混沌直扩信号扩频序列盲估计

与传统直扩序列相比,混沌扩频序列具有非线性复杂度较高的优点,该优点同时也是盲估计混沌扩频序列的难点。针对这个难点,该文提出了非线性弹性反传神经网络盲估计方法,充分利用非线性神经网络能逼近任意非线性函数的特性,无须搜索信息码和扩频序列之间的同步点,能在较低的信噪比下准确盲估计混沌扩频序列。传统的神经网络使用中,神经网络的有用信息是网络的输出,而该文中则是输出层的权系数。侦察截获的混沌直扩信号同时用作神经网络的输入和期望输出,神经网络收敛后的输出层权系数就是混沌扩频序列的估计值。仿真结果证明了该方法的有效性。     

混沌扩频序列产生器

本文给出了基于一类混沌映射的扩频序列进行产生方法，运用混沌的遍历理论分析了周期趋于无穷时混沌扩频序列的性能，并对实际性能作了计算机模拟，结果显示，混沌扩频序列具有良好的平衡特性，相关特性和理想的线性复杂度，且数量极多，是直接序列扩频通信的优选序列。     

基于码片延迟的多径信道扩频序列盲估计

针对多径信道下低信噪比直扩信号扩频序列的盲估计问题,提出一种通过码片延迟与相关矩阵分析相结合的方法实现扩频波形估计。该方法首先将接收信号延迟一段时间与原信号相乘,然后代入自相关矩阵中,通过特征值分解求得最大特征值及其对应的特征向量,通过该特征向量中的零点确定同步位置并恢复扩频序列。理论分析和仿真结果表明,本算法在低信噪比条件下能完成对PN码序列的精确估计。     

直接序列扩频信号的载频提取与扩频序列的盲估计

在高阶统计理论的基础上,提出了利用四阶累积量来提取直接序列扩频信号（DS-SS）的载频,并结合DS-SS的累积技术与特征向量分析的方法,对扩频序列的盲估计算法进行了改进。仿真结果表明该方法鲁棒性强,可以工作于-20dB信噪比的环境下。     

一种基于蔡氏电路的混沌扩频序列

本文从混沌序列具有的伪随机特性入手,利用蔡氏电路建立了一个混沌序列发生器,实验统计分析证明可以利用蔡氏电路产生一种较理想的混沌伪随机序列;通过对以混沌伪随机序列为基础得到的混沌扩频序列的特性分析,表明基于蔡氏电路的混沌扩频序列适合于扩频通信中的应用。     

一种混沌扩频码序列设计的准则

本文根据符号动力学，利用混沌系统构造了一族相互独立的Ｂｅｒｎｏｕｌｌｉ序列作为扩频序列，给出了获得ｑ元Ｂｅｒｎｏｕｌｌｉ序列的一种设计准则－测充熵等于ｌｏｇｑ。     

基于Fast-ICA同、异步系统短码CDMA信号扩频序列与信息序列盲估计

本文通过分析短码CDMA信号特性,将接收信号以间隔2倍扩频周期、重叠1倍扩频周期的时间窗进行分割,建模CDMA系统与线性混合的盲源分离模型一致,使建立的CDMA模型同时适用于同、异步系统.利用盲源分离方法,实现了同步系统、异步系统失步时间未知和已知条件下,各用户等功率或非等功率时,扩频序列与信息序列的盲估计.理论分析和...     

基于Fast-ICA的CDMA信号扩频序列优化盲估计

针对当前基于分段估计非周期长码DS-SS信号扩频序列的方法,本文在分析长码扩频CDMA信号的特点上,提出基于Fast-ICA的盲估计CDMA信号扩频序列的优化分段取值方法,并给出区别于当前分段长度尽量小、以降低信息跳变概率的分段准则.该方法不仅能够适用于同步单、多用户短码DS-SS信号,也适用于单、多用户非周期长码DS-SS信号.同时,文章提出一种接近于实际应用的分段选择,理论分析和仿真结果验证了本文方法的有效性.     

并行组合扩频系统中混沌序列优选的研究

在结合并行组合扩频通信基础上，研究系统中的Logistic—Map混沌扩频序列优选准则。仿真结果表明，Logistic—Map混沌扩频序列可以提供数量众多的适于并行组合扩频通信系统的扩频序列族。     

短码DS-SS信号扩频序列及信息序列联合盲估计方法

研究了短码DS-SS信号的扩频序列及信息序列联合盲估计问题。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收信号进行重组,并形成接收信号矩阵。然后,利用奇异值分解联合盲估计信号的扩频序列与信息序列。该算法在失步时间未知、低信噪比条件下利用单一矢量空间盲估计扩频序列和信息序列。不但不受扩频序列类型的限制,而且避免了传统特征值分解盲估计算法利用2个矢量空间组合扩频序列时存在的相位模糊问题,提高了盲估计性能。最后仿真验证了算法的有效性。     

混沌及其在通信中的应用

混沌作为非线性动态系统中的现象受到人们的极大重视,混沌理论的不断发展和成熟使其在电子学方面可望具有广阔的应用前景。尤其是混沌同步与控制理论的提出和发展给混沌通信的理论和工程实现方面的研究引入了新的方法。本文简要介绍目前这一研究领域的重要进展。     

一类混沌映射扩频序列的有限精度实现及其相关性能分析

低维混沌映射序列具有类似白噪声的统计特性，可有效地用作扩频地址码，但有限精度问题影响了它在实际中的应用。本文提出了一种基于素数的拟混沌序列的产生方法能够很好地逼近理想的混沌映射，从而可产生大量具有良好相关性能的序列，对序列统计特性的分析验证了这一点。     

广义映射混沌扩频序列及其特性分析

该文从扩频通信对扩频码序列的要求出发,提出采用广义映射产生混沌数字序列的思路。通过对广义映射混沌数字序列相关性和平衡性的分析,给出一种改进的广义映射混沌数字序列生成方法。计算机模拟分析表明,使用该文方法生成的混沌序列具有良好的平衡性和保密性,更适合在码分多址通信中应用。     

混沌序列与一类基于移位寄存器的非线性序列的性能比较

混沌序列与一类基于移位寄存器的非线性序列非线性前馈逻辑(Non-Linear Feed-ForwardLogic,NLFFL)序列都具有非线性、宽带类噪声、大的码族、长的周期且容易产生的特性,通过对它们在产生方式、相关性能、多址性能以及抗相关攻击能力等方面进行分析和仿真研究,说明混沌序列与该类非线性序列在性能上总体相当,但对于短周期序列(N1023),混沌序列的抗相关攻击、抗干扰能力更强,因此更具有实用价值。     

Partially blind extraction of continuous chaotic signals from a linear mixture

In this paper, we address the problem of blind extraction and separation of a continuous chaotic signal from a linear mixture consisting of some chaotic signal and/or random signals. The problem of blind extraction is firstly formulated as a problem of the synchronization-based parameter estimation. Then an efficient least square based parameter estimation method is introduced to de-termine the desired extracting vector. The proposed blind signal extraction scheme is applicable to blind separation of chaotic signals by formulating the separation problem as the extraction of each chaotic source. Numerical simulation shows that the proposed approach can blindly extract and separate the desired chaotic signals and it is also robust to measurement noise.     

基于粒子滤波的混沌信号盲分离

该文首先建立了混沌信号盲分离问题的状态空间模型,进而通过引入Rao-Blackwellisaion策略和加扰动的方法,提出了一种基于粒子滤波的在线盲分离算法。在此基础上,为了降低分离后信号中的残留噪声,提出了新颖的延迟估计方法,很好地解决了传统的延迟加权(delay-weight)方法中信号源之间的相互干扰问题。     

交流低压电网在数字通信中的应用

本文研究了利用低压电网进行高速数字通信的可行性,以及相关的理论扣技术问题。通过对现有电力载波调制解调器的性能比较扣应用测试,分析了电力载波技术的应用现状扣优缺点,并提出了今后电力载波技术的发展方向是宽带混合扩频技术。     

Logistic混沌序列的特性及其在扩频通信中的应用

详细分析Logistic映射的混沌序列对初始值的敏感性、非相关、近似熵复杂性等主要特性,并将其应用扩频通信系统中.仿真结果表明Logistic混沌序列具有传统扩频码序列的良好扩频特性.     

Logistic－MaP混沌扩频序列

混沌作为一种非线性动态系统中的现象，受到了人们的重视，研究工作者纷纷探索它在通信中的可能应用．本文分析了一种广泛研究的离散时间动态系统Ｌｏｇｉｓｔｉｃ－Ｍａｐ所产生的混沌序列的白噪声统计特性．为适应实际需要还给出了Ｌｏｇｉｓｔｉｃ－Ｍａｐ简便的数字硬件实现方法．据此，进一步提出数字混沌序列的概念，研究了数字混沌序列在ＣＤＭＡＤＳ／ＳＳ通信系统中的具体应用．仿真数据显示Ｌｏｇｉｓｔｉｃ－Ｍａｐ数字混沌序列拥有较理想的自相关和互相关特性，且数目极大，适合作为扩频地址码．