低信噪比长伪码直扩信号伪码周期的估计方法

针对低信噪比长伪码调制直扩(DS-SS)信号的伪码(PN码)周期参数估计的难题,提出了一类基于信号功率谱二次处理的新方法。该方法首先对信号的功率谱进行估计,接着将估计出的功率谱作为输入信号再来求取功率谱,最后得到的二次谱就会在长伪码调制DS-SS信号PN码周期的整数倍处得到一列尖锐的二次谱线,通过估计这些谱线的间距就可以获得其PN码的周期估计。为了在低信噪比情况下增强二次谱线和估计效果,采用了由多个接收信号矢量计算得到的二次谱结果进行平均累积的办法。理论分析和计算机模拟表明,该类方法在较低的输入信噪比条件下能良好地工作。     

DS-UWB信号伪码周期的谱估计

针对接收端接收到缺乏先验知识的超宽带信号以后,如何确定其伪噪声(PN)码周期的难题,提出了一类基于信号功率谱二次处理的方法.该方法首先对直接序列扩频超宽带信号的功率谱进行估计,然后把估计出的信号功率谱作为输入信号再求功率谱,发现信号的二次功率谱脉冲位置与PN码周期密切相关,将本方法运用于非合作方式通信信号估计场合,只要检测出其相邻脉冲峰值的间隔就能估计出PN码的周期.最后通过计算机模拟程序验证了该方法在较低的输入信噪比条件下与理论分析结果一致,显示了该方法的有效性.     

在残余频偏下微弱直扩信号伪码周期的谱检测

针对存在残余频偏调制下的微弱直扩(DS)信号的伪码(PN码)周期截获的难题,拓展了先前提出的基于信号功率谱二次处理的方法。该方法先对带残余频偏调制的微弱DS信号求取功率谱,然后将所得到的功率谱作为一输入信号求取其第二次功率谱,于是所得二次功率谱将在PN码周期整数倍处出现代表信号存在的尖锐脉冲。通过对这些尖脉冲间的距离进行检测,就可以获得DS信号PN码周期参数的检测估计。理论分析和计算机仿真表明,该方法基本不受输入信号残余频偏的影响,在很大频偏和较低的输入信噪比条件下都能良好地工作。     

基于正交特性的短码直扩信号伪码序列盲估计

在短码直扩信号伪码序列的估计中,当使用特征值分解(eigenvalue decomposition,EVD)算法、奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法和压缩投影逼近子空间跟踪(projection approximation subspace tracking with deflation,PASTd)算法来估计伪码序列时,存在着当最大特征值和次大特征值相近时最大特征向量会受到干扰,进而影响伪码序列估计的问题。针对此问题,提出了一种基于正交特性的伪码序列估计算法。在已知码片速率和伪码周期的前提下,该算法首先把接收信号划分成长度为两倍码元宽度、数据重叠50%的数据段,然后用SVD估计出最大特征向量和次大特征向量,由于最大特征向量和次大特征向量是相互正交的,可以利用两者的正交特性来估计扩频序列。该算法不但能在信号失步时间未知的情况下估计伪码序列,而且仿真结果表明该算法具有稳定性高,需要的数据量少和能在低信噪比下有较好的估计性能等优点。     

基于相似度的直扩信号盲解扩方法

针对传统方法对直扩(direct sequence spread spectrum, DS-SS)信号进行盲解扩时,需要在估计出扩频序列后,才能完成信号盲解扩的问题,提出了一种基于相似度的DS SS信号盲解扩方法。该方法首先在扩频码的码片速率和周期已知的条件下,以单倍扩频码周期的窗长对接收信号进行数据分段,然后对任意两段数据求相似度函数值,构造相似度函数值的特征信息矩阵,最后通过对构造的特征信息矩阵进行特征值分解就可以实现对信息序列及扩频码序列的盲估计。理论推导和仿真实验结果表明,该方法具有精度高、稳定性好,在信噪比容限值为-22 dB的条件下也能够有效的盲估计DS-SS信号的信息序列及扩频码序列。     

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.     

改进的直扩序列估计算法仿真研究

针对通信侦察中直扩信号伪随机（PN）序列估计的实际应用,对基带数据采用子空间分解的方法求得相互正交的特征向量;根据PN码序列自相关函数旁瓣能量低的原理,提出旁瓣能量检测系数,确定该对向量的相对相位,实现直扩序列波形的重构。该仿真算法克服了单纯子空间分解法中求解的部分数据段反相的缺点。仿真实验给出了不同信噪比下和不同数据长度时算法的性能仿真分析,表明该算法对PN序列的估计是十分有效和可靠的。     

基于分数采样的直扩信号滑动相关盲同步方法

详细分析了DS-SS信号在相关域的特征、性能,充分利用DS-SS信号扩频伪码的尖锐自相关特性和噪声的互相关特性,在已知PN码周期的前提下,提取一PN码周期DS-SS/BPSK信号作为已知PN码,采用分数采样构造滑动相关曲线,检测相关峰的位置实现DS-SS/BPSK信号盲同步,并对该算法的同步精度以及其适应的输入信噪比进行了分析。理论分析和仿真实验证明,盲同步精度与信噪比,伪码长度周期,分数采样系数,以及相关数据段密切相关。在一定的计算复杂性条件下,该方法可有效实现负信噪比(SNR<-17dB)DS-SS/BPSK信号盲粗同步,为快速进行精确同步奠定了基础。     

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。     

异步LC-DS-CDMA信号的盲解扩

针对低信噪比下异步长码直接序列码分多址(direct sequence-code division multiple access, DS-CDMA)信号伪码序列难以估计的问题,提出一种基于嵌套迭代最小二乘投影和库搜索算法相结合的盲解扩方法。该方法先将接收到的异步长码DS-CDMA信号建模成含有缺失数据的短码DS-CDMA信号,并使用重叠窗对信号进行分段构造观测数据矩阵。然后,使用最大似然理论对其进行数学建模,并用嵌套迭代最小二乘投影算法实现各用户伪码序列片段的粗提取。最后,将提取出来的伪码序列在有限长的生成多项式库中进行匹配搜索,从而得到该序列的生成多项式。仿真实验及理论分析验证了该方法对异步长码DS-CDMA信号伪码序列估计的有效性。     

Approach to blind estimation of the PN sequence in DS-SS signals with residual carrier

This paper presents an approach of singular value decomposition plus digital phase lock loop to solve the difficult problem of blind pseudo-noise (PN) sequence estimation in low signal to noise ratios (SNR) direct sequence spread spectrum (DS-SS) signals with residual carrier. This approach needs some given parameters, such as the period and code rate of PN sequence. The received signal is firstly sampled and divided into non-overlapping signal vectors according to a temporal window, whose duration is two p...     

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.     

雷达信号阵列处理与检测

雷达信号阵列处理的主要目的就是从噪声、干扰和别的信号环境中估计传输波信源的方向角。根据经典多维谱估计理论,本文论述了提取微弱雷达信号信息的概念和实现方法。 为了改善角谱分辨率,本文还系统地阐明了通过计算平面阵列接收数据空间自相关矩阵,并根据其特征分解所得到的信号子空间和噪声子空间的特征向量相互垂直的概念,计算出所谓高分辨角谱。本文还提出了一种MUSIC谱的修正算法,可以减少正交投影的计算量。     

强信号背景下基于噪声子空间扩充的弱信号DOA估计方法

针对强信号背景下弱信号波达方向(direction of arriaval,DOA)估计问题,提出了一种基于噪声子空间扩展的弱信号DOA估计算法。该算法提出并使用了噪声子空间扩充的思想,其先将强信号导向矢量所在空间纳入噪声子空间进而构造出扩展噪声子空间,再在该扩展噪声子空间基础上利用常规多信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)算法得到弱信号的DOA估计。通过噪声子空间的扩充有效地抑制了强信号谱峰,算法无需已知强信号方向及导向矢量,运算量与常规MUSIC相当。理论分析表明该算法对弱信号DOA估计性能不劣于对应的强信号阻塞类算法,仿真实验证实了其有效性和可行性。     

基于噪声子空间特性的波束形成器设计

为高效、高性能地合成阵列接收信号, 提出基于噪声子空间特性的波束形成器设计。首先, 利用噪声的宽带分布特性, 对Capon空间谱的噪声区域做粗采样, 由此进行残留噪声补偿, 获得信号协方差矩阵的估计; 其次, 利用噪声子空间与信号子空间的正交性, 通过信号协方差矩阵分解构造出信号正交补投影算子; 最后, 利用噪声子空间与干扰子空间的正交性, 用该投影算子对观测信号进行处理, 获得干扰功率估计, 进而推导出干扰加噪声协方差矩阵和最终的波束形成器。仿真结果表明, 该方法仅耗费较少的快拍, 即可在大信噪比范围内实现较高信干噪比输出。