低信噪比长伪码直扩信号的盲估计方法

为了解决低信噪比长伪码直扩信号的盲估计难题,提出了一种长伪码直扩信号的相关矩阵累加平均结合特征分析的新方法。本方法是在已知长伪码直扩信号的扩频码周期、码速率等参数,并且信息序列不相关的前提下,将接收到的长伪码直扩信号以一随机确定值为起点进行周期分段形成连续多个观察向量,求其相关矩阵并累加平均,并实施特征分析以得到相关矩阵的特征值和信号所含主成分,由相关矩阵的特征值可以估计出信号所含的噪声方差、信号信噪比和信号分段时随机确定的起点,由主成分特征向量还可以进一步估计出观察信号的扩频码序列。本文所提出的方法充分分析和推导了长伪码直扩信号的特征结构,提出了对长伪码直扩信号盲估计的核心基础算法,该算法可以有进一步应用于长伪码直扩信号盲解扩的潜力。本文提出的方法并不象已经提出的其他算法,其对长伪码扩频信号的盲估计性能可以随着观察向量个数的增加逐步得到改善,而且该方法可以应用于任意类型的扩频码、信息码,在理论上能工作在任意强度的加性高斯白噪声环境下,并且不需要事先提取任何定时同步信息。理论分析和数值结果表明了本方法较为鲁棒不易受到噪声影响。     

一种微弱直接序列扩频信号的盲自适应解扩算法

针对微弱直扩信号扩频码的盲估计和信息码的盲解扩问题,本文提出了一种能同时分离直扩信号扩频码和信息码的非线性盲自适应恒模算法,达到了对直扩信号盲处理。本文首先提出了直扩信号的盲分离问题,然后详细分析推导了盲自适应随机梯度恒模算法,最后将该盲自适应随机梯度恒模算法应用到了对微弱直扩信号的盲分离中,并从理论上阐明了可以用该算法来实现直扩信号的盲分离。所提出的算法完全不同于以往的基于矩阵分解（奇异值分解、特征分解等）的伪码盲估计方法,它的存储开销量和计算量都比较小,可以实现对较长伪码构造的直扩信号的处理,而且它的计算速度较快,在某种程度上解决了传统的基于矩阵分解的方法在直扩信号的实时处理及实现上的困难。理论分析和数值结果都表明了所提方法能较好地工作在较低的输入信噪比条件下。      

基于神经网络的低信噪比直扩信号扩频码的盲估计方法

针对低信噪比直扩信号扩频码的盲估计问题,本文首先用离散卡-洛(K-L)变换的方法对直扩信号进行了研究,得出了在已知信号伪码参数的前提下对低信噪比直扩信号的伪码序列进行盲估计是可行的,并将该问题抽象为一个信号主分量提取问题.然而该K-L变换在伪码序列很长时的计算存储量和计算量都比较大,于是进一步提出了一种主分量神经网络(N. N.或Neural Networks)的解决方法,该方法充分利用了无监督N. N.的自适应主分量提取特性,能较好完成直扩信号伪码序列的盲估计,从而使直扩信号的盲解扩成为可能.理论分析和数值结果都表明本方案能工作在较低的输入信噪比条件下.     

未知频偏下长码直扩信号的盲解扩

该文提出一种新的数据模型用于盲解扩含未知频偏的长码直扩信号。它将长码直扩信号重排为含有缺失数据的短码直扩信号,然后扩展使用了短码伪码周期的盲同步算法,最后采用交替投影算法恢复出信号子空间,并用于盲解扩。仿真实验表明提出的方法不受未知载频的影响,在低信噪比下表现了良好的性能。     

基于特征值分解的直扩信号信息序列和伪码序列盲估计方法

本文研究了非协作扩频通信中短码直扩信号的盲解扩问题,针对现有方法在低信噪比条件下失步时间估计不准等问题,本文提出了一种改进的基于特征值分解的直扩信号信息和伪码序列盲估计方法。方法首先定义了第一类接收信号自相关矩阵,并根据其特征值分解的特点,利用矩阵特征值与失步点的关系完成信号失步点的估计,随后利用特征向量在伪码序列未知的情况下估计出信息序列。失步点估计完成以后,再利用第二类接收信号自相关矩阵的特征向量实现伪码序列的盲估计。实验结果表明方法具有估计精度高、稳定性好、抗噪性能强的优点。      

多径环境下的直扩信号伪码周期估计

针对低信噪比条件下多径直接序列扩频(直扩)信号伪码周期估计的难题,拓展了先前提出的单径环境下基于信号功率谱二次处理的方法,提出了在低信噪比条件下多径环境中直扩信号的伪码周期估计的二次谱算法.该算法首先对多径直扩信号求取功率谱,然后将所得到的功率谱作为一输入信号求其第二次功率谱,所得二次功率谱将在伪码周期整数倍处出现代表信号存在的尖峰脉冲,通过对这些尖峰脉冲闻的距离进行检测就可以获得多径直扩信号伪码周期参数的检测估计.理论分析和计算机仿真结果表明:该算法可以有效地估计出多径环境下直扩信号的伪码周期,且估计性能和多径环境密切相关.     

低信噪比直扩信号的周期特征检测与参数估计

本文介绍了直接序列扩频信号的周期特征检测与参数估计的方法。该方法运用周期谱理论,利用直扩信号所固有的内在周期性进行检测。利用修正的时间平滑周期谱算法(FAM),可以在周期频率轴上准确地估计出直扩信号的载频、码速率、伪码周期等参数。在此基础上提出了周期倒谱检测的方法。通过计算机模拟结果表明,该方法对低信噪比直扩信号具有很高的检测概率和参数估计精度。     

基于奇异值分解的直扩信号伪码序列及信息序列盲估计方法

针对非合作扩频通信中直扩信号伪码序列的盲估计问题,在已知码片速率和伪码周期的前提下,该文提出一种基于奇异值分解的直扩信号伪码序列及信息序列的盲估计方法。该方法对接收信号构成的观测矩阵进行奇异值分解,通过左奇异向量实现伪码序列估计的盲估计。同时,通过右奇异向量可以在信号序列未同步和伪码序列未知的情况下实现信息序列的盲估计。仿真实验结果表明该算法具有精确度高、稳定性高、计算量小和观测时间短等优点。     

利用三阶相关特征信息的周期长码扩频信号伪码盲估计

针对非合作通信下长码直扩码分多址信号的伪随机序列估计问题,本文首先利用同阶数、不同本原多项式产生的m序列的三阶相关函数峰不同的特点,构造三阶相关函数的特征信息矩阵。然后推导得到长码直扩码分多址信号三阶相关向量与特征信息矩阵的匹配理论值。最后估计接收信号延迟三阶相关函数,得到其三阶相关向量,与特征信息矩阵匹配,估计得到各扩频长码。理论分析和仿真结果表明该方法能够有效估计单用户和多用户的长码直接序列扩频信号伪随机序列。      

基于四阶矩切片循环谱的非周期性直扩信号检测与参数估计

由于非周期性直扩信号破坏了伪码的周期性和相关特性,原周期性直扩信号检测方法将失效或性能严重恶化.本文在信息序列不相关的前提下,利用四阶矩切片能有效抑制高斯白噪声和其循环相关谱具有明显谱峰的特点,提出一种基于四阶矩切片循环相关谱的非周期性直扩信号盲检测方法,该方法同时能精确估计信号载频.这种方法不需要先验信息,计算简单,...     

窄带干扰下基于循环谱的BPSK直扩信号盲检测

针对窄带干扰中BPSK直扩信号检测,提出了一种基于循环谱的新的检测方法,给出了具体检测流程,分析了检测性能。该方法充分利用了窄带干扰和直扩信号的循环平稳特性,通过峰值搜索检测信号。在不需要知道信号伪码序列和频率参数等先验信息的情况下,该检测方法在窄带强干扰中能有效地实现直扩信号盲检测。仿真实验证明了所提出检测方法的有效性。     

基于四阶累积量的二次谱法检测DS_SS伪码周期

在二次谱方法提取直扩信号扩频周期的基础上，提出了一种基于四阶累积量一维切片的直扩信号二次谱检测法。这种方法不要任何先验条件，利用接收信号的四阶累积量一维切片代替信号的相关函数做二次功率谱检测。克服了高斯白噪声对信号检测的影响，降低了直扩信号的伪码周期检测的信噪比的门限。理论推导和仿真结果表明，该方法能在极低信噪比的条件下检测直扩信号的扩频周期。     

直扩信号抗多径能力分析

以二径模型为例,对直扩系统抗多径能力进行了分析。对几种实用扩频码序列特性进行了介绍,并对各种序列的自相关函数及加信息调制后扩频码序列与之的相关函数进行了仿真。最后得出结论:直扩系统中对多径信号的抑制能力小于系统的处理增益。从系统多址能力、抗白噪声能力及抗多径干扰能力综合考虑,对单址系统、多址系统伪码码型的选取提出了建议。     

谱相关理论用于直接序列扩谱信号的检测与估计

本文论述了谱相关理论在直接序列扩谱信号的检测与估计中的应用，提出了利用谱相关函数法与集平均算法相结合的方法来实现对低信噪比直接序列扩谱信号的检测及其载频与伪码速率的估计，并利用相关处理方法来估计的伪码周期，信息码序列及伪码序列，通过计算机模拟证实了该方法的有效性。     

直扩信号检测的相关积累技术

分析直接序列扩谱信号与噪声在统计特征上的差别，在此基础上，提出了利用相关积累的思路来检测直扩信号载频和码速的方法，这种相关积累充分利用了伪噪声和噪声之间的统计差别，以较长的积累时间，来获得低信噪比下检测扩谱信号的能力，在仿真验证中，对于GPS的P码信号，在信噪比为－26dB（带内信噪比为－12dB)时，相关积累0．5－1s钟后，扩谱信号的载频和码速被准确估计出来，其误差在100kHz以内。     

基于二次谱的直扩信号伪码周期估计方法研究

文章采用二次功率谱法实现直接序列扩频信号(DS/SS信号)伪码周期的估计,此方法是对接收信号求得一次功率谱后再进行第二次求功率谱处理,最终得到信号的二次谱在信号伪码周期整数倍处出现一系列的尖峰脉冲,脉冲间距即为伪码周期。通过对二次谱法进行仿真实验,结果表明在较低信噪比条件下能够实现直扩信号的伪码周期估计;准确估计时所需的信噪比容限随着伪码周期的增加而逐渐降低。     

用倒谱法实现直接序列扩频信号检测的研究

用倒谱法检测被ｍ码调制的、携带信息的直接序列扩频信号,对其伪码周期和码元宽度等参数的可行性和有效性进行重点研究,从理论上推导了直接序列扩频信号的倒谱运算过程,其结果证明直接序列扩频信号倒谱输出的第一根和第二根谱线分别包含伪码的码元宽度及其周期信息,从而论证这种方法在理论上的可行性;通过计算机仿真验证检测性能。并且从仿真结果得出该方法在检测直扩信号时的优越性和局限性。     

直扩信号检测的相关积累技术

分析直接序列扩谱信号与噪声在统计特征上的差别,在此基础上,提出利 用相关积累的思路来检测直扩信号载频和码速的方法。这种相关积累技术充分 利用了伪噪声和噪声之间的统计差别,以较长的积累时间,来获得低信噪比下检 测扩谱信号的能力。在仿真验证中,对于 ＧＰＳ的 Ｐ码信号,在信噪比为－２６ ｄＢ(带内信噪比为－１２ ｄＢ）时,相关积累 ０．５～１ｓ钟后,扩谱信号的载频和码速被准 确估计出来,其误差在１１ ｋＨｚ以内。     

一种同时估计直扩信号伪码周期及码片速率的方法

在直扩（DSSS）通信的非合作无线电侦测、通信管理和管制等领域中,首要任务就是必须检测与估计到DSSS信号及有关参数,包括DSSS信号的伪码周期、码片速率等。由于DSSS信号的功率谱密度通常很低,往往被噪声淹没,致使常规的信号检测与估计方法无法直接应用。针对DSSS信号检测及其伪码周期、码片速率估计问题,综合了有关DSSS信号处理的相关处理方法,提出了可以同时检测DSSS信号并估计其伪码周期、码片速率参数的自相关方法。理论分析和实验表明所提出的方法在较低信噪比的环境下完全能对DSSS信号及其参数做出有效的检测与估计。     

非周期长码直扩信号同步及伪码序列盲估计

非合作直接序列扩频系统中伪随机码的估计与同步是正确获取信息的关键。现有的研究成果多集中在短码或周期长码直扩信号的解扩,该文针对无伪码先验知识条件下NPLC-DSSS信号的失步时间估计问题,提出一种基于相关矩阵元素分布建模的方法,该方法以信息码宽分段的信号构建自相关矩阵,并以该矩阵的Frobenius 范数与失步时间之间的对应关系,实现NPLC-DSSS信号失步时间的精确估计。在此基础上,通过引入判决辅助思想构建了循环迭代结构实现了NPLC-DSSS信号伪码序列的盲估计。最后,推导了该伪码序列盲估计问题的Cramer-Rao理论界。数值分析结果表明,文中所述算法在相同的信噪比和数据量条件下具有更好的估计精度,且对伪码的估计性能接近理论界。