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近年来,随着灾害预警、军事通信、网络安全、信息隐匿、抗干扰系统等各种通信应用领域对于高安全性、高可靠性的通信新要求,隐蔽突发传输以可靠、及时、准确、安全的系统性能及其在保障国民经济和人民生命财产安全、军事战略应急、最低限度通信保障等方面的巨大应用意义和价值跃然成为国内外研究的热点。在国内,作为刚刚起步的崭新研究领域,隐蔽突发传输的许多关键技术问题急待解决。 隐蔽突发传输在广域意义上涵盖了广阔的研究范畴,随着通信新应用、新需求、新概念的不断产生,其定义不仅仅局限于传统的传输信息自身的隐蔽上,还应当体现在传输方式的隐蔽、传输机制的隐蔽、传输信道的隐蔽、信号频谱的隐蔽等方面,从而满足实际的通信应用和需求。本论文在给出了广域意义上隐蔽突发传输新定义的基础上,以自适应信号处理和频率认知为切入点,对其理论和关键技术进行了深入的研究,论文主要内容与成果如下: 1.以典型的隐蔽突发传输信道——流星余迹信道为例,以南极中山站~昭和站约1400公里的流星余迹信道极区测试数据和陕西省西安市~河北省廊坊地区霸县约1000公里的远距离流星余迹通信试验测试数据为基础,设计基于突发信道特性的传输帧结构,提出了基于实时信道估计的自适应变速率传输机制。在此基础上,将突发传输信号的接收过程划分为两个阶段:信道参数捕获阶段、信道跟踪与均衡阶段。分别构建了两个阶段的系统传输模型,推导了各阶段模型下的系统信道估计性能。证明在理想情况下均有Popt(Z)=H(Z),即各阶段均能够准确的捕获信道参数。 2.在建立的信号接收模型的基础上,研究快速信道估计算法和均衡算法;根据信道跟踪与均衡阶段信号传输和接收模型,提出了基于快速复信道参数捕获的系数映射判决反馈均衡算法,推导了实时复信道参数与判决反馈均衡器(DFE:Decision Feedback Equalization)抽头系数之间的直接映射关系,从而实现了基于实时信道估计的有效数据均衡。仿真结果和性能分析表明,该算法能够避免传统判决反馈均衡器自适应训练过程的系数不收敛和跟踪延迟问题,适合于突发通信的自适应变速率通信机制,并具有较好的抗噪声能力及较低的计算复杂度。 3.针对具有理论最佳性能的联合信道跟踪与最大似然检测理论(PSP:Per-Survivor Processing)存在的计算复杂度较大的问题,以及国内外现有各类准PSP算法的局限,首先从静态处理的角度出发,提出了基于降阶的联合信道跟踪与最大似然检测算法(D-PSP:Dimension-down PSP),从前后码元的相关性程度出发,对PSP联合检测进行降N阶处理。根据信道特性选择不同的降阶维数N,D-PSP算法在保证数据正确接收率的条件下,可以不同程度的有效减小PSP算法的计算时间和存储空间,使隐蔽突发传输自适应编码调制方式数据的最大似然接收成为可能。其次,从动态处理的思路出发,针对典型的流星余迹信道随时间呈指数规律衰减的特性,提出了基于动态自适应状态分配的联合信道跟踪与最大似然检测理论(ASP:Adaptive State Reduction of PSP)。在系统参数估计的基础上,推导出适合于流星余迹通信的实时数据接收状态的删移门限Thkmax,在数据接收过程中动态的控制联合信道跟踪与最大似然接收的状态数,有效减小PSP算法的运算复杂度和存储空间,实现流星余迹通信的自适应可靠数据检测与接收。 4.针对国内外现有跳频序列族(Prequency Hopping Sequences Family)产生理论存在的局限性,首次将密码学的加密思想引入到隐蔽突发传输的跳频地址序列族设计之中,提出了基于分组密码的FH(Prequency Hopping)序列族产生方法,使生成的序列具有优异的综合性能指标。在此基础上,对于跳频序列的安全性、随机性(独立性)、均匀性、长周期性、频率撞击特性等各项系统性能指标进行了检验。同时,建立了跳频码分多址(FHMA:Frequency Hopping Multiple-access)组网接入模型,对于跳频序列的跳频码分多址接入性能进行了理论推导,得出了跳频组网的系统误分组率、吞吐量和归一化吞吐率的表达式和结论,并对现有典型的跳频序列族的FHMA组网性能进行了检验和分析,得出了重要结论。 8.针对目前国内外普遍采用的LC(Linear Complexity)、LCP(Linear Complexity Profile)和k-error LC(k-error Linear Complexity)序列复杂度检测理论存在的缺陷,将物理学和信息论中信息熵的概念引入到序列的复杂度检验中,提出了基于近似熵(ApEn:Approximate Entroy)的FH/SS(Frequnecy Hopping/Spread Spectrum)序列复杂度检验理论。给出了用ApEn作为度量混沌运动系统和隐蔽突发传输离散跳频地址序列的复杂度准则,并针对FH/SS序列的复杂度测度进行了新定义,证明了ApEn的两个重要结论。然后,利用随机统计学原理,分析了ApEn计算中的参数的选取问题,并以Logistic映射和耦合映象格子映射等典型FH/SS地址序列族为例,验证了理论和分析的正确性。同时,提出了基于信息熵的无线信道频谱预测和认知方向的进一步应用。