具有低截获概率的直序扩频系统

针对传统BPSK调制的直接序列扩频（DSSS）信号易受平方或比特延迟检波器截获的缺陷，本文用一种多电平PN码调制方法蚝入进直接序列扩频（DSSS）系统低截获概率（LPI）性能，并通过SystemView软件将其与传统DSSS系统的LPI性能进行了仿真和比较分析，结果表明该方法能有效抵抗平方或比特延迟检波器的侦测。     

一种混沌扩频信号的同步方法及仿真

提出了一种低信噪比条件下混沌扩频信号的捕获算法,利用扩频序列在时间上的相关等价于频域内相乘的特性,可实现无周期混沌扩频信号的快速捕获,并对频差搜索方法做了改进,给出降低捕获门限的方法,提出了捕获时消除数据调制的方法。然后,运用Matlab 6.0仿真分析了这种同步方法在各种条件下,特别是低信噪比条件下的捕获性能。仿真结果表明此方法捕获时不需要数据辅助并可以使捕获时间大幅度缩短,该方法能够实现低信噪比条件下混沌扩频信号的快速捕获。     

非周期直扩信号PN码盲估计技术

在非协作信息侦测情况下,在扩频周期内,由于非周期性直接序列扩频（direct sequence spread spectrum, DSSS）信号的扩频序列具有不可重复性,再加上扩频信号的非同步性,使得扩频码的盲估计十分困难。在信息序列不相关,且已知扩频码周期、码速率和信息速率等参数的前提下,提出一种针对非周期性DSSS信号PN(pseudo-noise)序列的盲估计方法。该方法按照信息码元宽度进行分段,利用子空间跟踪算法估计各段PN序列,结合滑动窗口方法实现盲同步,并按照一定的顺序排列拼接实现PN序列盲估计。仿真结果表明,该方法运算量小,对存储空间要求低,在低信噪比条件下可快速准确恢复PN码序列。     

UWB通信系统隐蔽性能仿真分析及系统设计方法

超宽带(UWB)由于其低检测概率(LPD)特性而很有可能成为一种用于战术隐蔽通信的技术.针对两类常用的超宽带无线电信号IR-UWB和MB-OFDM,采用最佳未知信号检测接收机,通过仿真及与直接序列扩频(DSSS)系统比较,评估了超宽带系统的隐蔽性能并提出了提高系统隐蔽性的系统设计方法,剖析了提高IR-UWB通信系统隐蔽性的实现限制.     

基于批处理和Teager Kaiser算子的BOC信号联合捕获算法

针对较低信噪比条件下二进制偏移载波信号的捕获问题,提出了一种基于批处理和Teager Kaiser(TK)算子的联合捕获算法。该方法首先对接收信号和组合扩频码进行批处理和平均处理,并将接收信号转换到频域进行多次循环移位;然后,将得到的最佳频偏补偿序列与组合扩频码进行圆周相关运算得到最大相关值;最后,引入相关峰能量最大值与次大值的比值作为门限判决变量,比较了所提 TK算子法、差分相干累积算法和批处理算法的检测概率。仿真结果表明,在同一条件下,TK算子法检测概率比差分相干算法提高了约2 dB,比批处理算法提高了约6 dB,并减少了捕获时间。     

卫星DSSS通信系统杂乱脉冲干扰抑制技术研究

针对杂乱脉冲干扰卫星直序扩频(direct sequence spread spectrum, DSSS)通信系统的问题，首先提出了一种改进自回归(autoregressive, AR)二阶重极点干扰模型。并基于该模型提出了利用有限脉冲响应（finite impluse reponse, FIR)双边抽头维纳插值滤波器抑制杂乱脉冲干扰的方法，推导了改进AR二阶重极点干扰模型自相关函数表达式。分析并仿真了在该模型下卫星DSSS通信系统抑制杂乱脉冲干扰时同步互相关峰值的改善。仿真结果表明,基于该模型的FIR线性插值维纳滤波器能有效地抑制杂乱脉冲对卫星DSSS通信系统的干扰。与传统AR模型相比，该模型在多载频和实极点两个方面有更好的工程应用价值。     

一种基于匹配信号变换的有效抗干扰算法

针对直接序列扩频（direct sequence spread-spectrum, DSSS）系统中可能出现的chirp-like干扰,提出了一种有效的基于匹配信号变换（matched signal transform, MST）的干扰抑制算法--峰值保留法。该算法是根据已有的MST快速实现方案和陷波滤波抗干扰算法而设计的。仿真结果表明,该算法能够有效抑制DSSS系统中线性、非线性chirp-like干扰。与其他一些抗干扰算法的仿真比较表明,该算法具有稳健性强、计算量小、误码性能好、实现更为简单等优点,具有较好的应用前景。     

低复杂度的DSSS信号扩频序列估计算法

在非协作条件下直接序列扩频(DSSS)信号的扩频序列估计是盲解扩的必需环节。通过构造基于接收信号自相关矩阵的两个检验统计量,分别完成了扩频序列的同步和扩频序列的估计。所提的算法具有很低的运算复杂度。仿真实验验证了所提算法性能的有效性。综合算法的鲁棒性、计算复杂度和低信噪比下的估计性能等评价因素,算法相比其它的典型算法有着一定程度的优越性,并易于快速实现。     

基于M序列同步的混沌扩频通信系统研究与仿真

数字混沌扩频同步技术是混沌扩频通信关键技术之一.提出了一种基于m序列同步的混沌扩频新方法,建立了相应的混沌扩频通信系统动态可视化仿真模型.通过对m序列的捕获,建立业务信道,系统通过向发射端和接收端发射握手信号,实现收发两端混沌序列的同步;系统失步时,业务信道被破坏,通过对m序列的跟踪,再次建立业务信道,实现收发两端混沌序列的同步.研究表明,所建立的混沌扩频通信系统既解决了混沌序列在扩频通信中的难同步问题,又具有优良的保密性能,为混沌扩频通信的实际应用奠定了技术基础.     

基于延迟相乘和能量累积的DSSS信号参数估计算法

针对直接序列扩频(direct sequence spread spectrum, DSSS)信号截获和参数盲估计问题,提出了一种采用延迟相乘和能量累积实现DSSS信号参数估计的新方法。该算法采用延迟相乘估计伪随机码（pseudonoise,PN）周期,将延迟相乘序列分成连续的片断,通过累积能量最大值搜索估计信息码周期,实现了PN码序列和信息序列的估计。理论分析和仿真结果表明,在加性高斯白噪声条件下,对扩频增益为G_p dB的DSSS信号,在信噪比高于-G_p/2 dB的条件下,该算法能够实现稳定的参数提取。该算法不需要预先设定门限和参数,适合采用硬件设计实现。     

New acquisition decision algorithm for multiple access interference suppression in DSSS system

For decreasing the multiple access interference of weaker signal acquisition in direct sequence spread spectrum(DSSS) systems,a new single decision algorithm is presented.The maximum value of correlation results is conventionally detected.However,there may be not only one strong peak among correlation results when the cross-correlation noise is strong enough to affect the correlation results.The proposed algorithm decreases the false alarm probability through the decision of the ratio of the maximum value and the second maximum value of the correlation results.Theoretical analysis and simulation results indicate that the proposed algorithm effectively suppresses the acquisition problem of multiple access interference in DSSS system.     

基于去噪盲分离的多个直扩信号参数估计

噪声条件下多个直扩信号混合情况下的参数估计是传统算法所无法处理的,为此提出将去噪盲分离算法应用于此问题,达到噪声消除和使多个扩频信号相互分离的目的。首先回顾了在低信噪比条件下估计单个直扩信号参数的循环谱估计技术,并且说明了盲分离算法在估计多个混合直扩信号参数的可行性。然后给出了含噪盲分离的基本模型和一种有效算法移偏快速独立分量分析(fast independent component analysis, FASTICA)。接着引出了一个算法框架--去噪盲分离,证明了经典独立成分分析(independent component analysis, ICA)算法可以统一到这个框架中。仿真结果表明了算法的有效性和实用性。     

扩频通信中PN码平方律捕获检测性能的统计研究

对于任何一种扩频通信PN码捕获系统来说,捕获性能在很大程度上取决于检测概率和虚警概率。在常用的平方律PN码捕获检测器中,相关器输出信号的概率密度函数是估计检测概率和虚警概率的重要依据。本文采用一种抽样数据方法导出了这个概率密度函数表达式及检测概率和虚警概率表达式,并通过了计算机仿真验证。本文研究的结果对于研究扩频通信理论和在实际系统中设计调整各种关键参数指标都是非常有用的。     

Parameter estimation of DSSS signals in non-cooperative communication system

A new adaptive estimator for direct sequence spread spectrum （DSSS） signals using fourth-order cumulant based adaptive method is considered. The general higher-order statistics may not be easily applied in signal processing with too complex computation. Based on the fourth-order cumulant with 1-D slices and adaptive filters, an efficient algorithm is proposed to solve the problem and is extended for nonstationary stochastic processes. In order to achieve the accurate parameter estimation of direct sequence spread spectrum （DSSS） signals, the fast step uses the modified fourth-order cumulant to reduce the computing complexity. While the second step employs an adaptive recursive system to estimate the power spectrum in the frequency domain. In the case of intercepted signals without large enough data samples, the estimator provides good performance in parameter estimation and white Gaussian noise suppression. Computer simulations are included to corroborate the theoretical development with different signal-to-noise ratio conditions and recursive coefficients.     

直接扩频序列信号的参数估计

在频谱监测、电子侦听等非协作通信中,接收机要对直接扩频序列信号进行侦收,必须要首先估计信号的参数,包括波特率、码片速率和载波频率等。由于噪声功率电平远高于接收到的信号功率电平,常规的基于能量和谱的参数估计方法在此并不适用。针对这些问题提出了一种估计算法,该算法首先对接收信号的自相关函数进行累积以消除噪声的影响,然后在此基础上估计信号的波特率、码片速率和载波频率。所有这些算法都不需要知道DSSS信号的具体调制类型。计算机仿真结果表明了这些算法的有效性。     

Fast method for spreading sequence estimation of DSSS signal based on maximum likelihood function

To estimate the spreading sequence of the direct sequence spread spectrum (DSSS) signal, a fast algorithm based on maximum likelihood function is proposed, and the theoretical derivation of the algorithm is provided. By simplifying the objective function of maximum likelihood estimation, the algorithm can realize sequence synchronization and sequence estimation via adaptive iteration and sliding window.since it avoids the correlation matrix computation, the algorithm significantly reduces the storage requirement and the computation complexity. Simulations show that it is a fast convergent algorithm, and can perform well in low signal to noise ratio (SNR).     

Low complexity method for spreading sequence estimation of DSSS signal in non-cooperative communication systems

It is a necessary step to estimate the spreading sequence of direct sequence spread spectrum (DSSS) signal for blind despreading and demodulation in non-cooperative communications. Two innovative and effective detection statistics axe proposed to implement the synchronization and spreading sequence estimation procedure. The proposed algorithm also has a low computational complexity with only linear additions and modifications. Theoretical analysis and simulation results show that the algorithm performs quite well in low SNR environment, and is much better than all the existing typical algorithms with a comprehensive consideration both in performance and computational complexity.