一种长周期伪码信号的跳跃式扩展重叠捕获方法

随着直扩技术的发展,为提高应用系统的信号质量,出现了长周期伪码信号。然而,正是由于长周期伪码的出现及广泛应用,引发了系统接收的同步搜索误差大、速度慢等关键问题。为此,针对长周期伪码特性,考虑现有方法的局限和不足,提出了一种跳跃式扩展重叠捕获方法,通过扩展分段的跳跃式重叠技术来扩大搜索范围及提高处理速度。仿真结果表明,新方法在捕获性能及处理速度、检测概率等方面都明显优于现有的方法。此研究可以为扩频信号的高效同步及系统应用提供技术基础。     

基于LMD频域近似熵频谱感知算法研究

针对现有频域近似熵频谱感知技术在低信噪比条件下抗噪声性能和检测性能有待提升的问题,提出了一种基于LMD频域近似熵的频谱感知算法。(1)算法筛选出3个PF分量累加求和,使得算法提取局部调频包络特征信息得到最优,进一步排除噪声不确定度的影响。(2)算法对累加PF分量进行频域变换后求其近似熵,增强算法对频域信息的嗅探能力,提升算法检测性能。Monte Carlo仿真结果表明,在噪声不确定度为0dB,采样点数为8 000的情况下,当信噪比大于-19 d B时,可以对2ASK信号达到100%的检测概率,与现有频域近似熵算法相比,检测性能约有17 d B的提升。     

基于谱分析的卫星通信调制识别算法

通过分析典型卫星通信信号功率谱、平方谱、四次方谱以及包络平方谱特性,针对卫星通信随参信道造成信号噪声谱均值与方差随频率变化这一问题,采用最小二乘法对信号谱图进行预处理,定义偏离比作为单频分量检测值,在无任何先验知识条件下提取一组鲁棒性强的特征参数,实现信号自动调制识别。实验证明,改进后的算法复杂度较低、过程简单易实现,所提取参数对数字信号的调制指数与滚降系数不敏感,具有较好的可分性与稳健性,并同样适用于随参信道的信号调制识别,具有一定的实用意义。     

北斗卫星导航系统商业化发展策略

为应对海军在全球公域投送力量时面临的严重"反介入/区域拒止"(anti-access/areal denial,A2/AD)挑战,美国海军利用电磁作战方面的技术优势,率先提出并重点发展了"电磁机动战"。虽然该理论还处于进一步完善当中,但随着研究和实施的深入,将有助于提高美国海军在电磁领域的作战优势。     

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。     

双极化天线的通信信号检测方法

在详细分析与探讨信号防御性能的基础上,对利用边界扫描的大区域通信信号电路体系进行了探讨,提出以TD-SCDMA网络为基础的双极化天线通信信号检测系统。通信信号检测过程中,用嵌入式处理器LPC2148结合四阶累积量的切片检测出TD-SCDMA信号,并通过估计获得TD-SCDMA信号的采样率,经过二次谱算法的运算,获得谱峰间的距离来估计出OVSE码的周期参数。以标准验证芯片为中心,针对相同类型的混合信号电路组建验证电路,最终完成对验证模块DOT4MBST及验证电路的检测验证。测试结果表明,提出的双极化天线的通信信号检测系统能够在错综复杂环境中,对通信信号进行精确的采集,且鲁棒性强。     

基于Gabor谱方法的跳频信号参数盲估计

提出了一种基于Gabor谱的未知跳频信号参数盲估计方法。该方法利用Gabor谱能量集中、时频分辨率高、交叉项干扰小的特点,在未知任何先验参数的情况下,能够准确估计出跳频信号的跳频频率、跳变时刻和跳频信号驻留时间等参数。通过计算机仿真得到了较为准确的估计结果,验证了该算法的有效性。     

基于声矢量传感器原理的目标被动定向算法

声测被动定向是声学监视技术的重要研究内容.为了实现对低空运动目标的声学监视,提出了一种基于声矢量传感器原理的被动定向方法,推导出了基于互谱法声强测量技术的定向算法,并对定向算法进行了分析和数值仿真.仿真表明:当传感器尺寸为0.28m、信号信噪比为5dB时,定向精度在2.5°以内.仿真结果说明,该定向算法是正确可行的,有较大的实用价值.该研究成果可直接用于空中运动目标,如飞机、导弹和无人机等目标的声测被动定向.     

空地通信信道模拟器的研究与设计

空地通信信道仿真是通信系统仿真的一个重要方面。在研究接收信号包络分布和多普勒功率谱的基础上,综合分析路径损耗、信道时延、多径衰落和信道噪声对信道的影响,针对静止信道和移动信道,分别提出了信道模拟器的设计方案,并通过计算机仿真验证了设计方案的可行性和合理性。     

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。