压缩域直扩测控通信信号载波同步技术

为解决压缩感知理论在直扩测控通信应用过程中面临的压缩域信号载波同步问题,针对重构算法复杂度偏高、计算资源消耗过大与系统实时性要求之间的矛盾,提出了一种改进的压缩域Costas环技术,该环路不再需要进行信号重构,可以直接从压缩域信号中提取频率和相位信息。首先通过压缩域信号估计理论分析,给出了压缩域直扩测控通信信号处理框架,并提出了改进的压缩域Costas环路;然后对环路模型及其跟踪精度进行了理论分析;最后通过计算机仿真验证了该环路技术有效性。理论分析和仿真实验表明环路能够在压缩域中实现高动态信号的高精度载波跟踪和解调处理。压缩域Costas环技术可应用在基于压缩感知的宽带扩频测控通信系统、认知无线电等相关领域,具有一定工程应用价值。     

直扩/跳频测控信号伪码跟踪抗干扰性能分析

研究了直扩/跳频测控信号伪码跟踪的抗干扰性能,通过加权处理使其归结为分析干扰条件下直扩信号伪码跟踪性能。采用鉴相曲线的过零点偏移表示干扰对跟踪的影响,推导了伪码跟踪的最大干扰误差表达式。以单音信号作为输入干扰,对最大干扰误差进行了理论分析,得出了音频干扰对伪码跟踪的影响规律。仿真结果表明,理论分析与仿真结果吻合较好,验证了理论分析的正确性。     

短码、周期长码直扩信号伪码序列盲估计

针对短码、周期长码直扩信号在不同的时延下伪码序列估计问题,提出了一种基于奇异值分解的盲解扩算法.在已知信息码元速率和伪码周期条件的前提下,算法首先把接收到的直扩信号按照一定长度进行分段构成相关矩阵并对此矩阵进行奇异值分解得出信号子空间,然后根据信号子空间和伪码序列的模糊关系,利用求解的模糊酉矩阵和特定约束条件(如m序列)去其模糊性,最终估计出伪码序列.仿真结果表明,该算法不仅解决了在不同的时延下估计伪码序列带来的问题,而且具有稳定性高、在低信噪比条件下有良好的估计性能等优点.     

非周期长码直扩信号同步及伪码序列盲估计

非合作直接序列扩频系统中伪随机码的估计与同步是正确获取信息的关键.现有的研究成果多集中在短码或周期长码直扩信号的解扩,该文针对无伪码先验知识条件下NPLC-DSSS信号的失步时间估计问题,提出一种基于相关矩阵元素分布建模的方法,该方法以信息码宽分段的信号构建自相关矩阵,并以该矩阵的Frobenius范数与失步时间之间的对应关系,实现NPLC-DSSS信号失步时间的精确估计.在此基础上,通过引入判决辅助思想构建了循环迭代结构实现了NPLC-DSSS信号伪码序列的盲估计.最后,推导了该伪码序列盲估计问题的Cramer-Rao理论界.数值分析结果表明,文中所述算法在相同的信噪比和数据量条件下具有更好的估计精度,且对伪码的估计性能接近理论界.     

非周期长码直扩信号同步及伪码序列盲估计

非合作直接序列扩频系统中伪随机码的估计与同步是正确获取信息的关键.现有的研究成果多集中在短码或周期长码直扩信号的解扩,该文针对无伪码先验知识条件下NPLC-DSSS信号的失步时间估计问题,提出一种基于相关矩阵元素分布建模的方法,该方法以信息码宽分段的信号构建自相关矩阵,并以该矩阵的Frobenius范数与失步时间之间的...     

负信噪比直扩信号伪码盲估计方法

给出了一种采用延迟相关积累和信号子空间分析实现对负信噪比直扩（DSSS）信号伪码盲估计的方法。计算机仿真结果表明，该方法可以在-15dB信噪比条件下检测信号并估计出伪码、载波频率等参数，估计结果可以实现非合作解扩解调。     

伪码测距雷达中的伪码跟踪环路设计

提出了一种适用于伪码测距雷达的伪码跟踪环设计方法,重点对伪码跟踪环的跟踪精度和动态性能进行了分析,讨论了一种最小跟踪误差意义下的最优环路带宽确定方法。仿真结果表明伪码跟踪环跟踪精度高,对动态运动的适应能力强。     

低信噪比长伪码直扩信号的盲估计方法

为了解决低信噪比长伪码直扩信号的盲估计难题,提出了一种长伪码直扩信号的相关矩阵累加平均结合特征分析的新方法。本方法是在已知长伪码直扩信号的扩频码周期、码速率等参数,并且信息序列不相关的前提下,将接收到的长伪码直扩信号以一随机确定值为起点进行周期分段形成连续多个观察向量,求其相关矩阵并累加平均,并实施特征分析以得到相关矩阵的特征值和信号所含主成分,由相关矩阵的特征值可以估计出信号所含的噪声方差、信号信噪比和信号分段时随机确定的起点,由主成分特征向量还可以进一步估计出观察信号的扩频码序列。本文所提出的方法充分分析和推导了长伪码直扩信号的特征结构,提出了对长伪码直扩信号盲估计的核心基础算法,该算法可以有进一步应用于长伪码直扩信号盲解扩的潜力。本文提出的方法并不象已经提出的其他算法,其对长伪码扩频信号的盲估计性能可以随着观察向量个数的增加逐步得到改善,而且该方法可以应用于任意类型的扩频码、信息码,在理论上能工作在任意强度的加性高斯白噪声环境下,并且不需要事先提取任何定时同步信息。理论分析和数值结果表明了本方法较为鲁棒不易受到噪声影响。     

直扩信号伪码周期的谱检测

针对低信噪比直扩信号（DS／SS信号）的伪码（PC码）周期截获的难题,提出了一类基于信号功率谱二次处理的新方法,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。     

伪码测距中码跟踪环的FPGA实现

码跟踪环的设计是伪码/载波相位联合测距系统的一个关键环节.分析了伪码跟踪环路的结构,利用查表法、二阶环路分别对NCO和环路滤波器等关键部分进行了设计,并给出了相应的电路结构.系统仿真与FPAG片上测试结果表明,实现了伪码准确、实时跟踪,跟踪到的伪码相位误差小于载波相位的周期长,设计的跟踪环具有一定工程应用价值.     

一种复合伪随机码跟踪环路设计及误差分析

该文针对当存在较大的载波相位跟踪误差时可能导致传统的复合码相干型跟踪环路失效的问题提出一种复合码非相干型跟踪环路。通过给出基于二进制偏移载波(BOC)调制的复合码的构造和相关特性分析,设计了具有非相干型鉴别器的跟踪环路,并分析了环路的跟踪误差。分析和仿真结果表明该环路解决了在存在较大载波相位误差时跟踪环路失效的问题,且具有良好的跟踪性能。     

一种适用于遥测测距信号的新型码跟踪环

遥测测距技术采用再生伪码作为上行链路信号。针对飞行器现有码跟踪环结构复杂、低信噪比条件下环路跟踪性能差的问题,提出了一种新的基于锁相环的码跟踪环结构,推导了环路的信号处理流程。该结构降低了环路实现的复杂度,改善了低信噪比条件下的相位测量精度,仿真进一步验证了方法的有效性和稳定性,较现有方法在信噪比为-10 dB时能提高1.5×10－3个码片的精度,适合遥测测距技术。     

窄带干扰环境下直扩信号伪码的盲估计方法研究

为了解决窄带干扰条件下低信噪比直扩信号扩频码的盲估计问题,该文提出了一种直扩信号的相关矩阵累加平均结合矩阵特征分解的方法。该方法首先按照已获知的直扩信号扩频码周期、码速率等二次统计特性参数对接收信号进行取样处理以获得一个观察向量集,接着用所提出的方法对该集合进行处理,其结果可以估计出信号所夹杂的窄带干扰(以多音干扰为例)特征波形,同时还可以进一步估计出信号的扩频码序列。利用前者,可以进一步消除信号所夹杂的窄带干扰,而利用后者则可以对接收信号实行盲解扩处理。理论分析和数值结果都表明了该方法非常有效,并能工作在较低的输入信噪比和很低的信号干扰比环境下。     

TDDM-BOC信号组合码序列及信息序列盲估计

该文针对低信噪比下TDDM-BOC(Time Division Data Modulation-Binary Offset Carrier)信号的组合码序列(将伪码序列和副载波序列看成一个整体序列)及信息序列盲估计问题,提出一种改进的基于奇异值分解的方法。该方法首先利用双信息符号周期、间隔一信息符号周期的时间窗对接受信号进行分段,并构成观测矩阵。然后对观测矩阵进行奇异值分解,通过左奇异向量实现组合码序列的盲估计。同时,通过右奇异向量实现信息序列的盲估计。仿真分析表明,该方法能够在较低的信噪比下达到精确估计的目的。这对于从事卫星导航接收机设计具有一定的参考价值。     

组合二进制偏移载波信号的伪码周期及组合码序列盲估计

针对在非协作通信以及低信噪比下组合二进制偏移载波(CBOC)信号伪码周期和组合码序列较难估计的问题,该文提出了2次谱算法与基于径向基函数(RBF)神经网络算法。对输入信号进行2次功率谱计算,可以得到CBOC信号的伪码周期。在此基础上,首先对接收的1周期组合码序列进行重叠分段,其次优化筛选出学习系数,对每段数据向量作为RBF神经网络的输入信号并进行有监督地调节,最后对每段数据向量多次输入并反复训练权值向量就可以恢复原组合码序列。仿真结果表明,利用2次谱可以在低信噪比下估计出伪码周期;在误码率低于1%的情况下,所提出的RBF神经网络相比于反向传播(BP)神经网络与Sanger神经网络,信噪比分别提高1 dB和3 dB,并且在同等条件下所需的数据组数较少。

     

多径环境下异步长码直接序列码分多址信号伪码序列及信息序列盲估计

针对低信噪比 (SNR)下存在多径效应的传统单通道异步长码直接序列码分多址(DS-CDMA)信号伪码序列(PN)及信息序列难估计问题,该文提出一种基于平行因子的多通道盲估计方法。该方法先将接收到的多径信号建模为多通道模型,然后将长码DS-CDMA信号建模成短码DS-CDMA信号的缺失数据模型,形成观测缺失数据矩阵,并将...     

基于局部相关函数插值的二进制偏移载波调制信号码相位估计与鉴相方法

为了进一步提高卫星导航接收机对BOC(1,1)及其衍生类型调制信号的码鉴相的质量和跟踪能力,尤其是在高动态下的跟踪性能。该文提出一种基于局部相关函数插值的方法确定BOC(1,1)调制信号的码相位。该方法基于相关器阵列的结构,根据相关器阵列的输出值判断相关峰值的大致范围。利用广义延拓逼近的方法估计码相位的位置,同时在缺少延拓空间的情况下构造一个虚拟的相关器以完成对码相位的估计。该文具体分析了单侧相关器个数对牵入范围的影响,在此基础上对所提方法进行了计算机仿真实验。理论和仿真证明：所提方法能够在不增加过多硬件资源的条件下扩大码鉴相函数的线性牵入范围,进而能够提高接收机对于BOC调制信号的跟踪精度。     

基于LGJMS-GMPHDF的多机动目标联合检测、跟踪与分类算法

线性高斯跳变马尔可夫系统模型下的高斯混合概率假设密度滤波器(LGJMS-GMPHDF)为杂波背景下多机动目标跟踪提供了一种有效方法。该文将类别辅助信息引入LGJMS-GMPHDF,提出了一种密集杂波背景下多机动目标联合检测、跟踪与分类算法。该算法在LGJMS-GMPHDF中用属性向量扩展单目标状态向量,用位置和属性的组合测量似然函数代替单目标位置及杂波位置测量似然函数,提高了不同类目标与杂波测量间的鉴别能力,进而改善了目标数目及状态的估计精度;在更新目标状态的同时,对目标属性信息进行更新。该算法实现了时变数目的目标状态和类别估计。杂波背景下交叉和临近并行机动目标的跟踪实验验证了该文算法的联合检测、跟踪与分类性能。     

OFDM系统中基于限幅和压缩感知的非线性失真补偿算法

正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）信号具有较高的峰均功率比（Peak to Average Power Ratio,PAPR）,不仅影响功率放大器（High Power Amplifier,HPA）的工作效率,而且HPA使得OFDM信号产生严重的非线性失真,导致系统的误比特率（Bite Error Rate,BER）增大.本文基于限幅和压缩感知（Compressive Sensing,CS）提出了改进的补偿算法,发送端采用限幅降低信号的PAPR,接收端首先采用改进的逆模型方式减小HPA引入的非线性失真,再采用CS抵消由限幅引入的信号失真.仿真表明,所提方法不仅明显降低了OFDM信号的PAPR,而且有效提高了系统的BER性能.