非合作直扩信号伪码及信息序列联合盲估计

研究了短码直接序列扩频信号扩频序列及信息序列联合盲估计问题。在已知码片速率和扩频码周期的前提下,对接收信号以2倍伪码周期进行分段构造信号矩阵,然后对其进行奇异值分解,对最大和次大左奇异向量进行线性变换,得到信息序列;利用自相关函数从最大和次大右奇异向量中得到扩频码序列。该算法在失步时间未知的情况下能够同时估计出伪码序列及信息码序列,避免了传统特征值分解盲估计算法利用2个矢量空间组合扩频序列时存在的相位模糊问题。同时,在引入了矩阵的线性变换后,避免了不同时延估计结果存在模糊的问题,提高了盲估计性能。通过理论分析和计算机仿真结果表明：该算法能够有效估计扩频序列,并且具有精确度高、性能不受时延大小影响等优点。     

软扩频多址信号盲分离

为解决软扩频信号多址干扰问题,根据不同用户信息彼此独立且扩频码不相关的特点,采用多个接收端接收数据并运用Fast-ICA算法,实现了Walsh码软扩频多址信号盲分离及伪码序列估计。首先根据已知的伪码速率和伪码周期对接收信号进行采样分组,接着利用主分量分析法对分组信号进行降维白化,最后应用Fast-ICA算法实现软扩频多址信号的盲分离和伪码序列估计。仿真结果表明:该算法在一定信噪比范围内能够实现不多于5个用户的Walsh码软扩频多址信号盲分离并估计出伪码序列。     

基于聚类的多进制扩频伪码序列盲估计方法*

针对多进制扩频系统伪码序列估计的问题,借鉴无监督聚类分析的思想,提出了一种基于K均值聚类算法的多进制扩频系统伪码序列估计方法。该方法首先将多进制扩频信号分段成不重叠的信号向量构造数据集合,利用数据集合的自相关矩阵的检测统计量完成信号的盲同步;其次通过搜索基于K均值聚类的代价函数来估计伪码集合规模,代价函数曲线的拐点位置为伪码集合规模的估计值;最后利用数据集合的聚类特征完成伪码序列的估计。理论分析和计算机仿真表明,该方法可以准确估计多进制扩频系统伪码时延和伪码序列值。     

基于模糊函数的直扩信号多参数估计

为解决低信噪比下直扩信号的参数盲估计问题,提出了一种基于模糊函数的直扩信号载频、码率和伪码周期估计新方法。对直扩信号的模糊函数进行了推导和分析,发现直扩信号模糊函数在特定延时和频率上有明显特征对应载频、码率和伪码周期等参数,给出了直扩信号参数估计的具体算法。仿真实验表明在扩频码长为63及码元数为16条件下,载频和码率估计可工作在-12 dB,扩频周期估计可工作在-6 dB低信噪比条件下。该方法可用于非合作通信中直扩信号的参数估计。     

伪码引信抗欺骗干扰的互相关正交投影联合法

针对伪码引信中抗欺骗干扰的问题,提出了互相关与正交投影联合法.首先干扰作用下的伪码引信视频信号与伪码产生器产生信号进行互相关,通过门限检测法获得相关峰数目,若存在一个相关峰,不进行抗干扰处理,若存在两个相关峰,通过相关峰值检测估计干扰延时,利用该延时信息和伪码产生器产生信号获得正交投影矩阵,干扰通过正交投影被滤除.仿真分析发现该方法能有效滤除干扰,抗干扰后信号与理想回波信号基本吻合.     

伪码信号识别和干扰的研究

伪码具有抗干扰能力强的特点势必会在诸多领域得到广泛应用,因此研究如何有效的识别和干抚该制导信号十分必要.本文首先给出了伪码产生的机理及特性,然后利用伪码的均衡性、游程分布和自相关等特性识别伪码激光制导信号码元宽度和周期,最后研究了误码和延迟误差对干扰效果产生的影响,分析了上述影响因素产生的原因并给出了相应的减少方法.     

一种基于自相关估计的水声直扩信号检测方法

利用直接序列扩频信号的自相关特性,提出了一种直扩信号相关峰累积检测方法.理论上分析了直扩信号的自相关特性,可知在伪码周期整数倍处可能会出现峰值,利用这些相关峰及其倍数关系可以对直扩信号进行判别.但由于信元信号与噪声的影响,这一系列相关峰并非连续稳定出现.在低载噪比时,一些自相关峰淹没在噪声中,直接对其检测比较困难.利用相关峰出现的周期关系,设计了相关峰累积检测器.该检测器不仅可以实现自动检验,而且可适用于低载噪比情况,具有实际应用价值.计算机仿真结果和海试数据都验证了该方法的可行性与实用性.     

非等量采样伪码跟踪环建模分析

针对基带非等量采样伪码跟踪环参数优化设计问题,给出了非等量采样伪码跟踪环的MATLAB建模方法与部分代码。结合1 023 chip平衡Gold码延迟抖动跟踪环路模型与归一化点积功率型鉴相算法,给出了非等量伪码采样实现与环路仿真流程。同时,给出其环路滤波器误差输出曲线和环路再生伪码与接收信号中伪码的互相关函数曲线。仿真结果表明:在相同激励信号条件下,当采样频率小于4倍伪码速率时,该采样频率大约在2 k Hz的变化范围内,环路的伪码互相关函数曲线仍具有较好的对称性能。     

基于Haar小波变换的直扩信号参数盲估计

为解决低信噪比下直扩信号的参数估计问题,提出了一种基于H aar小波变换实现直扩信号伪码(PC码)速率和符号周期盲估计的新型算法。阐述了小波变换表征和检测直扩信号相位瞬变的原理,给出了直扩信号小波变换的具体形式。通过对直扩信号小波变换频谱特征的具体推导,详细论述了通过小波变换提取这两个参数的算法原理和具体步骤。仿真实验表明,在码元数为400及扩频因子为63的参数条件下,该文所提出的伪码速率和符号周期估计算法可至少工作在-18 dB和-14 dB的低信噪比下,且其性能优于某些典型的算法。     

二进制偏置载波调制长码扩频信号的组合码盲估计

针对BOC长码扩频信号的盲估计问题,提出了一种酉矩阵变换方法对组合码(扩频序列和副载波序列的组合)进行估计,该方法可以消除矩阵与信号子空间的相位模糊关系。首先将信息序列与组合码序列的长码直扩模型建模于虚拟多用户模型;然后计算信号的自相关矩阵,并通过搜索该矩阵Frobenius范数最大值的位置来确定接收信号的失步点;接着将接收信号连续采样,按组合码周期将信号分段,对各个分段进行自相关运算,对得到的自相关矩阵进行累加平均后,进行矩阵分解;最后利用酉矩阵变换方法确定信号子空间与特征向量的关系,得到出各个信息位对应的组合码部分,对各个部分的组合码进行结合可以得出完整的组合码序列。仿真分析表明,该方法能够在较低的信噪比下达到较精确的估计性能。     

一种简单的长码周期估计方法

在直接序列扩频（DS／SS）通信系统中，提出了一种简单的长码周期检测方法．将输入的DS／SS信号进行延迟相乘处理，消除信息数据对PN码周期的影响，应用自相关处理，提取长码周期．理论分析和仿真表明，在信噪比大于-10dB条件下，应用谊方法能够简单有效地估计出长码和短码周期．图4，表3，参11．     

基于谱范数和CPAST算法的周期长码直扩信号PN序列估计

针对周期长码直接序列扩频(DSSS)信号的伪噪声(PN)序列盲估计问题,提出一种新的谱范数和约束投影逼近子空间跟踪(CAPST)算法相结合的PN序列估计算法。算法首先根据最大化分段协方差矩阵的谱范数法,估计出PN序列的同步点;然后利用CPAST算法,分别估计各子段的PN码序列;最后按照一定顺序拼接成完整的周期长码PN序列。算法具有运算量小、复杂度低、实时处理及硬件实现的优点。仿真结果表明,在较低的信噪比情况,该算法能够有效地估计出同步点和PN码序列。     

DMB-TH标准中的一种帧同步与频偏估计算法

针对我国新一代数字电视地面广播传输标准,提出了一种新的帧同步及频偏估计算法.利用发送序列中的PN导频序列,通过接收信号自相关的方法实现帧同步,克服现有算法对频率偏移过于敏感的缺点;在频偏估计中,通过对PN序列进行FFT变换,在频域利用频偏的移位响应实现频偏的精确估计,具有较好的抗多径特性和鲁棒性,弥补现有D-Spaced算法初次捕获误差动态范围过大的不足.算法仿真证明了该方法的有效性.     

基于PN序列的MIMO-OFDM系统信道估计

基于为MIMO-OFDM系统设计了一种训练序列,并给出了相应的信道估计算法.提出使用PN序列代替传统OFDM系统中的循环前缀作为训练序列,并且不同发射天线选择相互正交的PN序列,利用PN序列的自相关性和互相关性,采用时域相关的方法估计多信道.与传统采用频域导频的信道估计器相比,该方法由于无需矩阵求逆,能够大大降低计算复杂度,同时PN序列作为OFDM符号的一部分可以实时估计信道,具有跟踪时变信道的能力.仿真结果表明该估计是无偏的,而且均方估计误差极小.     

关于一类四元分圆序列的注记

刻画了一类2p长的四元分圆序列的奇数位和偶数位子序列的关系,研究表明它们存在移位等价或移位采样等价的关系.该结果可以极大地简化该四元分圆序列的自相关函数的计算.     

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.     

BOC调制长码扩频信号的组合码盲估计*

针对BOC长码扩频信号的盲估计问题,本文提出了一种酉矩阵变换方法对组合码(扩频序列和副载波序列的组合)进行估计。该方法可以消除矩阵与信号子空间的相位模糊关系,首先将将信息序列与组合码序列的长码直扩模型建模于虚拟多用户模型,然后计算信号的自相关矩阵,并通过搜索该矩阵Frobenius范数最大值的位置来确定接收信号的失步点,然后将接收信号连续采样,按组合码周期将信号分段,对各个分段进行自相关运算,对得到的自相关矩阵进行累加平均后,进行矩阵分解,最后利用酉矩阵变换方法确定信号子空间与特征向量的关系,得到出各个信息位对应的组合码部分,对各个部分的组合码进行结合可以得出完整的组合码序列。仿真分析表明,该方法能够在较低的信噪比下达到较精确的估计性能。     

Kent混沌伪随机码的性能研究

文章将非线性混沌理论应用于扩频通信系统中的伪随机序列,对Kent混沌二进制序列伪随机码的性能进行分析研究,并与改进logistic混沌二进制序列伪随机码的自相关、游程、互相关均方根值、平衡特性及自相关旁瓣等性能进行比较。研究证明,Kent序列性能优良,在扩频通信和保密通信中具有较高的应用价值。