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SIF模式特性的曼彻斯特改进算法

针对解决二次监视雷达(SSR)应答信号基于曼彻斯特编码特性分选时,会出现因混扰信号中包含SIF模式信号而不能完全分选,在基于曼彻斯特算法的基础上提出改进算法。该算法首先根据信号模式特征之间的不同,对混扰信号进行针对性预处理。然后通过求解得出分离矩阵,以实现对混扰信号中的SIF模式部分进行有效分选。最后对非SIF模式类信号进行分选。仿真验证表明,该改进算法在低信噪比时可以有效进行混模式信号分选,且其性能在相较同类算法时具有更好的抗噪性能与分选性能。