p值m序列性质及证明

证明了P值m序列符合Golomb提出的伪随机性公设：在一个周期中各元素个数至多差一；各元素游程数相等，长为i的游程占游程总数的（p—1）／p^i；基于mod（p）域的所有p值m序列（P≥2，P为素数）的异相自相关函数是常数，其常数值为1／2，并证明了其移位特性。     

基于GCC算法的m-序列捕获概率的渐进性分析

给出了基于GCC算法的m—序列捕获概率计算公式，证明该捕获概率随序列长度变化的渐进性性质，并给出了一般传输条件下，捕获概率随信噪比变化的仿真结果。     

改进的循环相关信道估计算法及应用

提出了一种改进的基于m序列的循环相关信道估计算法,将此算法应用于单载波频域均衡系统中,并在广播频段中的波段Ⅲ进行了仿真实验.仿真结果表明,此算法在保持低运算复杂度的同时,提供了良好的信道估计性能和较好的系统传输性能,验证了单载波频域均衡技术在广播领域中应用的可能性.     

DDS噪声信号发生器设计研究

基于DDS原理,采用模块化设计方法,通过Cypress公司的PSoC Designer集成开发平台,设计出了一种可调带宽和功率的噪声信号发生器.系统电路具有结构简单、实用性强、可靠性高及便携,利用一片芯片实现整个系统DDS原理的全部功能等优点.     

应用于激电勘探的m序列相关辨识差分算法

m序列与随机噪声相关程度很低,因而具有抗干扰性能。在激电勘探应用中,传统m序列相关辨识时域公式在过采样、大位宽的情况下与理论值不符,因此推导出一种在τΔt范围计算冲激响应的差分算法,并通过Cole-Cole时域激电模型的数值模拟验证了该算法的正确性,为m序列相关辨识在激电勘探中的应用提供了一种新的思路。     

基于高阶统计处理技术的m-序列检测及识别

m-序列是扩频通信中使用最广泛的一种扩频码序列。该文对m-序列的三阶相关函数(TCF),偏三阶相关函数及其峰值特性进行了研究,提出了基于偏TCF峰值特性的m-序列的检测方法和识别标准。仿真实验证明偏三阶相关函数具有与三阶相关函数所对应截取区域相同的峰值特性,根据这一特性可以对m-序列进行检测及识别,这也将为检测和识别直接序列扩频(DS-SS)信号提供理论依据。仿真实验还证明了该文提出的m-序列检测方法及识别标准的正确性。     

基于m序列三阶相关性的同步扰码反馈多项式重构

在已有的卷积码同步加扰的扰码反馈多项式重构方法中，卷积码对偶码字需要先验已知.为了解决该问题，本文基于m序列的三阶相关性，提出一种卷积码加扰的扰码反馈多项式重构新方法.首先对卷积码加扰序列进行分块处理，数据块的长度为卷积码编码约束长度，相邻数据块的起始位间隔一个码长；然后证明了加扰数据块与对偶码字相乘后，输出序列为与扰码周期相同的m序列，由此基于m序列的三阶相关峰值特性估计出对偶码字；最后利用三阶相关峰的位置信息重构出同步扰码反馈多项式.在有误码情况下，推导了峰值与非峰值位置处三阶相关函数值的概率分布，得到三阶相关峰的检测门限与重构结果正确的置信度.仿真实验验证了本文方法的有效性，与已有的重构方法相比，该方法无需先验已知对偶码字，消除了重构结果的不确定性，具有更好的容错性.     

基于高阶统计处理技术的m-序列帧同步码识别

该文针对保密通信体制下帧同步码识别问题,在对m-序列采样后的三阶相关函数(TCF)和偏三阶相关函数进行研究的基础上,首次提出了基于偏三阶相关函数峰值特性的识别方法分析和判断帧长。该方法首先对同步码各位上的序列进行偏三阶相关函数运算,然后利用m-序列采样后的偏三阶相关函数峰值相似度高的特性区分信息码和同步码,最后通过进一步运算得到同步码的码长和起始位。仿真实验表明:该方法能够利用较少的数据快速准确地识别出帧同步码,并具有良好的容错性能。     

GF(3)上新一类广义自缩序列

讨论了GF（3）上新一类广义自收缩序列的伪随机性,证明了该类序列的最小周期总是达到最大值2·3^n-1,1-游程和2-游程分布均衡和0,1,2输出平衡,并解决了该序列的线性复杂度界值。     

一类广义自缩序列的伪随机性

讨论了一类广义自缩序列的伪随机性．证明了该类序列的最小周期于64种情形中有56种取到最大(即2^n-1);具有良好的低阶自相关性．