重叠平均法性能分析及帧头辅助

对重叠平均法性能进行定量分析,建立了检测概率和算法参数的数学关系,通过推导可知,当利用重叠平均法加快搜索速度时,不可避免灵敏度损失的问题,即重叠平均点数扩大一倍则检测性能恶化约3dB.为了适应低信噪比环境和高数据率系统,提出了帧头辅助的方法,该方法延长相关积累时间增加积累增益以补偿重叠平均法的灵敏度损失,且实现较为简单.通过仿真对建立的检测概率和算法参数的数学关系进行了验证,显示了帧头辅助的重叠平均快速捕获算法的优点,即利用4ms八点重叠平均几乎达到了2ms直接二点平均的检测性能,但数据处理量减小1/2.     

多通道直扩信号并行捕获算法

为了缩短多通道直接序列扩频信号的捕获时间,提出了一种新的多通道并行捕获算法.该算法将多个通道的伪码序列进行叠加,形成一个新的伪码序列,由新的伪码序列和多通道直扩信号进行相关,检测到信号后再判决具体通道.分析和仿真结果均表明,提出的算法在不增加实现资源的情况下,以少量降低相关信噪比为代价缩短了捕获时间,适用于多通道直扩信号的快速捕获.     

极低信噪比环境下的P码二维直接捕获改进算法

针对极低信噪比环境下GPS系统中超长精密测距码(P码)直接捕获的问题,传统的滑动相关法已无法满足P码直接快速捕获的要求,分析了现有常用FFT校频快速捕获技术性能以及FFT运算长度与信号输入信噪比的关系,指出了现有算法的不足,在此基础上提出一种在极低信噪比环境下的码捕获新方法--利用非对称FFT计算和视频积累相结合的 P码直接捕获改进算法,仿真结果表明,即使在-35 dB的极低信噪比情况下,算法也可快速实现P码的直接捕获,最后给出算法的FPGA实测结果,进一步验证了算法的可实现性及有效性.     

直扩系统伪码精确同步及FPGA实现

在扩频信号数字化后采用相关、视频累积和DLL延迟锁相环求累积值的基础上，提出了一种改进的伪随机码(PN码)跟踪环．利用DLL延迟锁相环S型签相曲线中间部分的线性特点，采用最小二乘法，通过极大似然参数估计进一步消除随机噪声对伪码相位差估计的影响，得到精确伪码相位差从而实现伪码精确同步及伪码精确测距．该方法实现简单，同步精度高，并且跟踪环伪码相位差门限和精度不受信噪比影响．即使在极限信噪比下也可以准确估计伪码相位差．论述了该方法在某直扩系统中的应用，给出了伪码精确同步部分的FPGA实现方案．系统已通过测试，伪码相位差估计精度可达10ns级，通过后端信号处理进一步平均滤波后精度可达ns级。     

改进的双块补零P码直接捕获算法

针对低信噪比和高动态环境下的P码直接捕获问题,本文对传统双块补零算法进行改进,提出一种分段旋转双块补零算法.算法通过分段FFT得到各数据段的频谱;通过频谱的循环移位进行频率斜升和初始频偏补偿,再求出频率补偿后的各段数据与本地伪码的相关值并进行非相干累加;对相关峰峰值进行恒虚警检测和抛物插值.仿真结果表明,本文所提算法与传统双块补零算法相比,检测概率和参数估计精度大致相当,捕获时间降低80%,逻辑运算单元和存储单元分别减少64%和99%.同时给出了不同系统要求下的关键参数选取方法,使算法具有较高的实用性.      

基于LDPC码约束条件的编码辅助帧同步算法

利用LDPC码的编码约束条件,提出了一种LDPC码辅助的帧同步算法.这种帧同步算法不需要插入任何导频符号,分别通过计算LDPC译码前和译码后校验方程满足的比例,对数据帧的起始位置进行有效捕获和跟踪.仿真结果表明,基于LDPC码约束条件的帧同步捕获算法在较高信噪比下可以获得很好的捕获性能;基于LDPC码辅助的帧同步跟踪算法,其对帧起始位置的跟踪性能明显优于基于LDPC码约束条件和基于导频符号的帧同步算法.      

低复杂度伪码迭代捕获方法

针对迭代消息传递的伪码捕获算法复杂度过高的问题,提出一种低复杂度伪码迭代捕获方法.将伪码迭代捕获方法分成迭代译码算法和向量选择算法2个步骤来讨论:首先,采用归一化简化方法对迭代译码算法进行改进,降低了算法的空间复杂度;其次,提出一种新的伪码向量选择算法,大大降低了算法的时间和空间复杂度.仿真结果显示:提出的伪码迭代捕获算法以低的复杂度,实现了较低信噪比下长伪码的快速捕获,且其捕获性能优于现有的伪码迭代捕获方法.     

AC-AC开关稳压电源仿真设计

介绍了一种新颖开关电源（CCM运行模式）拓扑结构,应用状态空间平均法对系统进行建模分析,并采用Matlab/simulink对电路进行系统稳定性分析和瞬态响应仿真,得出了与设计目标相一致的结论.该文对研究直接的AC-AC变换具有一定的参考价值.     

移动平均线在市场预测中的改进

在证券投资的二级市场上，把一天营业时间分成八个时间单位，利用新的移动平均法加权公式算出当天收盘价格取代原有的移动平均法中的收盘价进行一次移动平均，在市场预测中得到的数字比较精确，并在此基础上建立了其二次、三次移动平均法的预测模型．     

一种新的高动态直扩接收机快速码捕获方法

针对接收信号存在大频偏的高动态直扩接收机伪码捕获时间长的问题,分析了高动态环境下匹配滤波检测器相关长度与相关后输出信噪比的关系,比较了相关后的几种检测算法的性能,分析了FFT校频技术的性能.在此基础上提出一种在高动态环境下的码捕获新方法,该方法采用分段匹配滤波相关、最大选择检测算法和二次内插的FFT校频技术.根据新方法设计了捕获电路模块.Matlab系统仿真结果表明,新的捕获方法可以容忍校正更大的频率动态范围,在较低信噪比下快速完成码捕获功能.     

基于均值法的P码直接捕获改进算法

为确保GPS在C/A码信号受到干扰时仍然可用,必须进行P码的直接捕获。研究了循环相关的性质,针对均值法提出了一种改进的P码捕获算法。改进算法对输入信号不补零,通过比较捕获统计量大小选择合适的本地P码与接收信号进行循环相关。分析了改进算法与均值法的捕获概率与捕获统计量。仿真实验表明,在低载噪比时,改进算法相比于均值法捕获概率增加较多;在高载噪比时,改进算法捕获概率仍高于均值法。     

基于FastICA的低信噪比雷达信号分选算法

针对传统的基于参数的信号分选系统已无法适应当前复杂情况下的雷达信号分选问题,将基于独立分量分析(ICA)的盲源分离算法引入雷达信号分选算法.快速ICA(FastICA)算法结合了定点迭代和非高斯最大化算法,具有稳定性好、收敛速度快、计算量小等优点.但该算法对噪声非常敏感,无法在低信噪比情况下进行信号分选.针对这一缺点,引入同步累加平均降噪算法,并结合信号均衡、平滑处理进行改进,使得新算法在低信噪比情况下对雷达信号进行分选.仿真表明改进后的算法在低信噪比情况下具有良好的分选效果,并保留了原算法的优点.     

基于矩阵变换法的DSSS信号盲估计

提出一种基于矩阵变换法的简便盲估计算法.此算法在已知PN码速率及PN码周期已知的情况下,对基带扩频信号进行分段处理和累加运算以消除噪声的影响,进而实现PN码的盲估计,并在此基础上分析了使用不同m序列作扩频序列时的系统性能.Matlab仿真结果表明此算法可以在SNR低于-18dB的环境下正常工作.     

基于信噪比控制的自适应伪码捕获算法

针对复杂电磁环境下接收信噪比随机变化的特点,提出了一种基于信噪比控制的自适应伪码捕获算法,减少了捕获时间,降低了虚警概率。在分析滑动相关捕获法的性能基础上,构建了滑动相关伪码捕获的自适应结构,实现了在接收信噪比控制下积分时间和门限值的设置,研究了上述参数对捕获性能的影响,仿真结果表明:根据积分时间不同,在SNR>-3 dB时,平均捕获时间最大可以减少50％,在SNR<-7 dB时虚警概率下降5％～35％,满足信噪比变化情况下对捕获性能的设计需求。     

基于信噪比控制的滑动相关捕获法

复杂电磁环境下接收信噪比会发生随机变化,本文提出了一种基于信噪比控制的滑动相关捕获算法。在分析滑动相关法的性能基础上,引入自适应结构,根据接收信噪比设置本地积分时间。研究了积分时间对捕获性能的影响,通过仿真验证本文提出方法的有效性：根据积分时间不同,在SNR>-3dB时,平均捕获时间最大可以减少50%,满足信噪比变化情况下对捕获性能的设计需求。     

基于信噪比的变门限大数逻辑译码

日本数字电视ISDB标准中采用的是(273,191)差集循环码,采用改进的变门限大数逻辑译码,但这种方法在信噪比较低时具有较高的译码误指示率。为改善译码性能,该文基于(273,191)差集循环码分析了产生这种缺陷的原因,提出了一种基于信噪比的变门限大数逻辑译码方法,并对其进行了仿真比较。结果表明,改进后的算法在中低信噪比时以少量的性能损失大幅降低了更为重要的误指示率。     

用多码元累加择大判决法快速捕获PN码

针对短帧突发模式下,直接序列扩频(DSSS)系统短时间内以高检测概率捕获PN码相位这一矛盾,提出了一种数字匹配滤波器(DMF)非相干PN码快速捕获算法.在传统的择大判决法的基础上,用多码元累加单元取代逗留验证单元,从而不再需要估计信道,并提高了捕获速度.分析了该算法在QPSK-DSSS系统下的捕获性能以及频差、信噪比、扩频比等因素对检测概率的影响,实测结果证明了该算法可以在宽信噪比范围和一定频偏环境下实现PN码的快速捕获.     

时域同步正交频分复用系统的频偏估计

针对时域同步正交频分复用系统现有的频偏估计精度低的问题,提出了一种精确频偏估计算法(FFDE).该算法将接收信号中相邻的2个帧头分别与对应的本地PN序列作相关运算,将相关结果共轭相乘,再取相乘结果的辐角,最后再除以帧头间的时间间隔,即可得到频偏估计值.FFDE算法具有复杂度低,精度高,抗噪声、抗多径能力强等优点.理论分析表明,FFDE算法具有极低的性能界,在高斯白噪声信道条件下,在合理的信噪比范围内,其归一化估计值的方差在10叫.以下.仿真结果与理论分析完全一致,即使在多径环境下,在信噪比为15 dB时,FFDE算法的绝对估计误差的标准差只有0.5 Hz,仅为子载波间隔的0.03%,是传统方法的1%.