宽带直扩信号的随机解调压缩采样方法

为了有效解决扩频测控通信系统宽带化带来的高速采样压力和高数据率问题,提出了基于压缩感知的直扩信号随机解调压缩采样方法。通过对模拟信号压缩采样原理进行研究,深入分析和推导随机解调采样原理及其数学模型,提出了基于压缩感知的直扩信号采集系统构架,并对压缩比取值影响因素进行了分析;给出了随机解调压缩采样系统硬件实现方案,并对其可行性进行了分析;最后对所提出的直扩信号压缩采样方法的性能进行了仿真分析。仿真结果表明,压缩采样系统可以实现直扩信号的压缩采样处理,并能够高精度重构原信号,但重构信号的解调门限会随压缩比增大而相应提高,这是采样率降低所需付出的代价。压缩采样为宽带直扩测控通信系统提供了一种高效的模数转换和同步解调处理思路。     

利用基字典构造的直扩测控信号稀疏性分析

压缩感知理论为直扩测控信号降低采集成本、缓解同步解调处理压力提供了新的思路,其中稀疏性是压缩感知理论的重要应用前提,但目前该类信号稀疏性的相关研究鲜有报道。该文从信号稀疏基字典构造着手,对直扩测控信号稀疏性进行了深入研究,提出了双阶段字典学习方法,对直扩测控信号数学模型进行了深入分析,通过两种方式分别获得了学习基字典和延时-多普勒基字典,并对两种基字典的稀疏表示性能进行了仿真验证。仿真结果表明,直扩测控信号在所构造两种基字典上表现出了很强的稀疏性,这为基于压缩感知的扩频测控信号处理奠定了理论基础。      

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。     

压缩域直扩测控通信信号伪码跟踪方法研究

压缩感知理论已经在测控(TTC)通信相关领域有初步应用尝试,能够有效降低采样率和数据率,但同时其重构算法复杂度偏高、计算资源消耗过大,这与系统的实时性要求之间存在矛盾。论文基于直扩测控(DS TTC)通信信号稀疏性,对传统伪码跟踪环进行改进,提出一种基于随机解调压缩采样的压缩域伪码跟踪环。该环路不再需要进行信号重构处理,能够直接从直扩测控通信信号的压缩采样值中提取伪码(PN)延时相位信息。该文首先深入分析所提出环路模型及其鉴别特性,其次通过研究交叉噪声特性,对跟踪精度进行理论分析。分析和仿真结果表明,所提出环路能够在压缩域实现伪码延时相位跟踪。该环路可以应用在基于压缩感知的直扩、混扩信号处理等相关领域,具有一定工程应用价值。     

采用压缩感知的标准测控信号处理

针对测控通信信号接收端存在数据大量冗余的问题,利用标准测控信号在频域上的稀疏性,采用压缩感知的理论进行前期处理。分别考虑了只存在测距音、只存在遥测信号和两类信号都存在等三种条件下的信号处理问题。通过改变稀疏度的大小,可以在不影响解调性能的条件下,大幅度降低接收端所需要的采样率,并且达到消除系统中不需要的谐波的目的。仿真验证了方法的有效性,同时说明利用压缩感知技术,将为测控通信系统的射频直接采样和处理提供一种高效的方式。     

一种针对压缩域信号的新型锁相环技术

针对通信信号压缩采样获得的压缩域信号频率、相位提取问题,提出了一种基于压缩感知的新型锁相环技术。通过深入研究压缩域的信号估计问题,提出了压缩域锁相环路,可以直接在压缩域同步跟踪信号频率和相位变化,不再需要高复杂度的信号重构处理。分析了环路模型及其估计性能,并针对该锁相环可行性和性能分别进行了仿真实验。仿真结果不仅验证了压缩域锁相环的可行性,同时表明该环路能够实现高动态信号的高精度频率提取。压缩域锁相环的应用潜力较大,例如可以作为压缩感知通信接收机的同步解调方法。     

直扩MSK解调方法分析与仿真

根据MSK信号的特点,分析了直扩MSK信号的解调方法。基于两种可能的应用形式,在Matlab/Simulink环境下搭建了直扩MSK信号差分相干解调与包络非相干解调的仿真模型。然后进行了性能仿真。所得结论为直扩MSK信号解调的实际应用提供了参考。     

基于非均匀FFT的压缩感知雷达信号快速重构方法

雷达处理是压缩感知理论重要的应用方向之一,基于压缩感知的雷达处理可以降低对回波信号的采样速率要求,并且在部分应用中也可改善处理性能。然而,压缩感知重构算法的计算复杂性限制了压缩感知理论在实际雷达信号处理中的应用,尤其是大尺度雷达数据的处理。本文提出了一种基于压缩感知的雷达信号快速重构方法,利用均匀和非均匀快速傅里叶变换运算实现了常规压缩感知重构算法中的矩阵-向量乘法运算,有效降低了重构算法的计算复杂度,加快了压缩感知雷达信号的重构速度。同时,由于引入了快速傅里叶变换运算,该方法消除了大多数常规重构算法对感知矩阵的存储需求。仿真实验验证了该方法的可行性和高效性。      

一种基于改进残差神经网络的直扩信号感知方法

非合作条件下直扩信号感知问题一直是通信对抗领域研究的热点，传统的感知方法在低信噪比条件下性能下降严重。为有效提升直扩信号感知的性能，提出了一种基于改进残差神经网络的直扩信号感知方法。首先，通过广义互相关算法，快速提取直扩信号的相关峰特性；然后，以残差神经网络为基础，融合注意力机制，建立网络模型，分析识别抽象特征；最后，在仿真的数据集中进行实验验证。结果表明，相较于时域自相关法、卷积神经网络法等，所提方法具备更好的感知效果，能够在信噪比为-16 dB的情形下有效地感知直扩信号。     

基于压缩感知的扩频信号统一捕获技术

为了应对不同的任务模式,新的测控体制不断涌现,多体制信号捕获技术成为研究热点。直接序列扩频和跳频扩频是当前扩频测控系统中最常见的2种信号体制,二者之间存在一定的差异,采用现有的接收设备会存在实时性受限、载荷负担重和采样压力大等问题。在基于压缩感知原理的直扩、跳频捕获技术的基础上,构建了压缩感知扩频统一捕获接收框架,利用不同的稀疏矩阵、观测矩阵和捕获算法作为参数对不同体制的信号进行表达,实现信号捕获。统一捕获实现过程运用复用、优化的设计思路,节省了逻辑资源,降低了算法复杂度。仿真分析表明,提出的统一接收框架能有效地捕获接收扩频信号,相较于软件重载的捕获方法在对信号捕获的实时性上具有更加优异的性能。     

一种高效变速率解调算法

航天器上器件硬件资源和能量受限,对在测控系统中实现变速率解调所需的硬件资源提出了更高的要求。本文提出伪高倍速率解调和重复译码算法,在不降低采样率的情况下可实现不同符号率信号的解调。理论推导证明该方法可达到理想的解调误码性能,且耗费的硬件资源不到经典的DDC(Direct Digital Converter)芯片硬件资源的一半。计算机仿真和实际测试表明该方法能有效应用于微波统一测控系统的变速率解调。     

测控信号的动态模拟

测控信号的动态模拟包括对距离、速度、加速度、传输损耗等状态参数的模拟.以大容量存储器为延时线,基于存储转发模式对测控信号进行高精度的动态模拟,可以解决远距离、高精度与有限的存储容量、读写速率之间的矛盾.载波解调后存储和不解调直接存储两种处理方法可以解决高速调制和中低速调制两种应用场合测控信号的动态模拟.     

脉冲超宽带技术在航天测控系统中的应用

针对当前航天测控系统安全性不足的问题,将脉冲超宽带技术应用于航天测控系统中,构建了一种新的脉冲超宽带测控体制。建立了基本的脉冲超宽带测控信号模型,对脉冲超宽带测控系统的性能和传输链路进行了分析。给出了脉冲超宽带测控系统结构框图,介绍了系统工作过程。针对并行信号捕获方法资源消耗大的不足,提出了两步并行捕获方法。分析表明,脉冲超宽带技术可用于航天测控系统中,完成测距测速和数据传输任务。脉冲超宽带测控系统可有效提高测控系统的隐蔽性和抗干扰能力,同时提高测距精度。在信号捕获方面,与并行捕获方法相比,两步并行捕获方法的硬件资源消耗得到大大降低,同时还可保证较快的捕获速度,但会产生一定的信噪比损失。     

基于量化压缩感知的IR-UWB接收信号重构研究

压缩感知理论为IR-UWB信号的低速采样接收提供了新的思路,但现有的低速率压缩采样架构大都理想化了量化过程。该文充分考虑量化噪声的实际影响,拟设计出抗噪性强的IR-UWB接收信号重构方法。基于对压缩采样值中噪声分布特性的分析,修正了信号重构模型,并通过仿真对比了DS (Dantzig-Selector)法求解和传统重构算法求解的性能差异。在此基础上,提出了一种在DS和SP (Subspace Pursuit)算法中自适应选择的信号重构方法(联合DS-SP)。仿真结果表明,联合DS-SP以折中于DS和SP之间的复杂度在不同噪声情形下获得了最优的重构性能,且相对经典重构算法有较大的性能提升,为压缩感知框架下的IR-UWB接收机数字后端提供了一种新的信号重构策略。     

基于Web的多体制中频测控一体机设计与实现

从国外引进的地面测控设备在国内测控相关业务中广泛使用，其功能完备，但也存在系统集成度低、连接关系复杂、信号中继环节多等影响系统整体可靠性的弊端，并且成本高昂。针对高集成、小型化、智能化的测控设备需求，研究了嵌入式Web和软件无线电技术，提出了基于Web的多体制中频测控一体机设计与实现方案，测控一体机的核心功能是实现统一S频段、统一C频段和非相干扩频测控体制的遥控信号调制、遥测信号解调,以及测距测速。同时，设备还集成了信号源、功率计和频率计的部分功能，可实现对输入信号功率、频率和信噪比的测量。通过嵌入式Web设计，设备参数可以灵活动态配置，能够完成卫星地面测试、测控模拟和地面站测控等相关业务。     

UWB Echo Signal Detection With Ultra-Low Rate Sampling Based on Compressed Sensing

A major challenge in ultra-wide-band (UWB) signal processing is the requirement for very high sampling rate. The recently emerging compressed sensing (CS) theory makes processing UWB signal at a low sampling rate possible if the signal has a sparse representation in a certain space. Based on the CS theory, a system for sampling UWB echo signal at a rate much lower than Nyquist rate and performing signal detection is proposed in this paper. First, an approach of constructing basis functions according to matching rules is proposed to achieve sparse signal representation because the sparse representation of signal is the most important precondition for the use of CS theory. Second, based on the matching basis functions and using analog-to-information converter, a UWB signal detection system is designed in the framework of the CS theory. With this system, a UWB signal, such as a linear frequency-modulated signal in radar system, can be sampled at about 10% of Nyquist rate, but still can be reconstructed and detected with overwhelming probability. The simulation results show that the proposed method is effective for sampling and detecting UWB signal directly even without a very high-frequency analog-to-digital converter.