一种稳定的直扩超宽带系统快速同步算法

为了提高直扩超宽带通信系统中同步算法的可靠性和快速性,提出了一种稳定的快速捕获最大能量值的路径信号的同步算法,推导了平均捕获时间的表达式.该算法根据室内多径信道的传输特性和多假设快速同步算法的特点,通过快速捕获具有最大能量值的路径信号来实现稳定的定时同步.仿真实验结果表明,与现有的快速算法相比,文中算法具有更快速、更稳定的同步性能.     

π/4-DQPSK快速位同步捕获和跟踪算法

为了在π/4-DQPSK解调中能快速实现位同步捕获和跟踪,提出将中频差分检测和同步头捕获跟踪相结合的并行处理方法,根据π/4-DQPSK本身的特点,按照π/4-DQPSK解调中的快速同步捕获和位同步跟踪改进算法,结合信号能量检测、频移初捕并行处理的位定时算法,采用FPGA(fied program grid array)技术实现π/4-DQPSK解调中的快速同步捕获和位同步跟踪。实验结果表明最快可以在8个符号位时稳定恢复时钟同步信号,具有捕获周期短,位定时准确,抗干扰能力强,不受频差影响,适合于高传输码率的跳频通信接收系统应用。     

基于相位区间缩减的TH—UWB信号同步捕获算法

超宽带(UWB)信号同步捕获是UWB通信系统中的关键问题。一种基于相位区间缩减技术的分步同步捕获方法,能够有效地减少搜索区间。本文推广并改进了原有的算法,推出了密集多径条件下平均捕获时间的表达式。通过仿真,证明该算法能够缩短平均捕获时间。     

一种基于正交脉冲调制的IR-UWB同步算法

超宽带信号的快速同步捕获是UWB系统实现的一个重大挑战.提出了一种基于修正Hermite多项式脉冲的同步捕获方法,脉冲信号选用零阶和一阶修正Hermite多项式,2种脉冲信号按特殊顺序作为超宽带脉冲信号,同时与滑动相关结合.该算法不需要在本地生成模板,只需进行接收信号与其自身延迟之间的相关运算.其中低阶的修正Hermite多项式的正交性使算法得到更精确的同步参数.理论分析及仿真实验结果表明,该算法实现了预期的性能优化.     

基于导频的超宽带同步方案捕获性能分析

基于导频脉冲进行超宽带信号同步的新方案分两步实现：码片同步和PN码同步。一旦获得码片同步，这样可以得到有效的多径信息，有利于获取多径能量提高捕获的概率。文中针对利用导频脉冲进行超宽带信号同步方案，采用仿真与理论分析相结合的方法，详细分析了AWGN信道下其码片捕获和码捕获性能，并在CM1-CM4信道下进行了捕获性能仿真分析。结果表明：理论分析和仿真结果相吻合，利用导频进行超宽带信号同步在各种信道下均能获得很好的性能。     

功率谱估计与自适应门限在扩频同步中的应用

提出了一种改进的扩频同步算法.该算法利用带通滤波器通带内外信号功率谱密度差在扩频码同步前后的变化情况对捕获支路进行改进,使得门限比较器的输入值在同步前后区别较大,提高了捕获判决的准确率.此外,该算法还通过估算接收信号功率真值,提出自适应门限算法,使得捕获门限能根据接收信号功率做适当的调整,降低了系统虚警概率,进一步改进系统捕获性能.改进后的系统能在通信环境恶劣的信道中使用.最后给出了仿真结果,系统捕获性能良好.     

GNSS信号兼容捕获算法

目前卫星导航定位系统正在从单一的GPS时代向多星座并存的GNSS时代转移,多星座兼容的卫星导航接收机将会成为未来接收机产品的主流.常用的伪码频域和时域捕获算法,虽可以实现特定系统的伪码信号的快速捕获,但对于处理多个系统、多种调制方式、不同码长的卫星信号而言,尚存在一定的局限性.本文将提出一种应用于GNSS兼容接收机的通用信号快速捕获方法.经实际测试表明,该算法实现了兼容捕获GPS,GLONASS,Galileo和COMPASS等GNSS信号,可以对不同类型的卫星导航信号进行快速捕获,具备较高的实用价值.     

一种变步长超宽带同步捕获的方法

针对跳时超宽带系统中多径和窄脉冲引起的平均捕获时间长、捕获精度低等问题,提出一种用于改进平均捕获时间和捕获精度的变步长同步捕获的方法。算法采用非连续搜索并利用多个门限有效调整搜索步长,整个搜索过程遵循由粗到精的快速搜索策略。本文对该算法的平均捕获时间进行性能分析,并在基于脉冲体制的跳时超宽带系统仿真中将其与经典算法进行比较,采用平均捕获时间和捕获精度作为衡量标准。     

GPS信号捕获策略的研究

文章在传统GPS信号捕获算法的基础上提出了一种适用于GPS软件接收机的信号捕获策略,它能够准确而有效地搜索捕获到可见的GPS卫星信号,利用并行码相位快速搜索算法对GPS信号进行快速初捕获,使用N-M检测算法对被捕获结果进行确认,再做进一步的优化,从而得到真实可靠的捕获数据,以供信号跟踪阶段使用。     

小波与多分辨分析用于PN码捕获时刻的检测

DS－SS技术在CDMA系统中应用最为广泛，因此基于DS－SS方面的PN码捕获方法研究很多。传统的PN码捕获的判定是通过能量检测的办法进行的。基于PN码已被捕获时信号(被高斯白噪声污染的BPSK或QPSK信号）及未捕获信号（高斯白噪声）的特征，介绍了PN码捕获时刻的小波检测方法，并且研究了小波门限的性能。最后，对本检测方法的参数进行了统计，结果表明在这样的信号处理中，小波的多分辨分析具有优越的实用价值。     

适于分组传输的硬判决同步捕获方案的研究

针对目前码分多址蜂窝系统逐步用于多媒体通信领域，分组类型业务所占比重逐步增大，而同步捕获业务仍主要针对流类型业务的情况，介绍了一种适于分组类型硬判决快速同步捕获方案，并给出了计算机模拟曲线，结果表明硬判决方案性能优良。     

直序扩频通信中同步捕获的改进算法

提出一种用于直序扩频通信的同步捕获改进算法,其核心思想是让输入信号同时通过基本通带和辅助通带两个支路滤波器,经推导得出相应最优的中心频率和带宽.然后分别对两个支路的输出信号进行谱分析,通过比较两个支路输出信号的功率来判决本地PN码是否与输入信号的PN码同步,实现PN码同步捕获.仿真结果表明,该算法捕获性能良好、易于实现,适用于实际的扩频通信系统.     

基于差分和集相关的OFDM定时同步算法的改进

多径衰落信道中,同步技术是保证OFDM系统得以实现的关键环节。但目前已有的定时同步算法在多径衰落信道及低信噪比条件下性能尚不理想。为了改善定时同步的性能,本文在集相关和差分相关算法的基础上提出一种改进的定时同步方法。通过在集相关运算中利用多点相关和在组合算法中选择适当的加权系数,算法利用了两者在不同信噪比下的优点。改进的算法在较高信噪比的条件下不损失性能,在低信噪比环境下也可以准确定时。仿真结果表明,改进算法对符号定时位置的误判率更低,尤其在低信噪比时。并且,由于算法不依赖频偏估计,不受频偏对符号定时的影响。     

采用导频符号的短波宽带OFDM系统的同步算法

为了研究宽带短波信道上OFDM系统的同步算法,针对短波信道分析了已有同步算法在低信噪比条件下的不足,提出了一种采用PN序列调制导频符号的同步方案.在接收端,接收数据经过FFT后,利用PN序列优异的相关特性,实现了低信噪比条件下的时间和频率同步.仿真结果表明,该算法在恶劣的短波信道上具有良好的性能.     

基于Gossip算法的无线传感器网络时间同步

将Gossip算法用于实现无线传感网络的分布式时间同步,提出单Gossip同步算法和多Gossip同步算法,解决传统无线传感器网络时间同步算法中存在的计算复杂度高和同步收敛速度慢等问题.单Gossip同步算法首先利用构造生成树算法得到一个生成树,然后,依次对生成树每条边的两节点时钟信息进行Gossip运算,反复循环,最终可使网络各节点的时钟信息收敛于它们初始时钟信息的平均值.多Gossip同步算法对生成树进行边染色,相同染色的边可以同时进行Gossip运算.这2种同步算法减小了消息交换数,降低了计算复杂度,提高了同步的收敛速度.用随机矩阵理论和图论进行了理论证明,通过计算机仿真对理论分析进行了数据验证.     

基于STL的快速分层处理软件的研发

分析了影响分层处理效率的主要因素,提出了基于三角形面片特征的快速排序算法、轮廓线快速生成算法和快速分层算法,并在此基础上开发了基于STL模型的快速分层处理软件.大量实际应用结果表明,该软件高效、稳定、可靠.     

一种基于连续导频的OFDM载波同步算法

OFDM系统能否充分发挥其优势在很大程度上要取决于同步性能的好坏.在对现行的几种主要的载波同步算法进行分析的基础上,提出了一种基于连续导频的OFDM载波同步算法.并进行了大量的计算机仿真,来验证算法的性能.仿真结果表明,算法能够在衰落信道下准确地估计整数倍和小数倍的载波频率偏差,而且不需迭代就可以达到很高的估计精度,若要进一步提高估计精度,还可以进行迭代运算.可以认为该算法是一种高效的载波同步算法.     

一种OFDM符号同步的改进算法

同步是OFDM(正交频分复用)系统中极为关键的一个环节.OFDM同步方面比较经典的算法有S&C算法和PARK算法,然而S&C算法存在平台效应,PARK算法在信噪比低的情况下定时效果不佳,鉴于此,提出一种改进的符号同步算法.该算法通过改进训练序列前置的循环前缀CP,基本消除了传统算法中因循环前缀的存在而产生的平台效应.仿真结果表明,改进算法可以消除以上两种算法所存在的缺陷,消除平台效应的同时,在低信噪比以及多径衰落的信道环境下仍然具有较为理想的同步效果.     

尖峰脉冲噪声下基于分数低阶统计量和函数变换的时延估计新算法

针对α稳定分布噪声环境下的时延估计问题,对最大似然加权估计法进行改进,给出了三种高效实用的新算法。首先,以分数低阶统计量为基础,提出了一种基于分数低阶统计量的最大似然时延估计算法(FLO-ML算法);其次,通过函数变换,提出了两种不依赖于分数低阶统计量的新算法(Log-ML算法和UDE-ML算法);进一步,本文还详细讨论了三种新算法的适用范围及计算复杂度。仿真分析表明,三种新算法均能在分数低阶α稳定分布噪声环境下实现准确的时延估计,其性能优于同类算法,同时三种新算法都能在传统高斯噪声环境下保持良好的稳健性。