微弱高频CW信号的自适应滤波

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微弱高频CW信号的自适应滤波

李国军, 曾孝平, 周晓娜, 曾理, 蒋勇

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李国军, 曾孝平, 周晓娜, 曾理, 蒋勇. 微弱高频CW信号的自适应滤波[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(2): 227-231,250. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.016

引用本文:

李国军, 曾孝平, 周晓娜, 曾理, 蒋勇. 微弱高频CW信号的自适应滤波[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(2): 227-231,250. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.016

LI Guo-jun, ZENG Xiao-ping, ZHOU Xiao-na, ZENG Li, JIANG Yong. Adaptive Filtering of Weak High-Frequency CW Telegraph Signal[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(2): 227-231,250. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.016

Citation:

LI Guo-jun, ZENG Xiao-ping, ZHOU Xiao-na, ZENG Li, JIANG Yong. Adaptive Filtering of Weak High-Frequency CW Telegraph Signal[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(2): 227-231,250. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.016

微弱高频CW信号的自适应滤波

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.016

1.
重庆大学通信工程学院重庆沙坪坝区 400044;
2.
中国人民解放军重庆通信学院重庆沙坪坝区 400035

基金项目:

国家自然科学基金(60971016);重庆市教委资助项目

作者简介:
李国军(1978-)，男，博士生，主要从事微弱信号检测与处理、机动目标跟踪、信息融合方面的研究.

中图分类号: TN11.23

Adaptive Filtering of Weak High-Frequency CW Telegraph Signal

1.
College of Communication Engineering,Chongqing Uuniversity Shapingba Chongqing 400044;
2.
Chongqing Communication Institute Shapingba Chongqing 400035

摘要: 高频电报(CW)是强噪声背景下战术应急通信的主要工作方式，由于高频信道是典型的随参信道，不可能事先已知干扰噪声的统计特性。该文提出了一种基于ARMA新息模型的CW信号自适应Kalman滤波方法，以解决高斯背景下高频电报系统干扰噪声方差未知的问题。根据CW信号的时频域特征定义状态空间随机信号模型，构造ARMA新息模型，通过在线辨识新息模型参数来估计Kalman滤波增益，实现CW信号的自适应跟踪滤波。仿真结果表明，该方法能够有效估计微弱高频CW信号时域波形，算法可递推实现，实时性强。
- 自适应滤波 /
- ARMA新息模型 /
- Kalman滤波 /
- 莫尔斯信号 /
- 信号检测
Abstract: Continuous wave (CW) telegraph is a crucial communication means for high-frequency tactical communication in emergencies. But there exists serious decline in high-frequency channel, thus the statistical properties of interference noise can not be known in advance. A new adaptive Kalman filter based on autoregressive moving average (ARMA) innovation model is proposed in this paper to detect weak high-frequency CW signal with unknown precise statistical variance of Gaussian noise in system. The state space random signal model of CW signal is firstly defined, by which the ARMA innovation model is constructed. Then by means of the on-line identification of ARMA model parameters, the Kalman filter gain is estimated to implement the adpative Kalman filtering of CW signal. Simulation studies show this method can dynamically track weak CW signal with unknown variance of Gaussian interference noise.
- adaptive filtering /
- ARMA innovation model /
- Kalman filtering /
- Morse telegraph signal /
- signal detection

[1]	彭昌猛, 夏茂菡, 黄晓洋, 傅志中, 徐进, 李晓峰. 基于自适应伪轮廓消除滤波的比特深度增强 . 电子科技大学学报, 2023, 52(3): 348-356. doi: 10.12178/1001-0548.2022169
[2]	罗亚松, 胡洪宁, 刘忠, 胡生亮, 张建强. 基于OFDM信号的自适应水声信道估计算法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(5): 678-684. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.05.008
[3]	宋爱民, 李堰, 刘剑, 陈校平. 非圆信号多级维纳滤波DOA估计求根算法 . 电子科技大学学报, 2013, 42(1): 53-57. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.01.013
[4]	刘光辉, 文武, 李宏亮, 朱维乐. 一种用于OFDM系统的信道冲激响应检测算法 . 电子科技大学学报, 2013, 42(2): 209-213. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.02.006
[5]	陈金广, 李洁, 高新波. 双重迭代变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波算法 . 电子科技大学学报, 2012, 41(3): 359-363. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.03.006
[6]	魏恒东, 甘露, 李立萍. 基于哈密顿量的Duffing振子微弱信号检测 . 电子科技大学学报, 2012, 41(2): 203-207. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.006
[7]	盛广铭, 马德保. 微弱直接序列扩频信号Duffing振子检测方法研究 . 电子科技大学学报, 2012, 41(5): 693-696. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.05.010
[8]	韩杰思, 沈建京. 采用图像滤波的多特征JPEG盲检测 . 电子科技大学学报, 2011, 40(2): 255-260. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.02.020
[9]	王云, 陈培, 杨颖, 陈杰. GNSS接收机最优中频积累时间研究 . 电子科技大学学报, 2010, 39(1): 21-24. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.005
[10]	邓凯, 唐友喜. 分布式V-BLAST OFDM中存在多个频偏时的信号检测 . 电子科技大学学报, 2010, 39(4): 513-516. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.008
[11]	李国军, 曾孝平, 周晓娜, 李林, 曾理. 基于随机共振的微弱高频CW信号检测技术研究 . 电子科技大学学报, 2010, 39(5): 737-741. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.019
[12]	曾昆, 唐友喜. V-BLAST信号的宽线性反馈判决检测 . 电子科技大学学报, 2008, 37(3): 361-363,392.
[13]	肖继学, 陈光礻禹, 谢永乐. DF-FPDLMS自适应滤波器的可测性设计与测试 . 电子科技大学学报, 2007, 36(4): 740-743.
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[15]	王刚, 饶妮妮, 张瑛. 一种适用于远程医疗的水印算法 . 电子科技大学学报, 2007, 36(1): 140-142,157.
[16]	王波, 王灿林, 李冬. 一种基于Kalman滤波的实时校准算法 . 电子科技大学学报, 2007, 36(5): 872-875.
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[20]	郁伯康, 郁梅. 彩色图像脉冲噪声的自适应矢量滤波 . 电子科技大学学报, 2000, 29(2): 131-135.

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微弱高频CW信号的自适应滤波

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.016

1. 重庆大学通信工程学院重庆沙坪坝区 400044;

2. 中国人民解放军重庆通信学院重庆沙坪坝区 400035

基金项目:

国家自然科学基金(60971016);重庆市教委资助项目

作者简介:
李国军(1978-)，男，博士生，主要从事微弱信号检测与处理、机动目标跟踪、信息融合方面的研究.

收稿日期: 2008-08-24
修回日期: 2009-10-28
刊出日期: 2010-04-15

中图分类号: TN11.23

关键词:

摘要: 高频电报(CW)是强噪声背景下战术应急通信的主要工作方式，由于高频信道是典型的随参信道，不可能事先已知干扰噪声的统计特性。该文提出了一种基于ARMA新息模型的CW信号自适应Kalman滤波方法，以解决高斯背景下高频电报系统干扰噪声方差未知的问题。根据CW信号的时频域特征定义状态空间随机信号模型，构造ARMA新息模型，通过在线辨识新息模型参数来估计Kalman滤波增益，实现CW信号的自适应跟踪滤波。仿真结果表明，该方法能够有效估计微弱高频CW信号时域波形，算法可递推实现，实时性强。

English Abstract

李国军, 曾孝平, 周晓娜, 曾理, 蒋勇. 微弱高频CW信号的自适应滤波[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(2): 227-231,250. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.016

引用本文:

李国军, 曾孝平, 周晓娜, 曾理, 蒋勇. 微弱高频CW信号的自适应滤波[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(2): 227-231,250. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.016

LI Guo-jun, ZENG Xiao-ping, ZHOU Xiao-na, ZENG Li, JIANG Yong. Adaptive Filtering of Weak High-Frequency CW Telegraph Signal[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(2): 227-231,250. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.016

Citation:

LI Guo-jun, ZENG Xiao-ping, ZHOU Xiao-na, ZENG Li, JIANG Yong. Adaptive Filtering of Weak High-Frequency CW Telegraph Signal[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(2): 227-231,250. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.016

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