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广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)作为一种应用于空中交通管理的监视技术,其机载ADS-B通信设备在同一频段以随机广播的方式向外发送飞机的位置信息,使地面站可以对其进行监视。因此,ADS-B系统应用于民用航空可以有效追踪飞机的多种飞行状态参数。但由于ADS-B信号具有随机广播发送的特点,不同ADS-B信号之间会不可避免的产生信号交织问题。如果没有有效的交织信号分离算法,交织问题将会导致解码错误和监视信息丢失,从而造成ADS-B系统监视性能的显著下降。相比于阵列天线接收机,单天线ADS-B接收机更加普遍并且成本低、维护方便。因此,考虑利用单天线接收机解决ADS-B信号交织问题。取得的成果如下:提出一种改进单天线投影算法(Project Algorithm Single Antenna,PASA)用于ADS-B交织信号分离。PASA算法利用矩阵重构将单天线模型转化为虚拟多通道模型,利用阵列信号处理中的正交投影算法(Project Algorithm,PA)达到分离交织信号的目的。但是PASA算法需要两条信号的相对时延大于10μs,从而准确估计两条信号的虚拟导向矢量。因此,提出一种新的矩阵重构方法来降低算法对两条信号相对时延的要求,即两条信号相对时延大于0.5μs便可以分离交织信号。由于改进PASA算法无法处理相对时延小于0.5μs的交织信号。因此,将对信号相对时延无要求的最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortless Response,MVDR)算法应用于单天线ADS-B信号解交织。首先利用矩阵重构将单天线模型转化为虚拟多通道模型,其次利用阵列信号处理中的MVDR算法分离交织信号。由于该方法需要准确估计信号频率,而针对快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)估计信号频率误差较大的问题,利用改进的频率估计方法能够降低信号频率估计误差,从而有效分离交织信号。通过仿真实验验证表明:改进的PASA算法可以有效分离交织信号,但是要求两条信号的相对时延大于0.5μs;基于MVDR算法在能够准确估计信号频率的前提下便可以分离交织信号并且对信号之间的相对时延无要求。