直扩信号伪码周期及序列的估计算法

为了解决直扩信号伪码周期和序列估计的难题,提出了功率谱二次处理结合信号子空间分解的方法。该方法首先利用功率谱二次处理手段估计出直接序列扩频(DS-SS)信号的伪码周期,在此基础上采用信号子空间分解对DS-SS信号伪码序列进行盲估计。为了用信号子空间分解法对伪码序列实施精确估计,在其后加上了r1校正方法。计算机模拟结果表明,该方法在输入信噪比小于-14 dB时还能良好地工作。     

Walsh码软扩频信号降噪算法

针对低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)条件下, Walsh码软扩频信号盲解扩以及多址信号盲分离难以实现的问题,提出一种Walsh码软扩频信号降噪算法。首先,采用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)算法将Walsh码软扩频信号分解为有限个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF),分界点位置可通过Walsh码软扩频信号和噪声的IMF自相关函数收敛速度的差异进行判断。然后,采用小波软阈值滤波算法处理分界点之前的IMF。最后,利用处理后的低阶IMF和分界点后的IMF重构Walsh码软扩频信号,减少由于降噪造成的信号损失。仿真结果表明,在一定低SNR范围内,降噪算法以较低误码率(bit error rate, BER)实现解调,信号损失较少。     

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。     

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。     

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。     

直接序列扩频信号伪码速率盲估计

针对直接序列扩频通信信号的侦察问题,充分利用扩频基带信号发送成型滤波后的波形特点,提出了一种基于最大平均功率序列的算法。该算法首先计算序列的平均功率,然后对其进行谱分析并作平滑处理而完成伪码速率的判定。计算机仿真实验及实际应用证明了该算法在较低的信噪比条件下具有良好的工作性能。     

自编码直接扩谱通信原理与机制

传统直接序列扩频(DSSS)通信由于采用固定的PN码作为扩频码,其通信安全潜在着极大威胁。介绍一种完全抛弃传统的PN码而利用当前N个信码比特作为下一个信码的扩频码码片来进行扩频调制的新的扩频——自编码直接序列扩频(SEDS)通信技术。本质上自编码扩频是一种随机直接序列扩频(RCDS),理论分析和仿真均表明在单用户AWGN信道上当信噪比大于4dB时误码性能与传统直扩通信基本相同,采用适当的纠错码技术在Pe为10-4时可获得近4dB编码增益,与传统直扩多址相比,可能有更大的多址用户数。但由于目前自编码扩频的无冗余延迟抽头结构使扩频码本质上没有严格的0/1平衡性,必然存在载波泄漏等安全隐患。最后还指出了自编码扩频通信技术的一些改进研究方向。     

直扩信号的谱检测和神经网络估计

论述了二次谱理论、谱相关理论和神经网络方法在直接序列扩频(DS/SS)信号的检测与估计中的应用,提出了利用谱分析结合神经网络的方法来实现对低信噪比DS/SS信号的参数及其伪码(PN)序列的估计.计算机模拟结果表明,该方法在较低的输入信噪比条件下能良好地工作.     

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。     

基于Duffing振子的直接序列扩频信号检测及参数估计

针对直接序列扩频信号检测中信号特征提取的问题,提出了利用Duffing振子对小信号的敏感性和对噪声的免疫性来检测信号的这些特征信息。以基于Duffing振子的载波检测为例,进行了分析和仿真,给出了直接序列扩频信号的幅度、相位和载频的估计值。仿真表明,所提的方法可以获得很好的检测性能,能检测到信噪比为-38.35 dB的DSSS/BPSK信号。     

非正交码移键控和码索引调制算法

针对正交码移键控(code shift keying, CSK)误比特率(bit error rate, BER)性能下降和非正交码索引调制(non-orthogonal-code index modulation, N-CIM)未能充分利用扩频码自相关性的不足,提出一种非正交CSK和码索引调制(non-orthogonal-CSK-code index modulation, N-CSK-CIM)算法。发送端信息比特分为调制比特和扩频码映射比特;调制比特用来进行符号调制,映射比特映射为扩频码的索引和码相位索引。首先根据调制比特进行符号调制,然后利用映射比特映射的扩频码索引选择同一原始扩频码,并根据码相位索引进行码移键控产生新的扩频码,调制后的符号实部与虚部分别用这一新的扩频码进行扩频。仿真结果表明,在加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise, AWGN)信道和瑞利衰落信道中,相同信噪比时, N-CSK-CIM算法的BER性能优于N-CIM算法和正交CSK算法。     

基于信息矩阵估计的极化码参数盲识别算法

针对目前极化码码长识别存在抗噪声性能差的问题,提出了基于信息矩阵估计的极化码参数盲识别算法.本文算法利用极化码生成矩阵的逆矩阵,与码字比特流构造的码字矩阵相乘得到估计的信息矩阵,在无误码情况下根据分析矩阵所含的信息得到码率,并利用其分布情况来识别码长、信息比特位数和位置分布.在有误码的情况下,引入了零均值比计量,根据峰...     

改进的分层修正最小和LDPC译码算法及译码器设计

提出了一种改进的分层修正最小和的LDPC译码算法,该算法充分考虑到了译码器硬件结构的特性,使用了部分信息节点提前中止迭代的方法,降低了译码器处理数据的位宽。同时,在这种算法的基础上,设计出了结构简单的译码器,该译码器在资源使用非常少的情况下可以获得较高的译码吞吐量,同时保持译码器译码性能和相应的浮点算法很接近。另外通过合理地设计LDPC码校验矩阵(H矩阵)和译码器数据处理单元,使得译码器可以支持多种码长码率LDPC码译码。这样结构特点的译码器,在低功耗以及需要多种码长码率的编码进行数据传输的领域有着非常高的应用价值。     

基于严格二叉树编码和GA的模糊树结构学习

为解决模糊树模型结构学习中存在的信息冗余、寻优效率低等问题,提出了一种基于严格二叉树编码和遗传算法的结构学习方法。通过严格二叉树编码对模型结构进行编码,改善了现有矩阵编码的信息冗余问题;考虑到编码特殊性和算法收敛性,提出了一种改进的遗传算法用来对模糊树模型的结构进行寻优。实验结果表明,不同数据集上该算法的稳定性和计算速度均较好,能够寻找到一个较优的二叉树结构,从而提高模糊树模型的建模精度。     

Study of adaptive modulation and LDPC coding in multicarrier systems

An adaptive modulation （AM） algorithm is proposed and the application of the adapting algorithm together with low-density parity-check （LDPC） codes in multicarrier systems is investigated. The AM algorithm is based on minimizing the average bit error rate （BER） of systems, the combination of AM algorithm and LDPC codes with different code rates （half and three-fourths） are studied. The proposed AM algorithm with that of Fischer et al is compared. Simulation results show that the performance of the proposed AM algorithm is better than that of the Fischer＇s algorithm. The results also show that application of the proposed AM algorithm together with LDPC codes can greatly improve the performance of multicarrier systems. Results also show that the performance of the proposed algorithm is degraded with an increase in code rate when code length is the same.     

基于遗传算法的最优参差码搜索

提出了一种基于二进制编码遗传算法的参差时变滤波器设计,该方法采用遗传算法选择最优参差比使滤波器第一零点尽可能的浅,可在有效抑制杂波的同时避免目标丢失。遗传算法相对于传统最优参差码的选择,是一种全局随机搜索方法,收敛速度快,有利于信息的实时处理。对于米波雷达所做的仿真结果和性能分析验证了该算法的可行性和有效性。     

RS码时域编码算法及其计算机模拟

RS码被广泛应用于数据通信和存储系统的差错控制中。从RS码的结构出发,给出了RS码时域编码的基本过程,并对影响RS码编码器设计复杂度的因素进行了分析讨论;采用基于有限域中多项式乘法理论的快速有限域乘法器的设计,得到了简单的有限域上乘积运算算法。该算法中乘数与被乘数都采用标准基来表示,而不需基与基的转换;最后对RS(255,223)码编码器的设计过程进行了计算机模拟。     

基于频谱累积量的线性分组码检测识别方法

针对非合作信号处理中的线性分组码盲识别问题,提出了一种基于有限域傅里叶变换（Galois field Fourier transform, GFFT）的检测识别方法。该方法对接收码序列按不同长度进行分段,对分段码字进行有限域上的傅里叶变换并计算其频谱的累积量。通过频谱累积量的不同分布情况,可以估计出正确的分组码长度。同时从频谱累积量中找出码字生成多项式的根,进而得到码字的生成多项式。仿真实验验证了算法的有效性,并对算法的误码适应能力和计算复杂度进行了仿真分析,最后给出了在不同误码环境下最优的频谱累积次数。     

基于混合算法的MIMO雷达正交多相码设计

提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法的多输入多输出雷达正交多相码波形设计方法,并将其用于类零相关正交多相码的设计。将禁忌搜索算法引入遗传算法,充分考虑遗传算法的全局收敛性和禁忌搜索算法的局部收敛性。为给禁忌搜索算法一个好的初始解,先用遗传算法优化到一定程度再用禁忌搜索算法,即遗传算法迭代多次,禁忌搜索算法迭代一次。采用最优保存策略来避免最优解丢失,使发射信号的自相关峰值旁瓣和互相关峰进一步降低,提高主副比。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

最大值约束的广义延拓逼近GNSS码鉴相算法

针对GNSS码跟踪环高精度鉴相需求,提出了一种最大值约束的广义延拓逼近码鉴相算法,利用5个相关臂的相关结果建立广义延拓逼近模型,拟合得到相关值分布函数,进而得到码相位差。同时利用相关结果最大的相关节点对拟合的相关值分布函数进行约束,进一步提高了码相位差的估计精度和适应性。将新算法与常用的归一化超前减滞后包络鉴相算法从鉴相线性范围、牵引范围和鉴相误差三方面进行了对比。蒙特卡罗仿真和在GPS软件接收机上对实际GPS信号采样数据进行测试的结果表明,结合最大值约束的广义延拓逼近鉴相误差性能大大优于传统的归一化超前减滞后包络鉴相,可以有效地提升码鉴相器的鉴相精度。