通信侦察中的伪码序列盲估计算法

针对卫星通信侦察与对抗,提出了一种DS-SS通信信号的伪码序列盲估计算法.首先采用循环自相关方法估计信号载频,对截获的中频信号进行解调,得到基带信号,再采用循环自相关估计PN码周期.然后利用分段互相关方法估计信息码与PN码同步调制起始点.在此基础上,完成对伪码码序列的识别.仿真实验结果表明,该方法在极低信噪比条件下可以得到准确的伪码序列估计.     

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。     

一种直扩信号伪码速率的快速检测方法

为了解决快速提取直接序列扩频通信信号伪码码速率的难题,详细介绍了一种用延时相乘法实现快速提取直扩信号伪码速率的原理和实现方法。理论分析和计算机模拟表明,该方法在较低的输入信噪比条件下具有较高的识别率。     

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。     

基于序列样本的威胁雷达信号识别方法

针对传统信号识别速度慢和对无法识别持续时间短的威胁雷达信号等问题,研究了信号序列样本构建方法和变步长匹配方法,提出了一种基于序列样本的威胁雷达信号识别方法。该方法根据先验知识构建雷达信号序列样本,采用变步长匹配法对脉冲流进行匹配识别,并对持续时间较短的雷达信号进行处理。仿真实验验证了基于样本序列的威胁雷达信号识别方法的有效性和可靠性,实验表明该方法对复杂环境和复杂体制雷达信号的适应能力强,正确匹配率高。     

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...     

混沌序列相关特性研究及在扩频通信中的应用

分别用Logistic映射和Chebyshev映射产生出混沌序列,在Matlab下进行相关性分析,再以Chebyshev映射产生的混沌序列代替传统的伪随机序列作为扩频通信系统的扩频码,在Simulink下进行扩频通信系统的仿真,综合分析了基于混沌序列的扩频系统的抗噪性能,仿真结果验证了基于混沌序列的扩频系统的抗干扰性能和混沌序列作为码的应用价值.     

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。     

变步长LMS算法在PCMA信号相位估计中的应用

为提高PCMA信号相位估计的精度,基于联合循环统计量与变步长最小均方（least mean square,LMS）的理论,提出了一种PCMA信号相位高精度估计算法。算法推导信号参数与循环统计量的定量关系进行相位的初估计,对接收信号进行变步长的LMS自适应滤波,通过迭代提升相位估计精度。对算法进行了不同维度的仿真对比实验,仿真结果表明,算法收敛速度快,适用范围广,性能相较于传统方法提升2dB左右。