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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于子空间跟踪的扩频码盲估计算法

针对直接序列扩频(DS/SS)信号的扩频码盲估计问题,改进了特征分解的方法,利用滑动窗技术取得码同步,并提出了一种基于信号子空间跟踪的PN(pseudo noise)码恢复算法。计算机仿真表明,由于这种算法避开了直接的特征分解求解,降低了数据的存储量,易于硬件实现,具有良好的收敛特性,性能上优于已有的梯度算法和神经网络算法。     

基于小波变换的PN序列周期估计

针对通信对抗的实际应用,提出一种基于小波变换的PN码序列周期估计的新方法。提出采用最小尺度为8倍chip宽度的不同尺度下的小波变换幅值序列提取PN码序列各周期的边沿跳变信息,并叠加各尺度下小波变换幅值序列的幅度谱,通过检测叠加谱的谱线间隔来实现PN码序列的周期估计。仿真实验表明,该算法不要求较长的数据长度,估计性能优越且稳定可靠,具有很强的鲁棒性和可行性。     

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.     

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。     

基于扩频码周期性的单通道直扩通信半盲分离抗干扰算法

为克服传统盲源分离抗干扰方法需要多副接收天线这一技术瓶颈,提出一种单通道下基于扩频码周期性的直扩通信半盲分离抗干扰算法。该方法基于扩频码的周期性,利用符号级过采样,把单通道多径慢衰落信道模型转化为多通道瞬时混合模型,同时将训练序列作为先验信息以约束条件的形式引入到盲分离代价函数中,直接从混合信号中提取出期望用户数据,而达到抗干扰的目的。仿真结果表明,在多址干扰和单/多音干扰下,当信干比为-60dB时,随着归一化信噪比Eb/N0的增加,未分离信号的误码率几乎不变,并在10e-0.3附近波动,而经过所提抗干扰算法处理后的信号误码率逐渐降低,并最终稳定在10e-4~10e-5。     

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.     

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).     

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。     

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.     

基于变换域滤波的直扩通信单通道混合信号分离抗干扰方法

针对直扩通信信号和干扰在时/频域严重重叠这一实际情况,提出一种基于变换域滤波的直扩通信单通道混合信号分离抗干扰算法。该方法首先利用直扩信号和干扰的二阶循环平稳差异,基于直扩信号部分调制先验信息,构造基于变换域的单通道混合信号分离模型;然后基于训练序列和最小均方误差准则设计代价函数,使输出信号接近于导频序列并得到此时的分离向量;最后利用该分离向量,从含有强干扰的业务混合信号的频移向量中分离出期望的通信信号,提升了直扩通信在强干扰下的抗干扰能力。仿真结果表明,未分离信号在单音/多音干扰、扫频干扰等强干扰下的误码率接近0.5,而本文算法在此条件下的误码率可低至10^-3以下。     

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。     

DSSS信号在低SNR下的同步捕获算法

同步捕获与信号识别是DSSS系统的关键技术。给出了一种频差与扩频码同步联合捕获的方法,提出了一种基于峰值窗口的噪声与干扰估计算法,基于此估计,在信号识别中采用了相对门限。还对该算法的虚警概率、漏检概率、误捕率性能进行了仿真,为其应用提供了依据。该方法针对二进制DSSS/MPSK系统,但同样也适用于多进制正交扩频系统。     

基于STFT的宽带数字ESM接收技术

提出了一种新的基于瞬时测频的宽带数字电子支援（electronic support measure, ESM）接收技术。首先对输入信号进行短时傅里叶变换,通过对变换结果进行快速插值,实现瞬时测频;然后利用多门限完成瞬时频域检测,并根据检测带宽进行抽取。这种新的接收技术能够有效解决ESM系统对宽带同时到达信号的侦收难题,且算法结构规整,易于用现场可编程逻辑门阵列（field programmable gate array, FPGA）芯片进行硬件实现。计算机仿真结果表明,系统单信号检测灵敏度可达-5 dB,当输入信噪比为-5 dB~15 dB时,单信号正确检测概率可达90％以上,动态范围达20 dB,双信号瞬时动态范围可达18 dB。