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。     

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.     

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。     

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。     

利用频移滤波的直扩信号循环谱检测

循环谱检测方法能在较低信噪比下检测信号,频移滤波（FREquency-Shift）滤波器具有很好的抑制噪声能力。文中在循环谱检测信号之前,引入频移滤波技术,在循环频率域对信号进行滤波,以降低噪声对信号的影响,从而提高循环谱对信号的检测能力。仿真结果表明,本文方法可以在-15.5dB下检测到直扩信号和-8.5dB下估计伪码速率。     

直扩信号的循环平稳特性分析

根据谱相关的相关理论,提出了利用谱相关来实现低信噪比扩频信号的循环平稳特征提取方法,采用Monte Carlo方法进行计算机仿真,谱相关方法不仅在较低的信噪比条件下能很好地提取循环平稳特性,而且大大地降低了计算量。     

信号故障检测的自相关方法

本文将信号的自相关特性应用到故障检测中,给出了故障检测的表达式,分别讨论了两类信号的故障检测实现方法,还给出了检测故障的算法。仿真结果表明,自相关方法用于故障检测是可行的。该方法可应用到设备内部自测试中,并可完成周期信号的在线故障检测。     

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。     

复杂信号环境下非合作突发通信信号的实时检测

现有未知突发信号检测算法是基于噪声加单一突发信号的简单假设的,在实际复杂信号环境会产生大量虚警而失效。针对实际非合作突发通信信号的检测环境除噪声外还包含多个连续信号和一些短突发干扰信号,建立了复杂信号环境模型,提出了适用于此环境的基于短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)的时序检测器。该检测器利用突发通信信号时间上短持续的特点剔除连续信号和短突发干扰造成的虚警。对该检测器的检测性能进行了分析和仿真,结果表明在复杂信号环境中当常规检测器由于虚警概率很高失效时,该检测器可以同时获得较低的虚警概率和较高的检测概率,因而适用于复杂信号环境中非合作突发信号检测。该检测器运算量小,易于实时实现。     

面向中频的短码直扩信号数字盲解扩算法

针对直接序列扩频(direct sequence spread spectrum, DSSS)信号盲解扩问题,现有的方法大多基于矩阵分解理论,抽取主特征向量进行解调进而恢复伪码波形。非合作接收条件下,由于伪码波形未知且信噪比极低,载波频率、相位信息往往难以精确估计。考虑非合作接收条件,伪码未同步且含有随机载波频偏,现有方法常对两倍长度的复基带分段相关矩阵进行分解,带来了极大的计算资源消耗,并且存在性能退化等问题。本文提出了一种面向中频的短码DSSS信号数字盲解扩算法,分析了载波残余对伪码波形同步的影响,并通过中频实矩阵分解重构了伪码波形,最后针对含任意载波残余的DSSS二进制相移键控(DSSS-binary phase shifted keying, DSSS-BPSK)信号,设计了完整的从波形到比特的低复杂度盲解调解扩流程。仿真结果表明,所提算法拥有更好的误码率性能以及良好的载波参数鲁棒性。     

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.     

Modeling of Non-Coherent Sequential Acquisition Process for DS/SS Signals

A modified non-coherent sequential detection decision logic based on continuous accumulation to achieve fast PN code acquisition is proposed. To simplify the design and analysis, the equivalent relationship between the likelihood ratio of the current sample and that of all the previous samples is deduced. The scheme is proved to be an optimum sequential detection under certain assumptions. Because the average sample number (ASN) can not be calculated through the methods applied to the conventional sequential detection, an algorithm is also provided, which can estimate both the probability density function (pdf) and the upper threshole of ASN. The desired probabilities of false alarm and detection, as well as faster PN code acquisition compared to the conventional sequential detection can be achieved by employing this structure . In addition, Rayeigh-faded reception case is also taken into consideration. Performances of the proposed schemes are obtained, which suggest that the proposed non-coherent seque     

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。     

基于软件无线电的直序扩频码元判决算法

码元判决算法的设计是扩频序列能被正确接收的关键。提出了一种基于软件无线电技术,且考虑初始相位的影响,对直接序列扩频的中频采样信号进行码元判决的算法。该算法有较高的扩频处理增益,适用于信噪比极低(-20dB以下),且对系统的体积及功耗有严格限制的情况。仿真及实验表明,该算法运算简便,在恶劣环境下仍具有较低的误码率。     

DS/SS通信系统多个窄带干扰消除算法研究

首先提出了一种基于WPT Kalman的干扰分离、增强和消除算法。该算估采用小波包变换 (WPT)准确地跟踪单个干扰的频率和带宽并将其从接收信号中分离出来 ,然后对其使用Kalman滤波进行增强。利用干扰分离所使用的小波包基对消除干扰以后的信号进行再次WPT ,得到单个干扰的量测噪声 ,并采用一种独特的参数估计方法实现量测噪声参数的在线实时估计 ,从而改善了Kalman滤波对干扰信号波形的估计性能。该方法综合利用了WPT自适应构建信号特性所对应的“最佳”滤波器组的能力和Kalman滤波对未知信号的线性的、无偏的、最小方差估计的特点以及量测噪声参数在线实时估计策略的优点 ,可以很好地恢复多个独立的、时变的窄带干扰以便消除。仿真结果表明 ,该算法可以提高DS/SS通信系统抗窄带干扰的能力     

消除初相与中频偏移影响的DS/SS码元判决

码元判决算法的设计是扩频序列能被正确接收的关键技术之一。提出一种基于软件无线电技术,它是一种能够消除初始相位与中频偏移影响的直接扩频序列码元判决的算法。该算法对DPSK调制的中频采样信号直接解扩解调,具有较高的处理增益,可以适用于信噪比极低(-20dB以下),且对系统的体积及功耗有严格限制的情况。仿真实验表明,该算法运算简便,在恶劣环境下具有较低的误码率。     

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.     

Neural network approach to blindestimation of PN spreading sequence in lower SNR DS/SS signals

PNsequence.1.INTRODUCTION Sincethespectrumdensityofdirectsequencespread spectrum(DS/SS,DS)signalsisalwaysverylower thannoiseincommunicationchannel,theDSsignals haveobviouscapabilityofanti jammingandlower probabilityinterception.However,ifsomeparame tersofthesignalwereknown,suchasperiodand chiprateofthepseudonoise(PN)sequence,blind estimationofthePNsequencefromDSsignaldirectly ispossible[5,6],whichisusefulincommunication managementandmilitaryscout.Amethodoftime delayedautocorrelation…