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直接序列扩频(DSSS)技术是当今人们所熟知的扩频技术之一。它是二战期间开发的,最初的用途是为军事通信提供安全保障。直接序列扩频技术将窄带信息信号扩展成宽带噪声信号。这种技术使敌人很难探测到信号。即便探测到信号,如果不知道正确的编码,也不可能将噪声信号重新汇编成原始的信号。 相似文献
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利用Systemview软件作为平台,对扩频通信中最典型的扩频工作方式--直接序列扩频系统(DSSS)进行了仿真分析;结果表明直扩系统的抗干扰能力远远大于普通的二进制系统,并且随着扩频增益的增大,系统的误码率越小;同时扩频系统性能的好坏很大程度上还取决于扩频码的特性. 相似文献
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使用符号内连续相位差分相移键控(ISCP-DPSK)调制的直接序列扩频方法可以在实现扩频抗干扰的同时保留ISCP-DPSK调制信号的准恒包络特性和优良的频谱特性,有利于非线性和功率受限的应用场合。由于采用非相干的信号解扩解调方法,避免了低信噪比下的载波和相位估计与跟踪,简化了系统设计。计算机仿真表明,基于ISCP-DPSK调制的直接序列扩频能有效对抗本振偏离、多普勒频移等引起的符号间相位变化影响,8倍扩频和16倍扩频的增益仅与理论值分别相差0.1 dB和0.2 dB。 相似文献
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针对直接序列扩频码索引调制发射端使用大量伪随机(PN)码的问题,提出了一种使用较少PN码的分组映射码索引调制方案.该方案在发射端并行设置多个调制子块独立进行幅相调制,同时集中选取各调制子块间同相、正交支路扩频所需的PN码,经索引值大小排序后依次扩频各调制子块中调制符号的同相、正交分量.分析和仿真结果表明,相同频谱效率条件下所提方案比直接序列扩频码索引调制方案使用的PN码个数更少,并在加性噪声信道下,信噪比高于10 dB时,保持着约1 dB的误比特率性能优势,并远优于空间调制在最优检测算法下的误比特率性能. 相似文献
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新一代GPS系统加入了二相偏移载波(BOC)调制信号。相对GPS传统PSK-R信号,BOC信号具有更多的高频分量,在抗干扰性能、码跟踪精度、频谱利用和给定带宽条件下的多信号复用诸方面获得改善和提高。该文分析提出,GPS传统C/A码和P(Y)码信号做为整体时具有与BOC信号相似的特性。该文将其推广到一般化同源多码流信号,分析表明,可以将同源多码流信号作为新信号形式联合处理,以在白噪声和人为干扰具主导作用环境提高码跟踪性能。该文得出两种经典信号谱型条件下,以信号参数表示的码跟踪误差改善的表达式并给出了实现3 dB码跟踪性能改善的参数数值。 相似文献
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直接序列扩频捕获的门限调整技术与混合方案 总被引:10,自引:0,他引:10
讨论了对传统的直接扩频序列同步捕获的改进方法,包括分别基于顺序搜索捕获和匹配滤波捕获的门限调节技术和结合了这两种传统方法的两种不同的混合方案。文中对这几种方法的性能、复杂度和适用性作了对比分析。 相似文献
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本文利用矩阵变换方法对多次驻留顺序捕获的平均捕获时间表示式进行了推导,其过程较信号流图法简单。同时还给出了一次、二次及三次驻留顺序捕获系统的平均捕获时间的计算实例。 相似文献
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在直扩系统中,伪随机序列的同步必须在数据解调判决前完成。介绍了一种新型的同步方法,这种方法利用LMS自适应滤波器来检测收发端的码延迟,具有比传统的相关检测更优良的性能。更重要的是,这种方法根据稳定后的滤波器工作特性,可直接实现PN码的跟踪,不需要额外电路。 相似文献
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直接序列扩频相关峰的概率分布* 总被引:4,自引:2,他引:2
本文根据移动通信中多径传播的特点,研究了“扩频死区”出现的概率,以及正常扩频和“扩频死区”两种条件下扩频相关峰的条件分布密度。最后,从扩频概率增益的角度将其抗干扰性能作了比较,得出了一些有益的结论。 相似文献
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在简单介绍SystemView仿真软件和扩频通信的基础上,建立了直接序列扩频—2FSK通信系统的模型,介绍了该系统的基本工作原理。为了验证该系统的可行性以及在实际工程中的应用价值,系统发射端利用SystemView先对信号进行31位直接序列扩频仿真,再对此已扩频后的信号进行2FSK调制仿真,与此对应在接收端先对接收到的信号2FSK解调再进行解扩。仿真结果表明,通过用SystemView软件仿真,可以很方便地得到所设计电路的输出结果与分析波形。 相似文献
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提出了一种周期长码DSSS信号扩频序列盲估计改进方法。首先把周期长码DSSS信号建模为虚拟多用户分段系统,周期长码序列可转化为多个都含有模糊矩阵的短码结构;然后采用基于二阶统计量的思路,从矩阵中提取信息去除模糊的影响,并估计得到原始的扩频码序列。通过对该思路的进一步改进,成功应用到多径环境盲估计方法中;最后通过计算机仿真结果验证了该算法的有效性,其性能优于以前的方法。 相似文献
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本文提出一种基于广义能量函数(GEF)的直接序列扩频(DS/SS)信号扩频码序列的盲估计方法.广义能量函数通过引入一个加权矩阵来优化线性神经网络的连接权矢量,可以推导出一种新的递归最小二乘(RLS)学习算法.该算法能高效提取一个输入信号相关矩阵的多个主分量,可对同步和非同步模型下的PN码序列实现盲估计.该算法具有收敛快、稳健性好等优点,其运算量和储存量远远小于特征值分解算法,收敛速度、相关性能和运算复杂度等恢复性能优于压缩投影逼近子空间跟踪(PASTd)算法和改进神经网络(MHR)算法.计算机仿真证明,该算法能在较低的信噪比条件下,实时高效地恢复PN码序列,具有优异的性能. 相似文献