一种M-ary扩频信号扩频序列集估计方法

针对M-ary扩频信号的扩频序列集估计问题,提出一种基于序贯相关检测的扩频码集估计方法。首先,对同步信号样点进行划分,并利用所分向量间的相关特性,通过迭代操作得到码集中某一个元素的估计;然后,将对应于该元素的样点向量从接收信号向量集合中剔除,并重复上述步骤,以序贯的方式得到扩频码集的一个估计;最后,利用原始信号对该码集的各个元素进行检验,剔除码集中的虚假元素从而得到最终估计结果。该方法可以实现M-ary扩频信号的扩频序列集估计,并且不受扩频码集类型的限制,由于避免了二维搜索以及K均值聚类的迭代操作,文中方法具有比文献方法更快的计算速度。

直接序列扩频信号参数估计研究

随着现代电子技术,特别是数字技术的发展,通信技术在保密性、可靠性和抗干扰性方面都得到了前所未有的发展。由于直接序列扩频(DSSS)通信比常规通信具有更强的抗干扰、抗截获能力,所以得到了越来越广泛的应用。而对此类信号的检测需求在民用及军用中均十分迫切的情况,笔者通过对直接序列扩频信号原理分析,提出了一套检测算法,并验证了其有效性。

猝发混合扩频水声隐蔽通信技术

针对常规的连续载波调制扩频通信方式容易通过能量检测的方法被截获的问题,提出了一种猝发的混合扩频水声隐蔽通信方式,该方法通过在时间上随机的发送脉冲混合调制扩频信号来降低截获概率,而且可以比较灵活的通过调整平均占空比来满足不同隐蔽性的要求,但是该隐蔽性是以牺牲通信速率为代价的。猝发信号中混合了二进制相位键控(BPSK)、循环移位键控(CSK)和多进制频移键控(MFSK)扩频调制方式,采用自同步和时频二维搜索算法实现码元和载波同步。通过仿真分析了猝发通信系统的隐蔽性能和多途信道下的误码性能,并且通过了南海海试验证了算法的性能,在5 km的通信距离上,4 kHz的带宽内,单个脉冲信号的通信速率可以达到317 bps,误码率达到10^(-3)以下。

LoRa扩频信道干扰与扩展性分析

为了提高LoRa通信系统节点的接入量,对LoRa通信系统的干扰及扩展性进行了详细分析。首先分析了LoRa相同扩频信道间和不同扩频信道间的干扰,得出相同扩频信道干扰严重的原因,以及不同扩频信道存在一定的干扰的情况,进而发现扩频信道间的码片间距越近干扰越严重;其次提出了一种LoRa不同扩频信道间的干扰消除算法,通过仿真验证了该算法能有效消除低扩频信道干扰的可行性;最后从理论上对LoRa原有调制解调算法进行了扩展性分析,结合LoRa技术的特点及干扰仿真结果得到LoRa技术新增扩频信道与相邻扩频信道的码片数之差大于等于128,并仿真验证了4条典型新增扩频信道的抗噪声性能、可行性,系统节点的可接入量能增加36.94%。

扩频通信技术原理及其应用

文中阐述了扩频通信技术的理论依据和基本概念,并结合扩频通信技术的分类及原理,重点分析了直接序列扩频和跳频扩频两种通信模式的技术特点,最后介绍了扩频通信在三个领域中的应用,可为从事无线电通信和电磁频谱管理等相关行业的技术人员提供参考。

扩频通信技术浅谈

文中阐述了扩频通信系统的特点,分析了扩频通信可行性的理论基础,即信息论中关于信息容量的香农公式和柯捷尔尼可夫关于信息差错概率公式,指出了扩频通信的主要性能指标,给出了扩频通信的数学模型和物理模型,最后分析了几种典型的扩频方式(包括直接序列扩频、跳频扩频、跳时扩频和直扩/跳频混合扩频)及其应用领域。

几种M元扩频体制的分析

M元扩频通信与传统的扩频方式相比,可以在抗干扰能力、保密能力、频带利用率和抗衰落能力等方面获得优良的性能。文章主要讨论了M元直接序列扩频、M元多码扩频和M元多载波扩频技术的基本原理与特点,并提出了一种新的M元扩频方案。

扩频技术及其应用

通过介绍扩频通信的基木原理、技术特点、实现方案和在现代高速数据通信中的广泛应用，揭示了扩频技术在解决常规数据通信传输速率低下和频谱利用不合理等方面起到的主要作用，阐述了扩频技术的广泛应用，在无线电频谱资源管理下作中的重大意义和通信技术的优良性能和广阔的发展前景。

多分辨分解下扩频通信信号重叠变换干扰仿真

非理想条件下的干扰会对扩频通信信号的传输质量产生负面影响,为提高扩频通信的安全性和稳定性,提出一种多分辨重叠变换下扩频通信信号抗干扰方法。利用多陪集采样技术采集扩频通信信号,通过对扩频通信信号展开多分辨分解获得多尺度下的扩频通信信号特征。利用重叠变换对扩频通信信号特征展开分离,获得干扰信号的特征,并对其展开抑制,再利用重叠逆变换恢复扩频通信信号中的有效信号,实现扩频通信信号抗干扰。仿真结果表明,上述方法的信号分离准确性高,抗干扰性能强。

基于扩频的大功率无线充电EMI抑制研究

感应式无线电能传输(IPT)是电动汽车、移动机器人等中高功率无线充电应用中最受欢迎的解决方案。然而,大功率无线电能传输系统存在宽频带电磁干扰(EMI)问题,影响周边电子设备的正常工作。因此,高功率无线电能传输系统必须采取有效的EMI抑制方案。此处提出了一种通过电力电子电路实现无线扩频传输的方案,从源头上抑制了EMI的峰值幅度,从而降低EMI对周围设备的影响。该方案无需增加额外设备,可在一定范围内降低传统EMI问题的困扰。最后,通过搭建实验平台,验证了所提方案的可行性和优越性。

带残余频偏的软扩频信号伪码序列盲估计

针对带残余频偏的软扩频信号伪码序列盲估计难的问题,提出一种奇异值分解(singular value decomposition,SVD)结合全数字锁相环(digital phase locked loop,DPLL)的方法。所提方法首先对待处理信号通过不重叠分段生成数据矩阵,每段信号长度为一倍伪码周期;然后利用其自相关矩阵的右上角元素估计失步点进行同步,并且在重新计算自相关矩阵后根据较大特征值个数估计进制数;最后通过多次快速SVD算法结合DPLL最终实现伪码序列的盲估计。仿真结果显示,所提方法在低信噪比条件下可以有效估计出带残余频偏的软扩频信号的伪码序列,并且性能优于其他对比方法。

几种典型的扩频通信方法分析

文中阐述了扩频通信系统的优势,介绍了扩频通信几种典型的扩频方法(包括直接序列扩频、跳频扩频和直扩/跳频混合扩频)并分析了各种方法的优点及其应用领域。

基于AT86RF231的无线扩频语音通信方案

随着无线通信技术的发展,适配多种应用场景的短距离无线通信技术应运而生。ZigBee技术是一种近距离、低复杂度、低功耗、低数据速率、低成本的双向无线通信技术。由于传输的时延不固定,ZigBee不适合实时语音通信。为改善时延问题,文章设计了一种以ZigBee芯片AT86RF231为通信芯片的语音对讲系统,使用芯片的MAC层和物理层,通过FPGA控制收发时序,实现了实时无线语音通信,满足了某系统的无线语音通信要求。

自编码扩频和直接序列扩频的性能比较

基于自编码扩频在传输数字信息时能实现扩频码动态可变的现象,讨论了自编码扩频的原理、传输特性,引入等效扩频增益描述其性能变化,并针对自干扰现象提出了改进方法。通过分析和仿真表明,虽然自编码扩频的增益与经典扩频实际上相同,但是通信的隐蔽性得到了改进。

跻身未来的电力线通信(五)宽带PLC的扩频技术融入

在直接序列扩频机理的基础上 ,就其抗干扰能力给出了理论分析 ,并指出其优点及不足之处。针对直接序列扩频中传输速率低的问题 ,提出了采用多进制正交扩频技术的方案 ,包括多进制正交扩频的发送、接收及其特点分析等内容 ,以提高电力线通信 ( PLC)的通信容量 ,并进而组成基于多进制正交扩频的 PLC网络 ( PLC- NET)。该方案有效地解决了 PLC- NET发展的宽带问题 ,对组建大型 PLC-

基于DSP+FPGA的扩频接收机快捕技术

提出一种在接收信号具有显著的多普勒频移的不确定性条件下,采用全数字的、适宜于扩频码和载波快速同步的新型扩频接收机结构。该接收机能在极短时间内建立快速同步,有效地实现实时突发通信。

扩频通信的发展与应用研究

在无线本地环路的各种技术手段中,扩频技术以其高数据速率和在一定条件下无需频率许可证等优点,在数据传输中得到越来越广泛的应用,分析了跳频扩频和直序扩频技术的优点以及常见扩频系统的原理,研究了扩频微波技术在网络通讯中的应用.

基于WiFi信号二次扩频的矿井TOA测距方法

针对TOA方法对时间测量精度要求高,但现有矿井WiFi通信系统通信过程中时间测量分辨率低的问题,提出了一种对WiFi信号进行二次扩频以获得高时间分辨率的TOA测距方法。在WiFi移动站上集成多载波扩频调制部件,用以对测距的WiFi信号进行二次扩频;在WiFi基站集成多载波扩频解调部件,并利用FPGA设计的高速数字匹配滤波器扩频码捕获算法,在亚码片级上对WiFi移动站发出的测距信号进行捕获,进而得到高分辨率的信号传播时延。试验结果表明,该方法测距误差均值为1.92m,能够为WiFi通信系统进行TOA定位提供可靠的测距值。

圆天线阵时空调制扩频通信定位系统设计与仿真

针对通信定位综合一体化的趋势和未来移动通信发展的需要 .提出了一种新颖的四相时空调制扩频技术 ,设计了一种利用 36元均匀间隔圆阵天线发射的通信定位综合化系统 .由于巧妙地利用了沃尔氏序列与其交替倒相序列正交的特性 ,接收机相当简单 ,而误码性仍与直接序列扩频PSK接近 .给出了信号的编码、调制、发射、解扩和方位角估计等关键技术的解决方案 。

基于SVD-K-means算法的软扩频信号伪码序列盲估计

针对通信中软扩频信号伪码序列盲估计困难的问题,提出一种奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和K-means聚类相结合的方法。该方法先对接收信号按照一倍伪码周期进行不重叠分段构造数据矩阵。其次对数据矩阵和相似性矩阵分别进行SVD完成对伪码序列集合规模数的估计、数据降噪、粗分类以及初始聚类中心的选取。最后通过K-means算法优化分类结果,得到伪码序列的估计值。该算法在聚类之前事先确定聚类数目,大大减少了迭代次数。同时实验结果表明,该算法在信息码元分组小于5 bit,信噪比大于-10 dB时可以准确估计出软扩频信号的伪码序列,性能较同类算法有所提升。