通信侦察中基于神经网络的伪码序列估计

针对直接序列扩频通信信号伪噪声(PN)码的干扰侦察问题,在已知信号伪码参数的前提下对直扩信号进行特征分析,用基于变步长的PCA神经网络方法来实现伪码序列的盲估计。该方法利用基于Hebb学习规则的无监督多主分量神经网络,结合自适应变步长学习算法,在估计在线特征值的基础上来控制步长的变化,以使神经网络最终达到较好的稳态收敛。理论分析和仿真结果表明,本方法能在较低信噪比的情况下对较长伪码进行准确的估计。     

一种Turbo码中伪随机交织器的盲识别方法

目前Turbo码的构造中广泛应用的是伪随机交织器,要完成对Turbo码的识别,必不可少地需要得到伪随机交织器的参数。针对伪随机交织器的识别问题,通过引入扩频通信中PN序列盲估计的方法,利用功率谱二次处理法求出交织长度即m序列周期,再用特征分解方法对序列进行估计。仿真实验表明,该方法能够求出m序列的相关参数,完成对伪随机交织器的识别需求。     

采用非对角1-D切片的码片速率盲估计北大核心

在通信侦察识别中,通信信号的码元速率估计是调制识别和信息解调的前提和基础。针对直接序列扩频信号的伪码码片速率估计问题,提出了一种利用联合循环高阶累积量非对角1-D切片特征参数,对直扩信号码片速率进行盲估计的改进算法。该算法将采样信号不同延时的非对角1-D切片进行联合处理,通过自相关、快速傅里叶变换、求模平方等方法,增强了谱线特征。仿真实验证明,改进算法较2-D切片算法简化了计算,并且在更低信噪比条件下,实现了对无先验信息直接序列扩频信号的码片速率盲估计。     

采用非对角1-D切片的码片速率盲估计

在通信侦察识别中,通信信号的码元速率估计是调制识别和信息解调的前提和基础。针对直接序列扩频信号的伪码码片速率估计问题,提出了一种利用联合循环高阶累积量非对角1-D切片特征参数,对直扩信号码片速率进行盲估计的改进算法。该算法将采样信号不同延时的非对角1-D切片进行联合处理,通过自相关、快速傅里叶变换、求模平方等方法,增强了谱线特征。仿真实验证明,改进算法较2-D切片算法简化了计算,并且在更低信噪比条件下,实现了对无先验信息直接序列扩频信号的码片速率盲估计。     

基于双PN周期的短码DS-SS信号扩频波形及信息序列盲估计方法

针对短码DS-SS信号盲解扩,研究了DS-SS信号的扩频波形及信息序列盲估计问题,提出一种基于双PN周期分解的扩频波形与信息序列联合盲估计算法,该算法在低信噪比条件下同时完成扩频波形和信息序列的估计,计算量小,且避免传统方法利用单PN周期分解时扩频序列连接的相位模糊等问题,提高了肓估计的正确率.最后仿真验证了算法的有效...     

基于改进近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法

针对现代二次雷达系统通信中存在的Walsh软扩频难以盲解扩问题,借鉴常规扩频解扩方法及聚类分析,提出了一种基于近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法。该方法首先对接收信号进行采样得到目标结构数据集合,并根据统计量估计得出信号时延。然后采用改进近邻传播算法进行伪码集合估计,并得到聚类中心从而得到伪码集合。最后利用已知的Walsh码和信息码的映射关系得到信息序列,完成盲解扩问题。仿真结果表明,在白噪声条件下,可有效解决Walsh软扩频盲解扩问题,性能较同类算法均有提升并降低算法复杂度。     

存在自干扰码时的短周期伪码截获技术

针对伪码截获这一无线电侦察和导航战中的难题,从模式识别的角度研究存在自干扰码时的伪码截获问题。通过对干扰码的载波频率、相位等参数的估计和补偿,将自干扰码下的伪码截获问题转换为模式识别问题。结合伪码的周期性,采用二进制积累的方法大大降低了判决前所要求的信噪比,使得对扩频信号直接解调以截获伪码成为可能,改变了过去依靠大口径天线提高信噪比的方法。     

长码直扩信号的符号速率盲估计方法

针对长码直接序列扩频(DSSS)信号的符号速率估计的难题,提出了基于相关处理的方法。该方法首先估计长码直扩信号的相关函数二阶矩,然后将相关函数二阶矩的估计作为输入信号进行预处理,以去除扩频码周期处的峰值。对预处理后的信号再次进行自相关处理,则所得的信号的频谱中含有符号速率谱线。理论分析和计算机仿真证明了所提出的算法的有效性。     

分段相关累加算法提取直扩信号伪码周期

针对低信噪比直接序列扩频(DS/SS)信号伪码周期难以检测的问题,特别是加信码的直扩信号,提出了一种新的分段相关模值累加检测方法和相应的快速算法。计算机仿真表明,在信号带宽内信噪比为-12 dB时,能够快速有效地检测直扩信号的伪码周期。     

基于重叠保留法及FFT的伪码快速捕获技术研究

PN码的快速捕获是设计直接序列扩频接收机的关键技术之一。对于无限长的输入序列,采用了基于分段相关的快速捕获算法。分段相关采用重叠保留法,用FFT实现每块的相关运算。在Matlab环境下验证了本算法可以在低信噪比及高动态环境下实现PN码的快速捕获。