适应功能,通信质量难以保证。本文将围绕这些问题进行相关研究,具体工作内容如下:第一,研究了传统自适应跳频通信系统。针对传统自适应跳频算法信道质量评估结果利用率低,难以规避低强度干扰的问题,提出了基于信噪比的概率跳频分配算法。相较于传统自适应跳频,在低强度干扰下,能够有效降低误码率,提高了自适应跳频系统的抗干扰能力。第二,研究了功率自适应控制技术。针对概率自适应跳频允许所有频点参与通信,通信质量无法达到完美状态的问题,提出了基于功率自适应控制的改进跳频分配算法。结合了传统自适应跳频与概率自适应跳频的优势,既能够高效辨识低强度干扰,又能够排除高强度干扰的影响,大幅度提高了通信质量。第三,针对部分带非持续性干扰,提出了基于干扰统计的频点分配算法,弥补了自适应跳频通信无记忆性的问题,有效解决了部分带非持续性干扰对通信的影响,丰富了自适应跳频通信能够处理的干扰类型。第四,针对随机跳变干扰,提出了多频点跳频算法,有效降低了随机跳变干扰对通信质量的影响。既提高了良好信道环境下的通信效率,又增强了恶劣信道环境下的抗干扰能力。本文通过仿真验证了所提算法的有效性,结果表明所提算法对通信质量提升明显,提高了自适应跳频通信系统的抗干扰能力。
何柯思[6]（2021）在《高速跳频通信系统的智能干扰防护决策技术研究》文中研究说明高速跳频是跳频通信领域研究热点之一,具有跳频速率高、抗跟踪干扰能力强的优点。本文研究高速跳频通信系统中的智能干扰防护决策技术,通过智能决策技术根据感知的环境信息,决策出符合系统性能需求的干扰防护措施,有效对抗各类干扰,保障复杂多变干扰环境下的可靠通信。本文主要研究高速跳频通信系统的智能干扰防护决策技术,包括:高速跳频通信系统智能干扰防护决策方案设计、基于规则的高速跳频通信节点干扰防护决策技术研究和基于神经网络的高速跳频通信节点干扰防护决策技术研究,同时在复杂干扰环境下对基于智能决策的高速跳频通信系统的传输性能进行仿真分析。主要内容如下:第一部分首先介绍了课题研究背景及意义,然后分析了高速跳频通信系统和智能干扰防护决策技术的研究现状。第二部分阐述了高速跳频通信系统原理,设计了智能干扰防护决策方案。首先给出了系统的网络架构、时隙分配和链路传输原理,接着针对高速跳频通信系统的通信传输特点,设计了高速跳频通信系统智能干扰防护决策方案,并分别构建了系统频谱汇聚中心和普通节点的抗干扰决策引擎,并在此基础上,进行了抗干扰性能评估指标和性能评估函数的设计。第三部分研究了基于规则的高速跳频通信节点干扰防护决策技术。首先设计了基于规则的节点干扰防护决策架构,基于规则,研究了跳频频点集合决策算法、干扰抑制方式决策算法、功率和速率模式联合决策算法,最后在几种典型的干扰环境下,将传统干扰抑制算法下的系统性能和基于规则决策算法的系统性能进行了对比,仿真结果表明,基于规则决策的系统获得了更好的抗干扰性能。第四部分研究了基于神经网络的高速跳频通信节点干扰防护决策技术。首先设计了基于神经网络的节点功率和速率联合决策模型,并根据系统的实际需求确定神经网络的输入输出、判别标准、目标函数、数据源和训练参数;然后根据离线训练好的神经网络模型,对干扰环境下的系统性能进行了仿真分析,结果表明,采用了神经网络决策算法的系统具有较强的抗干扰能力,同时具有一定的容错能力和泛化能力。最后,当仿真条件一致时,基于神经网络决策的系统和基于规则决策的系统仿真结果对比发现,两者在干扰环境下都具有较强的抗干扰能力,在功率效率上神经网络决策略优于规则决策。第五部分对复杂干扰环境下高速跳频通信系统传输性能进行了分析。考虑了几种复杂干扰环境场景,分别是固定干扰场景、动态干扰场景和未知干扰场景,在这些干扰场景下对无决策和基于智能决策的系统进行了性能仿真对比,结果表明,当智能决策引擎能较准确及时地获取系统环境信息时,基于决策的系统相较于无决策的系统,具有更好的抗干扰能力,同时对功率效率有一定程度的提升。
徐昊[7]（2021）在《卫星宽带跳频系统的干扰检测识别技术研究》文中研究表明卫星宽带跳频系统具有抗衰落、抗干扰和低截获的性能优势,但不断增强的干扰和侦查设备正在削弱宽带高速跳频带来的抗干扰增益。为保障通信系统的传输可靠性和资源利用率,卫星宽带跳频系统需要具备对典型人为恶意干扰的检测和识别能力,以便及时调整系统的抗干扰策略。为此,本论文重点研究卫星宽带跳频系统中典型人为恶意干扰的干扰检测和分类识别技术,主要内容包含四部分:第二章设计了卫星宽带跳频系统的干扰检测识别方案。在分析了卫星宽带跳频系统的干扰威胁后,首先设计了基于正交子带分割的干扰检测识别方案,将宽频带的干扰认知转化为多个窄带的干扰认知,在保证频域分析精度的同时降低了方案的实现复杂度;接着提出了多子带干扰认知综合策略,通过综合多个子带的干扰认知结果获得全频带的干扰分布情况。第三章研究了卫星宽带跳频系统的干扰检测算法。根据跳频信号与干扰信号的时频特性差异,提出了一种基于多段谱聚类（Multi-segment Signals Spectrum Clustering,MSSC）的干扰检测算法。首先阐述了基于Welch谱前向连续均值消除的信号簇检测算法,并理论分析了检测门限因子;然后提出了基于MSSC的干扰簇鉴别算法和静默期信号段搜索算法;最后分析了算法的复杂度。仿真结果表明,当跳频信号信噪比大于-4d B时,传统算法的干扰误检概率大于60%,而MSSC算法则小于10-4,且MSSC算法显着降低了干扰参数的估计误差。第四章研究了卫星宽带跳频系统的干扰分类算法。首先提出一种基于人工特征提取深度神经网络（Manual Feature Extraction-based Deep Neural Network,MFE-DNN）的干扰分类算法,构建了一组优良的多域干扰特征库,并训练了基于DNN的干扰分类器;仿真结果表明,MFE-DNN算法能够在干噪比（Jamming-to-Noise Ratio,JNR）≥-4d B时准确分类12种干扰。然后研究了不同输入数据对象下基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）自动特征提取的干扰分类器性能,并提出了基于CNN联合多域特征提取（Convolutional Neural Network-based Joint Multi-Domain Feature Extraction,CNN-JMDFE）的干扰分类算法;仿真结果表明,当JNR≥-6d B时CNN-JMDFE干扰分类器可准确分类13种干扰,明显优于采用单一数据对象的CNN干扰分类器;与MFE-DNN算法相比,CNN-JMDFE算法能够显着提升11类干扰在低JNR下的分类准确率,增益为2d B～12d B。第五章设计了基于MSSC和CNN-JMDFE算法的卫星宽带跳频干扰认知系统模型。仿真结果表明,该模型对单干扰和复合干扰均具有良好的分类效果,14类单干扰非静默期的分类性能与静默期一致,10类复合干扰在JNR≥0d B时可被准确分类;与无干扰检测的CNN-JMDFE算法相比,该模型提升了单干扰和复合干扰6d B和8d B的分类准确率;对于宽频带,该模型能准确估计干扰参数和干扰类型。
何委林,都明,韩诚亮,王雯雯[8]（2021）在《跳频通信技术研究及仿真分析》文中研究指明跳频通信系统具有较强的抗干扰能力,在现代通信中具有广泛的应用。了解跳频通信基本原理及不同干扰样式下抗干扰性能,能在通信对抗中实施更有效的干扰与反干扰。在对跳频通信基本原理进行分析阐述的基础上,采用Matlab/Simulink对跳频通信系统进行了仿真。针对宽度噪声干扰、部分频带干扰和单音干扰3种特定干扰样式下跳频通信系统抗干扰性能进行了分析,提出并分析了改进跳频系统抗干扰性能的措施方法。仿真结果表明,跳频通信系统具有较强的抗干扰能力,针对不同干扰类型采取一定的方法措施,可有效提升系统抗干扰能力。
王琳[9]（2021）在《脉冲噪声背景下跳频信号检测与参数估计》文中指出跳频通信因其抗干扰、低截获和难破译,在各领域内广受青睐。因此,其侦察技术一直以来都是非合作跳频通信技术的研究难点。要完成跳频通信对抗的作战使命,就需要对跳频通信信号进行有效地截获,在未知敌方通信信号的情况下,接收机首先需要对接收到的信号进行检测,判断是否存在跳频信号,在确认跳频信号存在的前提下,通过参数估计得到跳频特征参数以侦察跳频网台的活动规律,根据特征参数将属于同一网台源信号进行分选,进而可以有针对性地干扰敌方,保护己方通信正常运行。然而,实际通信环境下噪声存在随机的尖峰脉冲特性,因此基于高斯假设的跳频信号检测和参数估计方法性能发生恶化。对此本文研究低信噪比的Alpha稳定分布噪声背景跳频信号检测和参数估计方法,主要工作如下。首先,简单地介绍跳频通信系统以及Alpha稳定分布噪声相关理论。接着,研究提出一种基于时频对消的跳频信号检测算法。根据跳频信号与定频信号、高斯白噪声的不同时频稀疏特性,从理论上分析推导三者基于短时傅里叶变换的时频对消比;根据时频对消比差异性,得到三元假设检验规则;利用分数低阶短时傅里叶变换代替短时傅里叶变换得到时频对消比,实现在Alpha稳定分布噪声背景中未知先验信息条件下的跳频和定频信号同步检测。仿真结果表明,算法检测性能好且实现简单。然后,研究提出一种利用时频稀疏性的跳频信号盲检测和参数估计算法。首先利用分数低阶短时傅里叶变换得到时频矩阵;其次对时频矩阵按频率行去均值,抑制定频干扰;接着进行时频峰值优化、时频矩阵清洗和强化处理,降低频谱泄漏和噪声的影响;并根据跳频信号在驻留时间内的连续性检测跳频信号,估计跳频频率;最后根据驻留时间起点及间隔估计跳变时刻和跳周期。仿真结果表明,算法的检测和参数估计性能均有较大提高。最后,研究提出了一种基于单源点检测的混合矩阵估计算法。首先利用分数低阶短时傅里叶变换得到时频矩阵;再按跳处理估计载频,并根据载频分割时频矩阵;接着采用短时傅里叶变换和单源点检测准则对各簇中的时频点进一步筛选;最后用自适应势函数估计相应时频比的角参数,从而估计各跳的混合矩阵。仿真结果表明,算法有效解决了低信噪比Alpha稳定分布噪声下混合矩阵估计和网台个数准确估计的问题。
孙沙沙,王鹏[10]（2021）在《自适应短波通信系统跳频信号时差定位方法》文中提出短波通信在拓宽应用广泛性与普适性的同时,也存在信号跳频与难以监管问题。以自适应短波通信系统为研究对象,提出一种跳频信号时差定位方法。分析自适应短波通信系统的天波传输信道电离层特性、短波传播形式与跳频信号特点,利用离散频谱与傅里叶基,构建基于平坦衰落信道的跳频信号定位模型,根据架构的模型似然函数与互相关函数矩阵,获取目标方位定位最大似然估计,实现跳频信号时差定位。采用三个信号接收站与一个控制处理中心构成自适应短波通信系统,经过外场试验环境,展开信号源信号与无人机遥控跳频信号的时差定位试验,依据对比实验结果可知,所提方法能够有效定位目标信号,且定位精度具有显着的优越性,验证了方法的正确性与可行性,并为日后的研究工作提供了一定的参考价值。
二、短波跳频信号解跳技术的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、短波跳频信号解跳技术的研究（论文提纲范文）
（3）宽带通信抗干扰抗截获关键技术研究与论证（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 概述 |
| 1.2.2 基带跳频技术研究现状 |
| 1.2.3 射频跳频技术研究现状 |
| 1.2.4 信号掩盖技术研究现状 |
| 1.3 论文主要内容及结构 |
| 2 抗干扰抗截获技术基本原理 |
| 2.1 常见干扰信号分类 |
| 2.1.1 单音、多音干扰 |
| 2.1.2 部分频带噪声干扰 |
| 2.1.3 宽带噪声干扰 |
| 2.1.4 跟踪干扰 |
| 2.1.5 其他干扰 |
| 2.2 基带跳频原理及关键技术 |
| 2.2.1 基本原理模型 |
| 2.2.2 抗干扰性能分析 |
| 2.2.3 矩阵优化算法 |
| 2.2.4 子载波扣除机制 |
| 2.3 射频跳频原理及关键技术 |
| 2.3.1 射频跳频参数 |
| 2.3.2 频谱感知基本概念 |
| 2.4 大信号掩盖原理及关键技术 |
| 2.4.1 非对称成对载波多址 |
| 2.4.2 正交频分复用系统抗截获需求 |
| 2.4.3 大信号掩盖技术原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于频谱感知的基带跳频 |
| 3.1 频谱感知模块设计 |
| 3.2 物理层基带处理 |
| 3.3 仿真结果与分析 |
| 3.4 验证平台与板级测试 |
| 3.4.1 发射端模块设计 |
| 3.4.2 接收端模块设计 |
| 3.4.3 板级测试结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于频谱感知的射频跳频 |
| 4.1 频谱感知模块设计 |
| 4.2 系统模型方案设计 |
| 4.3 跳频图案决策算法 |
| 4.4 板级测试结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 大信号掩盖隐蔽传输技术 |
| 5.1 掩盖传输系统方案设计 |
| 5.1.1 随机数据掩盖系统 |
| 5.1.2 前导训练序列掩盖系统 |
| 5.1.3 前导训练序列镜像掩盖系统 |
| 5.1.4 数据功率参数设计 |
| 5.2 串行干扰消除方案设计 |
| 5.2.2 基带处理流程 |
| 5.2.3 信号异步分析 |
| 5.3 仿真与测试结果分析 |
| 5.3.1 仿真与测试结果分析 |
| 5.3.2 平台验证与测试结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）GMSK跳频通信低复杂度非相干解调关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究工作与贡献 |
| 1.3 论文结构与安排 |
| 第二章 GMSK调制解调与跳频通信技术研究现状 |
| 2.1 GMSK调制技术研究现状 |
| 2.1.1 最小移频键控(MSK)调制技术 |
| 2.1.2 GMSK调制技术 |
| 2.2 GMSK解调技术及研究现状 |
| 2.2.1 GMSK相干解调技术 |
| 2.2.2 GMSK非相干解调技术 |
| 2.3 跳频通信技术及研究现状 |
| 2.3.1 跳频通信技术 |
| 2.3.2 发展现状 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 GMSK跳频通信低复杂度非相干解调需求分析与方案设计 |
| 3.1 GMSK跳频通信低复杂度非相干解调主要性能指标需求 |
| 3.2 GMSK跳频通信低复杂度非相干解调需求分析 |
| 3.2.1 处理损失指标 |
| 3.2.2 误码率指标 |
| 3.3 GMSK跳频通信非相干解调整体波形设计 |
| 3.4 GMSK跳频通信非相干解调发射机波形设计 |
| 3.4.1 帧结构设计 |
| 3.4.2 添加CRC |
| 3.4.3 编码 |
| 3.4.4 码块交织 |
| 3.4.5 填零 |
| 3.4.6 添加保护间隔 |
| 3.4.7 插入同步序列 |
| 3.4.8 GMSK调制 |
| 3.4.9 上采样 |
| 3.4.10 上变频 |
| 3.4.11 跳频 |
| 3.5 GMSK跳频通信非相干解调接收机波形设计 |
| 3.5.1 解跳 |
| 3.5.2 下变频 |
| 3.5.3 下采样 |
| 3.5.4 GMSK解调 |
| 3.5.5 解帧 |
| 3.5.6 解交织 |
| 3.5.7 译码 |
| 3.5.8 CRC校验 |
| 3.6 GMSK跳频通信低复杂度非相干解调关键技术分析 |
| 3.6.1 算法原理 |
| 3.6.2 性能仿真 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 GMSK跳频通信低复杂度非相干解调FPGA实现验证 |
| 4.1 硬件设计平台及资源情况 |
| 4.2 FPGA实现架构 |
| 4.3 FPGA关键技术设计 |
| 4.3.1 GMSK调制模块 |
| 4.3.2 多相数字上采模块 |
| 4.3.3 多相数字上变频模块 |
| 4.3.4 跳频模块 |
| 4.3.5 解跳模块 |
| 4.3.6 多相数字下变频模块 |
| 4.3.7 多相数字下采模块 |
| 4.3.8 GMSK解调模块 |
| 4.4 时序设计优化 |
| 4.5 FPGA硬件资源消耗情况 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 GMSK跳频通信低复杂度非相干解调方案测试分析 |
| 5.1 环境搭建 |
| 5.1.1 测试环境 |
| 5.1.2 测试设备 |
| 5.1.3 测试场景 |
| 5.2 指标测试结果与分析 |
| 5.2.1 链路带宽测试结果与分析 |
| 5.2.2 星座图测试结果与分析 |
| 5.2.3 接收机灵敏度以及误码率测试结果与分析 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 本文贡献 |
| 6.2 下一步工作的建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（5）跳频通信中自适应跳频技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 主要自适应技术发展现状 |
| 1.2.2 跳频跳速发展现状 |
| 1.3 本文的主要内容与结构 |
| 第二章 跳频通信系统基础 |
| 2.1 跳频通信系统的基本原理 |
| 2.2 跳频通信系统的主要参数 |
| 2.3 跳频通信系统的关键技术 |
| 2.4 仿真结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 频率自适应选择算法 |
| 3.1 概率自适应选择概述 |
| 3.1.1 自适应跳频技术基本原理 |
| 3.1.2 频率自适应选择关键技术 |
| 3.2 基于谱估计的信道质量评估实现 |
| 3.2.1 谱估计算法 |
| 3.2.2 信道质量评估仿真实现 |
| 3.3 传统频点分配算法 |
| 3.3.1 传统频点分配算法基本思路 |
| 3.3.2 传统频点分配算法最佳门限选取 |
| 3.3.3 传统频点分配算法仿真结果分析 |
| 3.4 基于信噪比的概率频点分配算法 |
| 3.4.1 概率频点分配算法基本思路 |
| 3.4.2 概率频点分配算法的影响因子取值分析 |
| 3.4.3 概率频点分配算法仿真结果分析 |
| 3.4.4 与传统频点分配算法的性能对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于功率自适应控制的改进频点分配算法 |
| 4.1 功率自适应控制技术概述 |
| 4.2 常见信噪比估计算法 |
| 4.2.1 频域估计法 |
| 4.2.2 时域估计法 |
| 4.3 基于卡尔曼滤波的信噪比预测算法 |
| 4.3.1 卡尔曼单步预测滤波原理 |
| 4.3.2 信噪比预测算法 |
| 4.3.3 信噪比预测的仿真实现 |
| 4.4 功率自适应控制的仿真结果分析 |
| 4.5 改进频点分配算法 |
| 4.5.1 改进频点分配算法基本思路 |
| 4.5.2 改进频点分配算法仿真结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 特定干扰下的自适应手段 |
| 5.1 跟踪式干扰与跳速自适应调节技术 |
| 5.1.1 跟踪式干扰与跳速自适应调节概述 |
| 5.1.2 跳速自适应调节技术性能分析 |
| 5.2 非持续性部分带干扰与干扰统计技术 |
| 5.2.1 非持续性部分带干扰与干扰统计技术概述 |
| 5.2.2 基于干扰统计的频点分配算法 |
| 5.2.3 干扰统计技术仿真结果分析 |
| 5.3 随机跳变干扰与多频点跳频技术 |
| 5.3.1 随机跳变干扰与多频点跳频技术概述 |
| 5.3.2 多频点跳频技术的仿真结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）高速跳频通信系统的智能干扰防护决策技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 主要技术研究现状 |
| 1.2.1 高速跳频通信系统研究现状 |
| 1.2.2 智能干扰防护决策技术研究现状 |
| 1.2.3 技术小结 |
| 1.3 论文主要的研究内容以及结构安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 高速跳频通信系统原理与智能干扰防护决策方案设计 |
| 2.1 高速跳频通信系统原理 |
| 2.1.1 系统网络架构 |
| 2.1.2 系统时隙分配 |
| 2.1.3 系统链路传输原理 |
| 2.2 高速跳频通信系统智能干扰防护决策方案设计 |
| 2.2.1 抗干扰决策引擎设计 |
| 2.2.2 抗干扰性能评估指标及函数设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于规则的高速跳频通信节点干扰防护决策技术研究 |
| 3.1 基于规则的节点干扰防护决策架构设计 |
| 3.2 基于规则的跳频频点集合决策算法研究 |
| 3.2.1 算法原理 |
| 3.2.2 算法流程 |
| 3.3 基于规则的干扰抑制方式决策算法研究 |
| 3.3.1 算法原理 |
| 3.3.2 算法流程 |
| 3.4 基于规则的功率和速率联合决策算法研究 |
| 3.4.1 算法原理 |
| 3.4.2 算法流程 |
| 3.5 基于规则的节点干扰防护决策性能仿真分析 |
| 3.5.1 仿真条件设置 |
| 3.5.2 多音干扰环境 |
| 3.5.3 部分频带噪声干扰环境 |
| 3.5.4 线性调频干扰环境 |
| 3.5.5 噪声调频干扰环境 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于神经网络的高速跳频通信节点干扰防护决策技术研究 |
| 4.1 基于神经网络的节点功率和速率联合决策模型设计 |
| 4.1.1 神经网络算法原理 |
| 4.1.2 输入输出和判别标准设计 |
| 4.1.3 目标函数设计 |
| 4.1.4 数据源设计 |
| 4.1.5 训练参数设计 |
| 4.2 基于神经网络的决策算法性能分析 |
| 4.2.1 抗干扰性能 |
| 4.2.2 容错能力 |
| 4.2.3 泛化能力 |
| 4.3 基于神经网络的决策算法和基于规则的决策算法性能对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 复杂干扰环境下高速跳频通信系统传输性能分析 |
| 5.1 干扰场景分析 |
| 5.2 固定干扰场景下系统传输性能仿真分析 |
| 5.2.1 单干扰场景 |
| 5.2.2 复合干扰场景 |
| 5.3 动态干扰场景下系统传输性能仿真分析 |
| 5.3.1 感知信息及时上报下发 |
| 5.3.2 感知信息无法及时上报下发 |
| 5.4 未知干扰场景下系统传输性能仿真分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结 |
| 6.1 本文主要贡献 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（7）卫星宽带跳频系统的干扰检测识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 主要技术研究现状 |
| 1.2.1 卫星宽带跳频通信系统研究现状 |
| 1.2.2 干扰检测技术研究现状 |
| 1.2.3 干扰分类识别技术研究现状 |
| 1.3 论文主要的研究内容以及结构安排 |
| 第二章 卫星宽带跳频系统干扰检测识别方案设计 |
| 2.1 卫星宽带跳频系统干扰威胁分析 |
| 2.1.1 瞄准式窄带干扰 |
| 2.1.2 部分频带噪声干扰 |
| 2.1.3 随机梳状干扰 |
| 2.1.4 调频类干扰 |
| 2.1.5 周期脉冲噪声干扰 |
| 2.2 卫星宽带跳频系统干扰检测识别方案 |
| 2.2.1 卫星宽带跳频系统结构 |
| 2.2.2 干扰检测识别总体框架 |
| 2.2.3 多子带干扰认知结果数据结构 |
| 2.2.4 多子带认知结果综合策略 |
| 2.3 干扰信号数据库构建 |
| 2.3.1 单干扰参数设置 |
| 2.3.2 复合干扰定义与参数设置 |
| 2.3.3 多子带干扰分布情况的参数设置 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于多段谱聚类的卫星宽带跳频系统干扰检测算法研究 |
| 3.1 传统的干扰检测算法 |
| 3.2 基于多段谱聚类的干扰检测算法 |
| 3.2.1 算法模型 |
| 3.2.2 基于Welch谱 FCME的信号簇检测 |
| 3.2.3 基于多段谱聚类的干扰簇鉴别 |
| 3.2.4 算法性能评估指标与复杂度分析 |
| 3.3 宽带跳频系统干扰检测算法性能仿真分析 |
| 3.3.1 算法仿真参数 |
| 3.3.2 子带内干扰检测性能 |
| 3.3.3 多子带干扰检测性能 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于深度神经网络的卫星宽带跳频系统干扰分类识别算法研究 |
| 4.1 基于人工特征提取深度神经网络的干扰分类算法 |
| 4.1.1 算法模型 |
| 4.1.2 人工干扰特征提取 |
| 4.1.3 基于深度神经网络的干扰分类器 |
| 4.1.4 算法性能仿真分析 |
| 4.2 基于卷积神经网络自动特征提取的干扰分类算法 |
| 4.2.1 算法模型 |
| 4.2.2 卷积神经网络的基本原理 |
| 4.2.3 基于多种数据对象的CNN干扰分类器 |
| 4.2.4 适用于不同数据对象的CNN网络结构 |
| 4.2.5 算法性能仿真分析 |
| 4.3 基于卷积神经网络联合多域特征提取的干扰分类算法 |
| 4.3.1 联合多域特征提取的CNN干扰分类器 |
| 4.3.2 联合多域特征提取的CNN网络结构 |
| 4.3.3 算法性能仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 卫星宽带跳频系统干扰检测识别性能分析 |
| 5.1 基于MSSC和 CNN-JMDFE算法的卫星宽带跳频干扰认知系统模型 |
| 5.2 子带内干扰检测识别性能仿真分析 |
| 5.2.1 单干扰分类性能 |
| 5.2.2 复合干扰分类性能 |
| 5.2.3 与无干扰检测的干扰分类器性能对比 |
| 5.3 多子带干扰检测识别性能仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结 |
| 6.1 本文主要贡献 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简历 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（8）跳频通信技术研究及仿真分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 跳频通信的基本原理 |
| 1.1 跳频通信系统基本模型 |
| 1.2 跳频通信系统数学表示 |
| 2 跳频通信系统仿真 |
| 2.1 仿真模型建立 |
| 2.2 主要参数设置 |
| 2.3 仿真实验结果 |
| 3 跳频通信抗干扰性能分析 |
| 3.1 抗宽带噪声干扰性能 |
| 3.2 抗部分频带干扰性能 |
| 3.3 抗单音干扰性能 |
| 4 提升抗干扰性能措施分析 |
| 4.1 提高信扰比 |
| 4.2 增加跳频点数 |
| 4.3 增大跳频速率 |
| 5 结束语 |
（9）脉冲噪声背景下跳频信号检测与参数估计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩写列表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 跳频信号检测研究现状 |
| 1.2.2 跳频信号参数估计研究现状 |
| 1.2.3 跳频信号网台分选研究现状 |
| 1.3 本文主要工作及章节安排 |
| 1.3.1 本文主要工作 |
| 1.3.2 本文章节安排 |
| 第2章 跳频通信系统和Alpha稳定分布的基础理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 跳频通信系统 |
| 2.2.1 工作原理与特点 |
| 2.2.2 主要参数 |
| 2.2.3 组网方式 |
| 2.3 Alpha稳定分布理论 |
| 2.3.1 Alpha稳定分布概念及性质 |
| 2.3.2 标准SαS分布的概率密度函数 |
| 2.3.3 Alpha稳定分布噪声的产生算法 |
| 2.3.4 分数低阶矩 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于时频对消的跳频信号盲检测算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 信号模型与算法设计 |
| 3.2.1 信号模型 |
| 3.2.2 算法原理 |
| 3.3 检测算法 |
| 3.4 算法仿真及性能分析 |
| 3.4.1 门限确定 |
| 3.4.2 信号时频图 |
| 3.4.3 算法性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 利用时频稀疏性的跳频信号盲检测和参数盲估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 信号时频矩阵特性 |
| 4.3 盲检测和参数估计 |
| 4.3.1 时频矩阵处理 |
| 4.3.2 参数估计 |
| 4.3.3 信号盲检测 |
| 4.4 算法仿真及性能分析 |
| 4.4.1 时频图 |
| 4.4.2 检测性能分析 |
| 4.4.3 参数估计性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于单源点检测的跳频信号混合矩阵估计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 信号模型 |
| 5.3 基于单源点检测的混合矩阵估计算法 |
| 5.3.1 时频图分割法 |
| 5.3.2 单源点检测方法 |
| 5.3.3 混合矩阵估计 |
| 5.4 算法仿真与性能分析 |
| 5.4.1 确定参数 |
| 5.4.2 算法性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 作者在读期间发表的学术论文及获得的奖励 |
（10）自适应短波通信系统跳频信号时差定位方法（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 自适应短波通信系统跳频信号时差定位 |
| 2.1 通信系统短波传播形式分析 |
| 2.2 跳频信号时差定位 |
| 2.2.1 信号模型构建 |
| 2.2.2 时差定位 |
| 3 时差定位模拟分析 |
| 3.1 实验用自适应短波通信系统构建 |
| 3.2 实验结果对比分析 |
| 3.2.1 信号源信号定位 |
| 3.2.2 遥控跳频信号定位 |
| 3.2.3 结果分析 |
| 4 结论 |
四、短波跳频信号解跳技术的研究（论文参考文献）
- [1]一种基于认知的高效跳频系统设计及性能研究[D]. 彭爽. 哈尔滨工程大学, 2021
- [2]跳频通信盲接收系统关键技术研究[D]. 刘凡. 哈尔滨工程大学, 2021
- [3]宽带通信抗干扰抗截获关键技术研究与论证[D]. 徐雪. 北京交通大学, 2021
- [4]GMSK跳频通信低复杂度非相干解调关键技术研究[D]. 胡福. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]跳频通信中自适应跳频技术的研究[D]. 冯思源. 电子科技大学, 2021(01)
- [6]高速跳频通信系统的智能干扰防护决策技术研究[D]. 何柯思. 电子科技大学, 2021(01)
- [7]卫星宽带跳频系统的干扰检测识别技术研究[D]. 徐昊. 电子科技大学, 2021(01)
- [8]跳频通信技术研究及仿真分析[J]. 何委林,都明,韩诚亮,王雯雯. 无线电工程, 2021(04)
- [9]脉冲噪声背景下跳频信号检测与参数估计[D]. 王琳. 杭州电子科技大学, 2021
- [10]自适应短波通信系统跳频信号时差定位方法[J]. 孙沙沙,王鹏. 计算机仿真, 2021(01)