【基于自扰乱算法雷达通信一体化信号性能分析案例2200字】

基于自扰乱算法雷达通信一体化信号性能分析案例1.1一体化波形的雷达探测性能仿真验证雷达模糊函数作为雷达波型设计的重要工具，已经被用来描述雷达分辨率特性。模糊函数是通过一个函数式定量地描述某种发射信号的波形在一个系统中对不同距离，不同速度目标的分辨能力。但是由于OFDM属于一种带宽信号，目标径向距离相对于距离的偏移不能被忽略，在信号持续时间分辨率上，窄带回波模型通常会无效，因此，需要采用宽带模糊函数。具体推到见第三章OFDM的模糊函数。根据(3-12)，对OFDM单脉冲信号的模糊函数，零多普勒以及零延迟进行仿真，根据(3-13)以及(3-14)，对OFDM信号脉冲序列的模糊函数进行仿真。由上一章的分析可知，在对OFDM脉冲序列的模糊函数进行分析时，随着α的增加，第一个旁瓣振幅增大，而另一个旁瓣的振幅减小，随着旁瓣数的增加，旁瓣的最大值减小，由于第一副瓣的幅值远大于第二副瓣的幅值，因此在选取α时，应优先考虑第一旁瓣的波形。在实际雷达应用中，需要有较低旁瓣的波形，根据公式选择合适的TPRI的值可以控制副瓣的幅值和位置，总而减小多普勒模糊。然而，为了抵抗码间串扰和信道间干扰，OFDM信号需要有一个保护间隔，因此，我们可以将TPRI与保护间隔的选取相结合，当α很小时，不能消除通信系统中的多径时延。因此经过综合考虑，α=0.25被认为是合适的值。经过仿真验证后，得到的图像如下。从该图像中可以看出，不论是OFDM单脉冲信号的模糊函数还是脉冲序列的模糊函数，均为一较低的旁瓣，其宽带模糊函数为近似的图钉型，因此可以清晰地看出，所涉及的基于Golay互补编码以及自扰乱算法的雷达通信一体化信号具有良好的距离和分辨度、测速精度。因此，可以验证，本文所提出的雷达通信一体化信号波形雷达探测性能较好，满足雷达探测的基本要求。图1.1OFDM信号模糊函数图1.2零多普勒图像图1.3零延迟图像图1.4脉冲序列的模糊函数1.2一体化波形的通信性能仿真验证1.3.1一体化波形峰均功率比的仿真验证由上文可知，信号的峰均功率比是一个随机变量，需要从统计学的角度进行分析，即计算峰均功率比超过某一阈值的概率P0。其中互补累计积分函数(CCDF)是描述信号峰均功率比性能的常用方法。OFDM信号的互补累计积分函数为：(4-1)其中N为子载波数。然而，上述公式并不适用于N较大的OFDM系统，经过查阅文献，利用极值理论推导出了更为精确的峰均功率比分布解析式。更为精确的互补累计积分函数可以写成：(4-2)其中，是分配给第k个子载波的功率，为OFDM信号的平均功率。为了使离散时间OFDM信号的峰均功率比性能接近持续时间信号的峰均功率比性能，仿真采用了4倍过采样的方法并进行了105次仿真。仿真采用了8PSK调制，同时，为了保证编码效率，使得h=3。为了验证通信系统的稳定性，本文考虑了三种分组方案，信息位分别为8组、4组、2组，即L分别8、4、2，则Golay互补序列的长度分别为8、16、32。下三图分别是对信息位不同时原始OFDM信号，只经过Golay编码以及经过本文所提及自扰乱算法序列的CCDF进行了仿真比较。由下列仿真可以看出，只使用分组编码的情况下，在信息位分别为8、4、2时，峰均功率比分别减少了0.5dB、3dB、6dB；使用分组编码以及本文所设计的自扰乱编码结合时，与只采用分组编码相比，L=8时自扰乱算法减少约5.2dB，L=4时自扰乱算法减少约0.8dB，当L=2时，两种方法的结果基本一致。综上，可以看出，如果仅采用Golay互补序列编码在一定程度上可以抑制OFDM信号的峰均功率比，但是，随着编码位的增加时，峰均功率比开始恶化；而与单一的Golay互补序列编码方法相比，本文中的自扰乱算法降低峰均功率比的性能则更加明显，且随着分组数量的增加，峰均功率比的抑制性能也越来越好。图1.5L=2时OFDM原始信号与两种编码的PAPR图1.6L=4时OFDM原始信号与两种编码的PAPR图1.7L=8时OFDM原始信号与两种编码的PAPR同时，随着组的数量增加，可选排列的数量L!增加，会导致降低峰均功率比的开销增大，因此本算法还引入了可编程的阈值，进而降低自扰乱算法的复杂度，减少开销。通过如上的分析，我们可以得出，所设计的雷达通信一体化信号具有降低OFDM信号峰均功率比的良好特性，从而保证了系统的通信功，确保了通信的顺利进行。1.2.2一体化信号的误码率仿真验证通过编码的过程，不难看出，所有的许用码字实质上时2阶RM码的子集，因此，将输入信息比特编码为格雷序列后，不仅达到了有效抑制系统峰均功率比的目的，而且还兼具了RM码良好的检错和纠错能力。同时，RM码和Golay码均属于线性分组码的一种，因此这里可以使用线性分组码理论来计算误码率，长度为2m的一阶Reed-muller码RM(1,μ)的最小汉明距离为2m-1。线性分组码的误码率可以表示为：(4-3)其中，，erfc是高斯误差函数，该函数可以被表示为积分形式：，h为调制深度，R为编码率，可以写为。我们知道汉明距离是测量纠错能力的重要参数，汉明距离与纠错能力呈显著正相关。本文主要通过对采用3种不同分组编码方案在加AWGN(AdditiveWhiteGaussianNoise)信道和Rayleigh衰落信道下信号的误码率进行了仿真，采用了硬判决译码，仿真中三种方案的陪集首L分别为8、4、2。下两图为三种分组方案分别在AWGN信号以及瑞利信道中误码率的仿真结果。由仿真图可以看出，L=2分组时编码增益最大，其次是L=4和L=8，显然，在子载波数一定的情况下，分线数目越多，发射端和接收端需要并行处理的也就越多，如此可以提高处理速度，同时每一组的编码长度较小，可以获得较高的编码率，但是编码增益就越小。通过计算可以得知，采用L=2时编码效率最低，如此可得