DSSS系统PN码捕获的相关峰优化及自适应门限检测

针对直接扩频系统的PN码捕获问题提出了一种基于恒虚警概率自适应门限算法的改进方案。方案通过将相邻两个符号长度内接收信号的相关峰值及平均能量对应相乘构造出新的统计量,并用随噪声能量及信噪比变化的自适应门限代替原有的固定门限判决统计量,以达到提高系统检测性能的目的。理论分析和仿真结果表明,改进方案较原方案的PN码捕获性能有很大的提高。     

一种快速的PN码同步捕获方法

针对直扩系统中长PN码同步捕获速度慢的问题,利用推导的串接短PN码与长PN码具有相似相关性的结论,对直扩系统中PN码同步捕获的并行匹配滤波捕获方法进行改进,得到了简单可行的串并结合捕获方法。然后,结合一个周期内PN码相关值,采用迭代的方式,选取简单、实用的自适应门限,实现了突发通信中PN码的快速同步捕获。采用该自适应门限的捕获方法无需估计噪声,计算量小。仿真实验表明所提方法捕获概率高,抗噪性能强。     

低信噪比下超长PN码的快速捕获技术

直扩系统中,为了硬件实现上的简便,PN码的捕获一般都采用串行搜索的方法。但当PN码很长时,由于要搜索的相位点很多,串行搜索法将使捕获时间过长。并且当信噪比较低时,会有较高的虚警概率。这些都会使系统的捕获性能下降。文献[6]针对长码提出了分布采样的快速捕获方案(DSA)。本文就此提出了改进,利用积累使之能够适应低达-50dB的低信噪比环境。仿真结果表明,改进后的算法改善了原算法在极低信噪比下的性能,降低了平均捕获时间。     

一种PN码捕获自适应门限检测技术

设计一种针对基于FFT的PN码捕获自适应限技术,对高斯环境下信号统计特性进行了推导,得出了适用于恒需警概率自适应门限算法的统计量,并用最大似然准则对统计量进行参数估计.最后仿真验证表明,该方法适合在低信噪比环境下完成PN码捕获.     

基于DS扩频信号的自适应门限双积分滑动相关捕获算法

提出了一种基于直接序列扩频信号的双积分滑动相关捕获算法,同时使用两组相关器联合进行码相位的捕获,捕获的门限采用CAFR(常虚警率)自适应控制方式。文中给出了这个捕获方案的数学模型,并进行了具体分析。实验表明,利用FPGA实现这种捕获算法,不仅具有较高的性价比,而且衡量PN码捕获的最关键指标——平均捕获时间也大大少于常规捕获方法。     

一种基于自动删除算法的PN码捕获技术研究

针对多径干扰对频率选择性信道下伪码捕获性能的影响,提出了一种基于自动删除算法的PN码捕获方法。该串行相关捕获系统通过一个基于排序数据方差的自动删除单元平均恒虚警检测器来删除参考滑窗中的干扰样本,并且不需要多径干扰数目的先验信息。对系统的平均捕获时间及检测性能进行了计算与仿真,与传统的自适应捕获方法相比,改进后捕获算法的性能得到较大的改善。     

PN码步进搜索捕获的双门限判决

本文讨论了PN码步进搜索捕获的双门限判决。它把同步检测输出分作三种情形:没有达到同步,步进搜索到下一个状态;已经实现了同步,进行锁定跟踪;对是否实现同步不能作出判决,对该状态再作一次同步检测。在比较PN码捕获的各种方法时,应以最短平均捕获时间为准则,以平均假锁滞留时间为约束条件或以锁定后的平均寿命为约束条件,此外还应考虑不同同步检测器的影响。本文所作的数值分析表明:在固定检测时间的各种PN码步进搜索捕获方式中,以双门限判决方式最好,能使最短平均捕获时间缩短20-50％。本文也给出双门限判决方法与可变检测时间多次驻留检测PN码步进搜索捕获的性能比较。     

采用多相关峰值的PN码频域匹配滤波捕获实现方法

现有的伪噪声(PN)码捕获算法大多是基于相关峰值进行门限判决,而捕获性能依赖于门限实时估计的正确性。针对这种情况,该文提出了一种利用多次PN码相关峰值位置间的相互关系进行判决的算法,避免了对信道噪声的实时估计,并给出了基于频域匹配滤波的实现方法和算法复杂度分析,推导了所提算法的检测概率和虚警概率,并且使用计算机仿真验证了推导结果的正确性;结果表明,所提算法避免了噪声估计的开销,增强了PN码捕获的鲁棒性,提高了捕获性能,适合工程应用。      

一种直接序列扩频数字接收机的研制

介绍了一种基于Xilinx公司的FPGA(Spartan2 XC2S200)和TI公司的DSP TMS320VC5410设计的直接序列扩频接收机.对PN码的捕获,采取了一种门限自适应控制的双积分滑动相关捕获方法,既大大节省了FPGA的硬件设计资源,又能使PN码的平均捕获时间足够小.经实验测试,该系统各参数完全达到设计要求.     

基于DSP和FPGA的嵌入式数字直接序列扩频系统的研制

介绍了一种基于Xilinx公司的FGA(Spartan2 XC2S200)和TI公司的DSP TMS320VC5410设计的直接序列扩频收发机，其下变频后的部分，如PN码的捕获、跟踪、基带解调(去掉剩余频差)等全部采用FPGA数字实现。对PN码的捕获，采取了一种门限自适应控制的双积分滑动相关捕获方法，既大大节省了FPGA的硬件设计资源，又能使PN码的平均捕获时间足够小。经实验测试，该系统各参数完全达到设计要求。     

一种自适应门限的MIMO—OFDM系统帧同步方法

针对MIMO—OFDM系统的同步问题,在现有帧同步算法基础上进行改进,提出一种自适应门限的正交帧头判决方案,并将此方案应用于原同步算法的粗帧同步中。Matlab仿真结果表明,在存在码间干扰和多径衰落的无线信道中,该方案在不增加系统复杂度的前提下,可以提高帧同步的正确检测率和降低帧头的平均捕获时间,适用于高速移动通信系统。     

A statistical analysis of the affine projection algorithm for unity step size and autoregressive inputs

This paper presents a new statistical analysis of the affine projection (AP) algorithm. An analytical model is derived for autoregressive (AR) inputs for unity step size (fastest convergence). Deterministic recursive equations are derived for the mean AP weight and mean-square error for large values of N (the number of adaptive taps). The value of N is also assumed large compared to the algorithm order (number of input vectors used to determine the weight update direction). The model predictions display better agreement with Monte Carlo simulations in both transient and steady-state than models previously presented in the literature. The model's accuracy is sufficient for most practical design purposes.     

Data-Driven Spatio-Temporal Modeling Using the Integro-Difference Equation

A continuous-in-space, discrete-in-time dynamic spatio-temporal model known as the integro-difference equation (IDE) model is presented in the context of data-driven modeling. A novel decomposition of the IDE is derived, leading to state-space representation that does not couple the number of states with the number of observation locations or the number of parameters. Based on this state-space model, an expectation-maximization (EM) algorithm is developed in order to jointly estimate the IDE model's spatial field and spatial mixing kernel. The resulting modeling framework is demonstrated on a set of examples.     

Autoregressive Moving Average Spectral Estimation: A Model Equation Error Procedure

A procedure is presented for generating an autoregressive moving average (ARMA) spectral model of a stationary time series based upon a finite set of time series' observations. The ARMA model's autoregressive coefficients are estimated by minimizing a quadratic function of a set of basic error terms. In examples treated to date, this method has demonstrated an exceptional ability in resolving closely spaced narrow band signals in a low signal-to-noise environment where other procedures such as the maximum entropy method often fail. Its effectiveness on other classes of time series also shows promise and a more general evaluation is presently being conducted. With this in mind, the new ARMA procedure promises to be an important spectral estimation tool.     

Modeling friction, intrinsic curvature, and rotation of guide wires for simulation of minimally invasive vascular interventions

Obtaining the expertise to perform minimally invasive vascular interventions requires thorough training. In this paper, an algorithm for simulating minimally invasive vascular interventions for training purposes is presented and evaluated. The algorithm enables the simulation of completely straight guide wires as well as intrinsically curved ones based on applied translations and rotations. Friction between the guide wire and the vasculature is incorporated in the model. Quantitative validation is performed by comparing the simulated guide-wire position with the actual position as assessed by 3-D rotational X-ray imaging in physical experiments on a variety of vascular phantoms that truthfully represent human anatomy. The results show that for proper settings of the model's parameters, accurate simulations of guide-wire motion can be obtained, with an average precision of the guide-wire position of around 1.0 mm.     

GNSS中基于唐检测改进的N中取M检测算法

在全球卫星导航系统(GNSS)中,传统N中取M检测算法由于检测次数固定不变,使得捕获时间变长,而信号强度较强时并不需要执行完所有的检测次数。提出一种改进的N中取M检测算法,借用唐检测的思想即N次中只要有M次检测到信号就可以判定信号存在而跳出检测。仿真结果表明:当信号强度较弱为-135dB时,N中取M的平均检测次数为8,改进算法的平均检测次数为7.369 4;信号强度较强为-131dB时,N中取M平均检测次数为8,改进算法的平均检测次数为5.223 4。因此改进算法可以提高捕获速度尤其是在一些信号强度较强的环境下,同时改进算法的检测概率与虚警概率跟N中取M算法一致。     

An Adaptive Hard Handoff Algorithm for Mobile Cellular Communication Systems

In this letter, we propose an adaptive hard handoff algorithm with a dynamic hysteresis value based on the received signal strength from the serving base station, for mobile cellular communication systems. A discrete‐time method is presented to evaluate handoff algorithms analytically. Performance is evaluated in terms of the average number of handoffs, the probability of link degradation, and the average handoff delay. Numerical results and simulations demonstrate that the proposed algorithm outperforms the handoff algorithm with fixed hysteresis values and the handoff algorithm using both threshold and hysteresis.     

基于超图模型的多域ASON损伤感知组播路由算法

如何在缺乏全局信息的条件下构建安全可靠的组 播树,是智能光网络分域管理后引入的一个新问 题。针对此问题,通过建立新型的多域智能光网络超图模型,在考虑物理或攻击损伤的约束 条件下,利用 基于超路径的域间超树构建方法,结合K最短路径策略,提出了 一种基于超图模型的多域ASON损伤感知 组播路由算法,并进行了实例分析。本文算法在完成多域组播路由建立与波长分配的同时, 具有较低的时间复杂度。通过测量K值、组播规 模、波长数量及分配策略、域数量对网络平均连接阻塞率的影响,实验结果表明,本文算法 是有效的且取得了较好的阻塞性能,同时建议多域ASON组播规模大小应与域的数量保持一 定的比例均衡。     

认知无线电系统中协同能量检测算法的性能研究

该文首先研究了单认知用户能量检测算法的检测性能和检测灵敏度与检测时长和噪声短时间内平均功率波动性之间的关系,得出检测性能和检测灵敏度随噪声短时间内平均功率波动性的增大而急剧下降的结论,在低信噪比时尤为明显;针对检测性能和检测灵敏度随噪声短时间内平均功率波动性的增大而急剧下降,提出了基于多用户协同能量检测算法。仿真表明,在低信噪比环境下,即使噪声短时间内的平均功率存在较大的波动性,只要适当地增加协同检测的用户数,仍可获得较为准确的检测性能。