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。     

BOC调制信号相关检测算法

针对BOC调制信号的相关特性,提出一种针对BOC调制信号载波频率、扩频伪码速率和方波副载波速率的相关检测算法.为验证算法的有效性,在仿真环境下对算法进行仿真,并在不同信噪比下对算法性能进行分析.仿真结果表明,BOC调制信号相关检测算法能有效的实现对BOC调制信号的载频、扩频伪码速率和方波副载波速率的检测.     

直接序列扩频信号仿真数据的高效生成方法

扩频技术在通信和卫星导航领域得到了广泛应用,传统仿真数据的生成方法存在计算量大、忽略信道影响因素,较难实现高精度生成等问题.结合扩频系统信号和噪声的特点,提出了基于扩频码码片相关的信号生成以及基于AR模型的带限高斯噪声生成两种高效仿真信号生成方式.该方法计算量相对于传统高精度方法可由1GHz的生成速率降低至码片速率级的数据生成速率,同时保证了信号生成的灵活性和可控性.相关结果可用于现代化导航接收机的仿真数据快速生成.     

突发扩频信号码相位精确估计的卡尔曼滤波方法

文章首先分析了延迟锁定环在突发模式下码相位测量精度低的问题,然后建立了用于扩频信号伪码相位估计的卡尔曼滤波模型,并分析了该卡尔曼滤波器最优运行和提高测量精度的条件,提出用宽带延迟锁定环引导卡尔曼滤波的方法对突发扩频信号的码相位进行精确估计。通过仿真对比了在突发扩频信号下该方法与单独使用延迟锁定环的性能情况。     

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...     

GPS信号P码直接捕获方法

GPS系统中P码主要用于提供精密定位服务。为保证扩频信号具有更高的扩频增益、更强的抗模仿和抗欺骗能力,必须实现P码的直接捕获。同时,对P码这种超长伪码捕获技术研究对于扩频系统信息安全保密传输具有重要的意义。针对传统的P码直捕方法消耗资源大捕获时间长的问题,采用了一种基于XFAST短相关并行捕获的方法,并在Matlab平...     

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.     

带宽受限下频谱分离对提高RDSS入站容量的影响分析

用户入站容量是RDSS系统设计的一个重要指标,主要受限于入站信号之间的多址干扰.提高扩频码速率可以增加人站容量,但卫星转发器带宽限制了扩频码速率的最大值,从而限制了单个扩频频谱入站信号容量最大值.在卫星转发器带宽受限情况下,提出了采用分离扩频频谱的方法来提高入站容量,并分别对扩频频谱分离为两个和三个的情况进行了详细分析,得出了两种分离扩频频谱方案下扩频码速率的最优值.仿真结果表明,在现有转发器带宽内分离为两个扩频频谱可以提高入站容量29％,分离为三个扩频频谱可以提高人站容量37％.     

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。     

基于星座图恢复的MQAM信号调制方式识别算法*

针对MQAM信号调制方式的识别问题,提出了一种基于星座图恢复的算法。该算法首先估计信号载频及信噪比等参数,并依据波特率和符号定时完成对接收信号的波特率采样。随后采用一种非判决辅助载频偏差估计方法,以消除载频偏差及相位偏移对星座图恢复的影响。最后利用平均似然比检测的方法,完成MQAM信号调制方式的识别。仿真结果表明,与仅考虑信号幅值分布的极大似然算法相比,该算法具有更优的识别性能。     

DSSS时变窄带干扰抑制算法研究

在传统非线性最小二乘(NLS)算法的基础上,提出一种基于线谱估计的直接序列扩频(DSSS)系统抑制窄带干扰(NBI)的方法。该算法首先通过对基于正弦波叠加模型的NBI进行频率估计,再利用最小二乘准则进行自适应滤波,恢复出干扰信号包络,从而利用干扰对消器将其从观测数据中消除。仿真验证表明,本算法相对于传统的最小均方误差(LMS)算法、自适应频域陷波法,能较好地抑制时变音频NBI模型的干扰,且信息量损失较小。     

直序扩频系统中频信号的同时解扩解调方法

常规直序扩频接收机将中频信号的解扩、解调分立进行,获得的处理增益为扩频码的周期。对于输入信噪比极低的系统,该处理增益难以满足系统低误码率的要求。在基于软件无线电的直序扩频系统中,接收机可以对中频采样信号同时进行解扩解调,分析表明,当采样率满足一定条件时,能够获得比常规方法更高的处理增益,适宜在低信噪比系统中应用。     

相位非线性畸变对GPS伪距测量的影响

基于直接序列扩频体制的伪距测量在卫星导航、雷达、航天测控、深空探测等领域获得了广泛应用.射频链路、电缆多径等引入的相位非线性畸变会对扩频信号的传输时延产生影响,进而影响延迟锁定环(DLL)的伪距测量结果.传统群时延的定义难以描述一定带宽内的相位畸变,也难以与扩频信号时延建立对应关系.在对相频曲线进行Taylor展开的基础上给出了群时延的新定义,利用零阶群时延、线性群时延和抛物线群时延等来描述相位畸变,并定量研究各阶群时延对DLL伪距测量的影响.所得结论表明抛物线(二阶)群时延对伪距测量的影响最大.     

一种基于AMDF和ACF的基音周期提取算法研究

文中提出一种基于短时平均幅度差分函数(AMDF)和短时自相关函数(ACF)的基音周期提取算法。首先,将每帧语音信号通过AMDF算法进行计算,然后把得到的AMDF数值再通过ACF算法进行计算,得出每帧信号的基音周期,最后运用动态平滑技术计算出最终语音信号的基音周期。通过仿真实现该算法,并同基于MAMDF和ACF的基音周期提取算法进行比较。     

基于Logistic映射的混沌二相编码性能分析

针对目前常用的伪随机二相编码的缺点,利用Logistic混沌映射产生混沌序列并进行数字量化和截取,生成混沌二相编码信号,重点分析了混沌二相编码信号的相关性、混合信号隔离度、抗干扰性能和多普勒敏感性能。仿真分析表明,混沌二相编码信号不仅具有大的时宽带宽积和良好的自相关性,而且具有较强的抗干扰性能和更宽的多普勒容限,是一种较为理想的雷达脉冲压缩信号。     

矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。     

多指数连续相位调制信号的早迟环定时同步

针对多指数连续相位调制信号提出基于序列检测的早迟环定时同步,利用维特比算法的幸存度量构造定时误差估计器。根据误差估计的S曲线和方差,优化定时误差捕获范围和估计精度、消除环路假锁点,同时利用多指数连续相位调制的脉冲幅度调制分解对定时误差估计器进行简化。仿真结果表明,优化后的早迟环定时误差捕获范围最大可达±0.5个符号周期,估计精度在中低信噪比下能够接近修正的克拉美罗界,在高信噪比下也有较好的估计性能;当早迟环定时支路的分支度量简化至最大似然序列检测的1/8时,对多进制、部分响应的多指数连续相位调制信号,造成的解调性能损失小于0.5 d B。     

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。