基于特征分析算法的变换域通信系统接收技术

异步条件下对变换域通信系统(TDCS)信号用特征值分解法可估计基函数序列,但由于协方差矩阵特征分解的不唯一性,造成分段得到的特征向量存在标量模糊的缺陷。通过理论分析特征值分解算法,提出了一种改进算法,将接收信号的分段周期扩大为基函数周期的2倍,通过特征值分解算法得到协方差矩阵的最大特征向量,用长度为基函数周期的窗口在最大特征向量中滑动,当窗口的二范数达到最大值时,即可得到基函数序列。通过实验仿真,改进算法能够有效克服分段向量出现部分正反号的缺陷,系统误码性能与同步条件下的系统误码性能基本一致。     

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。     

组合二进制偏移载波信号的伪码周期及组合码序列盲估计

针对在非协作通信以及低信噪比下组合二进制偏移载波(CBOC)信号伪码周期和组合码序列较难估计的问题,该文提出了2次谱算法与基于径向基函数(RBF)神经网络算法。对输入信号进行2次功率谱计算,可以得到CBOC信号的伪码周期。在此基础上,首先对接收的1周期组合码序列进行重叠分段,其次优化筛选出学习系数,对每段数据向量作为RBF神经网络的输入信号并进行有监督地调节,最后对每段数据向量多次输入并反复训练权值向量就可以恢复原组合码序列。仿真结果表明,利用2次谱可以在低信噪比下估计出伪码周期;在误码率低于1%的情况下,所提出的RBF神经网络相比于反向传播(BP)神经网络与Sanger神经网络,信噪比分别提高1 dB和3 dB,并且在同等条件下所需的数据组数较少。     

频谱失配情况下TDCS性能分析及感知结果交换机制

在变换域通信系统(TDCS)中,通常假设收发两端频谱感知结果是一致的,若收发两端频谱感知结果不一致会使TDCS性能恶化。基于TDCS的基本原理,对收发两端频谱感知结果不一致(频谱失配)时的误码率性能进行了理论分析,推导并仿真验证了频谱失配情况下,理论误码率的表达式。为解决频谱失配对TDCS影响,提出了一种不需任何附加控制信道的TDCS收发两端交换频谱感知结果的机制。利用该方案,收发两端在交换各自的频谱感知结果后,利用双方频谱感知结果的交集进行通信,相当于收发两端处于同一频谱环境。最后,对该频谱感知结果交换方案进行了简单的理论分析。     

一种TDCS信号检测及基函数周期估计的方法

针对变换域通信系统（Transform Domain Communication System, TDCS）信号难以检测的问题，设计了基于功率谱二次处理的检测方法。通过数学建模，理论推导了TDCS信号的自相关函数，并由此推出了TDCS信号的两次功率谱函数，证明了TDCS信号的二次功率谱存在周期性谱峰的特征，并给出了谱峰周期与基函数周期的数学关系。据此设计了一种TDCS信号检测算法，该算法能够检测TDCS信号并对基函数周期给予估计。理论分析了高斯白噪声对检测算法的影响，通过计算机仿真，验证了该算法在低信噪比下的性能，对比了二次功率谱法与时域相关法的检测性能，验证了采样数据长度对检测性能的影响。仿真结果表明在低信噪比条件下，本文算法对基函数周期估计仍有效，且算法性能相较于自相关法提高了约1.5 dB，增加采样数据长度可进一步提高二次功率谱算法的准确性。     

非周期长码直扩信号的盲解扩

本文利用信号延迟相乘,消除信息码对长扰码和扩频码的影响;利用m序列的线性移位叠加性,巧妙分段信号,提出一种分段相关的信号解扰方法;对解扰信号利用斜消矩阵法估计扩频序列本原多项式,并利用基于协方差范数的信息码盲同步法实现信息码同步;最终得到非周期长码直扩信号盲解扩方法。该方法仅需要预知信号扰码m序列本原多项式和扩频码码片速率。仿真结果表明,该算法仅利用1/8倍长码序列周期长度的信号就能在信噪比3.6dB以上达到10-2以下解扩误码率。      

降低TDCS峰均功率比算法及性能分析

针对变换域通信系统出现的高峰均功率比的问题,提出了一种降低TDCS系统峰均功率比的算法。该算法通过对随机相位进行选择,生成一定数量的基函数,并在此基础上,寻找到峰均功率比较低的基函数来传输数据,从而得到改进的TDCS框图。仿真结果表明,改进算法能在不影响TDCS的误码率性能的情况下有效降低PAPR,在CCDF为10-3时,改进算法的PA0较原始TDCS降低了6.1 dB。     

改进的分布式粒子滤波盲均衡算法

针对多节点合作接收系统中的盲均衡问题,提出了一种基于一致优化的分布式粒子滤波盲均衡改进算法。该算法采用多个接收机组成无融合中心的分布式网络,使用分布式粒子滤波合作估计共同的发送符号序列,克服了单接收节点受信道影响大、误码率高的问题。为了保证粒子滤波中每个节点产生共同的粒子集和粒子权重,采用基于交替方向乘子法的一致优化算法获得联合似然函数,并与最大一致协议相结合,从而使每个节点获得相同的最佳重要性函数和粒子权重。理论分析与仿真结果表明,该算法只需经过有限次的一致迭代就可以达到集中式合作盲均衡的性能。全分布式的多节点合作获得了空间分集增益,降低了系统误码率。      

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...     

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。