光双二进制调制信号的10Gbit／s无中继传输试验

本文介绍了光双二次制调制信号的１０ＧＧｂｉｔ／ｓｆ无中继传输。和常规的二进制强度调制信号比较，光纤色散造成的功率损耗得到有效减小。在１６４ｋｍ标准单模光纤情况下，功率衰耗小于１．８ｄＢ。

基于相关函数的二进制偏移载波调制信号无模糊捕获模型

针对二进制偏移载波(BOC)调制信号捕获模糊问题,提出了一种基于本地BOC信号分解-合成的算法。首先,将副载波按照本地BOC信号的阶数n进行分解;其次,把分解得到的函数分别与伪随机码相乘,得到2n个BOC信号子函数,再分别与接收BOC信号作互相关得到2n个互相关函数;最后,将上一步得到的2n个互相关函数按照分解-合成算法进一步处理。理论分析和仿真结果表明,与OQCC算法相比,在捕获BOC(1,1)和BOC(2,1)信号时,该分解-合成算法的主副峰分离度(ASDMSP)有21.51 d B和3.4 d B的提高。实验结果表明,该分解-合成算法能够有效解决BOC信号捕获模糊问题。

BOC调制信号抗多径双环估计方法

双环估计方法是为了解决全球卫星导航系统中二进制偏移载波(binary offset carrier,BOC)调制信号模糊跟踪问题所提出的一种码相位估计方法。为了提高双环估计方法的抗多径性能,将双环估计中本地产生的伪随机码转变为仅在码片边沿出现的双极性归零码,从而使得二维相关函数具有更尖锐的二维相关峰值,进而使得双环估计具有较强的抗多径性能。理论上重点分析了本文所提方法在带限条件下的抗多径性能,并进行了仿真实验。结果表明,相对于现有方法,本文所提方法能够同时实现对BOC调制信号的无模糊、抗多径、抗低载噪比的相位估计。

时分数据调制偏移载波信号的多参数盲估计

针对时分数据调制二进制偏移载波(TDDM-BOC)信号副载波速率、伪码速率以及载频等参数盲估计问题,该文提出一种基于频域累积的循环自相关算法。首先在接收端对TDDM-BOC信号求循环自相关函数,再在频域累积,通过检测不同切片上的谱峰间隔,可以同时估计以上多个参数。仿真实验证明了改进型的循环自相关算法能在低信噪比下达到较为精确的估计性能,这为我国"北斗"导航接收机的研发提供了一定的理论参考。

基于MATLAB的数字调制信号仿真系统设计

在设计通信系统数字信号仿真平台的基础上，应用MATLAB软件对二进制数字调制信号进行仿真，具体包括对二进制数字调制信号中的二进制幅度键控信号、二进制频移键控信号和二进制相移键控信号的仿真，并应用GUI的相应控件搭建通信系统数字信号的仿真平台。

基于Born-Jordan分布的LFM-BPSK信号的参数估计

对线性调频-二进制相位编码(LFM-BPSK)复合调制信号的参数估计,现有方法在低信噪比(SNR)环境下估计精度较低。针对该问题,文中推导出了LFM-BPSK信号的Born-Jordan(BJD)时频分布,分析了LFM-BPSK信号的时频特性,并提出了基于BJD时频分布的参数估计算法。首先,该算法在BJD时频变换的基础上使用霍夫变换对LFM-BPSK信号初始频率和调频斜率进行估计,并将二维的BJD时频变换转化为一维时域信号,通过降维后的时域信号求解码元宽度;然后,为了探寻参数估计的理论下界,文中还推导了LFM-BPSK信号参数估计的修正克拉美罗下界(MCRLB);最后,利用蒙特卡洛实验对三个参数进行了测试。仿真实验表明,文中算法在低SNR下的参数估计精度明显优于现有的算法,其性能接近MCRLB。

TDDM-BOC信号组合码序列及信息序列盲估计

该文针对低信噪比下TDDM-BOC(Time Division Data Modulation-Binary Offset Carrier)信号的组合码序列(将伪码序列和副载波序列看成一个整体序列)及信息序列盲估计问题,提出一种改进的基于奇异值分解的方法。该方法首先利用双信息符号周期、间隔一信息符号周期的时间窗对接受信号进行分段,并构成观测矩阵。然后对观测矩阵进行奇异值分解,通过左奇异向量实现组合码序列的盲估计。同时,通过右奇异向量实现信息序列的盲估计。仿真分析表明,该方法能够在较低的信噪比下达到精确估计的目的。这对于从事卫星导航接收机设计具有一定的参考价值。

TDDM-BOC信号副载波类型识别及参数盲估计

针对低信噪比下二进制偏移载波时分数据调制(time division data modulation-binary offset carrier,TDDM-BOC)信号的副载波类型盲识别及参数盲估计问题,提出了一种改进的基于循环谱包络的方法。该方法首先建立副载波分别为正弦和余弦时的TDDM-BOC信号模型,然后推导其对应的循环谱包络,最后通过在循环频率域的一维搜索即可完成副载波的类型识别以及伪码速率和副载波速率的盲估计。仿真分析表明,对于TDDMBOC(10,5)信号,该方法能在低信噪比下对副载波类型进行有效识别并且实现伪码速率、副载波速率的有效估计。

基于小波变换的BDPSK信号盲解调算法

在BDPSK信号解调中,非合作信号的载频估计误差或高动态环境引起的多普勒频移都会使得解调性能恶化,甚至无法解调。针对这个问题,提出了一种基于morlet小波变换的BDPSK信号盲解调算法。算法利用BDPSK信号小波系数模的幅度突变信息,完成符号率估计、符号同步和符号识别。算法无需载波恢复,对载频估计误差也不敏感,并且能够适应载频时变的BDPSK信号。仿真结果表明,算法具有较高的符号率估计性能和同步性能,盲解调性能比理论值恶化量约为1.6dB。

基于Sanger神经网络的TDDM-BOC信号组合码序列盲估计

针对低信噪比(SNR)下时分数据调制二进制偏移载波调制信号(TDDM-BOC)的组合码序列盲估计问题,提出一种基于Sanger神经网络(Sanger NN)的新方法。首先将已分段的信号作为输入信号并利用Sanger NN提取各主分量的权值向量;然后通过其多次输入反复训练权值向量,直至权值向量达到收敛;最终利用各个权值向量的符号函数重建信号的组合码序列,实现TDDM-BOC组合码序列的盲估计。此外,采用最优变步长的方法来提高收敛速度。理论分析和仿真实验表明,Sanger NN可以实现-20.9~0 d B信噪比下TDDM-BOC信号组合码序列的盲估计,且其复杂度明显低于传统奇异值分解(SVD)法和自适应特征提取的在线无监督学习神经网络(LEAP);尽管Sanger NN收敛所需数据组数大于LEAP,但收敛时间明显少于LEAP算法。

BDS QMBOC信号的捕获方法研究

为解决正交复用二进制偏移载波(QMBOC(6,1,4/33))调制信号在捕获过程中因二进制偏移载波(BOC)调制信号自身带来的相关多峰特性造成的信号同步模糊问题,针对现实同步精度有限的情况,提出一种偶数阶副峰消除技术(ESET)来实现QMBOC信号的非匹配无模糊捕获。ESET算法引入调制序列构造本地BOC信号,同时借鉴信号与伪码的互相关特性。将该算法与现已成熟的捕获方法进行捕获仿真对比分析,并在噪声存在的条件下分析各算法对环境的适应能力。理论分析与仿真结果表明,ESET算法几乎消除了QMBOC信号捕获模糊问题,且显著提高了主峰峰值,具有很好的环境适应能力。

基于粒子群优化算法的BPSK信号随机共振研究

鉴于二进制相位调制信号的调制频率较高以及在强噪声背景下的误码率较高,提出了一种二次采样与频率变换结合的随机共振方法来降低采样频率和输出误码率。为了实现随机共振系统参数的同步优化,将粒子群优化算法引入随机共振中,修正了经典随机共振应用于实际通信系统中信噪比的定义,并分析了非线性随机共振系统的输出响应。在强噪声背景下,对BPSK信号的传统接收方案和所提方法的误码率进行仿真对比分析,结果证实所提方法能有效地降低传输误码率。

基于全相位频谱校正的TMBOC信号的捕获

针对使用传统部分匹配滤波器(PMF)结合快速傅里叶变换(FFT)无法精确捕获时分复用二进制偏移载波(TMBOC)调制信号的问题,提出一种基于全相位频谱校正的捕获方法。首先通过PMF过程对接收信号进行部分相关运算,再使用全相位快速傅里叶变换(ap FFT)算法对多普勒效应进行补偿,最后结合全相位频谱校正技术对功率谱进行校正。仿真结果表明,在同一条件下,该算法比PMF-FFT加窗算法检测概率提高了3 d B左右,并有效缩短了捕获时间。该算法可比PMF-FFT加窗算法更精确捕获TMBOC信号。