一种K-means改进算法的软扩频信号伪码序列盲估计

针对软扩频信号因采用了编码技术使得伪码序列难以估计的问题,该文提出一种基于K-means聚类改进的软扩频信号伪码序列盲估计方法。该方法首先以单倍伪码周期的窗长对接收信号进行数据分段以构造观测数据矩阵,其次利用相似测度的理论从观测数据中寻找出K-means算法最优的初始聚类中心点,然后通过搜索平均轮廓系数(Silhouette Coefficient,SC)最大的绝对值以完成伪码集合规模数的估计,最后找到估计的伪码集合规模数所对应的聚类中心点集合,进一步完成对软扩频信号伪码序列的盲估计。通过仿真实验表明,在伪码序列估计错误概率低于0.1的情况下,该文方法比未改进方法提高信噪比约4 dB;而且在同一条件下,该文方法对信号的盲解扩性能优于未改进的方法。

扩频映射编码中伪随机序列的性能研究

扩频映射编码系统中,伪随机码的纠错性能至关重要。构造平衡Gold序列,循环移位m序列和移位正交m序列,分析比较其相关特性;计算扩频映射码集的最小码距,证明循环移位m序列和移位正交m序列纠错能力更好;建立系统的数学模型,对采用不同码型的系统误码率进行蒙特卡罗仿真,结果与理论分析吻合。证明选取相关特性好、最小码距大的伪随机序列集,适当增加扩频因子,可以提高扩频编码系统的性能。

直接序列扩频接收机伪码捕获仿真设计

伪码捕获是直接序列扩频接收机的关键技术,其性能的好坏直接影响扩频系统能否正常工作。通过对 伪码捕获原理进行了分析以及对各种捕获方法进行了比较,确定一种适合FPGA实现的"捕获零中频处理方案"。 利用SPW仿真平台对其进行了浮点、定点仿真,最后利用仿真得到的定点规则在FPGA上实现了该系统。

应用LMS自适应滤波器实现直接序列扩频系统伪码同步

在直扩系统中,伪随机序列的同步必须在数据解调判决前完成。介绍了一种新型的同步方法,这种方法利用LMS自适应滤波器来检测收发端的码延迟,具有比传统的相关检测更优良的性能。更重要的是,这种方法根据稳定后的滤波器工作特性,可直接实现PN码的跟踪,不需要额外电路。

一种基于Matlab的扩频伪码M序列的产生方法

本文讨论了扩频伪码M序列的产生方法,提出了基于Matlab的产生方法,并给出了生成M序列的源程序。

直接序列扩频系统中的伪码同步的FPGA实现

针对直接序列扩频(DS-SS)系统中,需要精确伪码(PN码)同步这一难题,给出了一个基于 FPGA的实现方案,并对其进行了时序仿真及和硬件调试,结果表明电路工作正确可靠,能满足设计要求。

直扩水声通信机的码同步技术研究

为了降低扩频码同步技术对硬件的依赖,提高水声通信机的性能,对传统直接序列扩频码同步技术进行了一些改进。扩频码同步技术包括码捕获和码跟踪两个阶段,在码捕获阶段,采用双倍补零法扩展接收信号与接收机本地扩频码序列,使两者满足基二快速傅里叶变换运算的要求;在控制逻辑部分采用蓄水池抽样算法来确定范围内载波频偏值的计算顺序,无需按照固定顺序遍历范围内的载波频偏值,从而减少了计算量。在码跟踪阶段,采用了全时间超前-滞后非相干相关同步跟踪回路,采用双Δ值延迟锁相环的设计,扩大了跟踪范围,降低了失锁概率。最后基于DSP平台实现了直接序列扩频水声通信系统,该系统通过了水箱实验环境的测试。

直接扩频序列信号伪码周期的估计

针对伪码周期截获的难题,提出了一种基于低信噪比直扩信号功率谱二次处理的新方法,理论分析和计算机仿真表明了此算法的有效性。

基于PN序列抽取的伪码调相引信信号处理研究

现有的A/D和DSP硬件性能一直是伪码调相引信信号处理系统数字化过程中的瓶颈。文中讨论了一种带有抽取数字相关器的伪码调相引信。该技术利用抽取PN序列原理,在保持引信距离分辨率的同时,减少了对A/D采样率和DSP处理速率的要求。文中分析了原理,给出了实现过程,并进行了仿真,结果表明基于PN序列抽取的伪码调相引信距离响应保持不变。但该方法需要增加积分时间以提高信噪比。

直接序列扩频通信伪码同步的研究

首先介绍了中频累积和视频累积是提高周期信号信噪比的两种方法，然后分析和讨论了这两种方法在直接序列扩频通信伪码同步里的应用和应用的意义。

直扩信号伪码周期及序列的估计算法

为了解决直扩信号伪码周期和序列估计的难题,提出了功率谱二次处理结合信号子空间分解的方法。该方法首先利用功率谱二次处理手段估计出直接序列扩频(DS-SS)信号的伪码周期,在此基础上采用信号子空间分解对DS-SS信号伪码序列进行盲估计。为了用信号子空间分解法对伪码序列实施精确估计,在其后加上了r1校正方法。计算机模拟结果表明,该方法在输入信噪比小于-14 dB时还能良好地工作。

一种直扩信号伪码周期及序列的盲估计方法

论述了功率谱二次处理理论和信号子空间分解方法在直接序列扩频(DS/SS)信号的伪码周期估计以及伪码序列盲估计中的应用,提出了利用功率谱二次处理结合信号子空间分解的方法以实现对低信噪比DS/SS信号的完全估计。计算机模拟结果表明,该方法在较低的输入信噪比条件下能良好地工作。

一种DS/SS信号PN码序列估计的神经网络方法

本文提出了一种利用神经网络（Ｎ．Ｎ．）完成直接序列扩频（ＤＳ／ＳＳ）信号 ＰＮ（伪噪声码）码序列估计的新方法。该方法充分利用了无监督Ｎ．Ｎ．的自适应主元提取特性，加上其高速运算能力，解决了传统方法在ＰＮ码的实时处理及实现上的困难，理论分析和数值结果表明了本方案能在较低的输入信噪比条件下完成对ＰＮ码的正确估计。

基于奇异值分解的直扩信号伪码序列及信息序列盲估计方法

针对非合作扩频通信中直扩信号伪码序列的盲估计问题,在已知码片速率和伪码周期的前提下,该文提出一种基于奇异值分解的直扩信号伪码序列及信息序列的盲估计方法。该方法对接收信号构成的观测矩阵进行奇异值分解,通过左奇异向量实现伪码序列估计的盲估计。同时,通过右奇异向量可以在信号序列未同步和伪码序列未知的情况下实现信息序列的盲估计。仿真实验结果表明该算法具有精确度高、稳定性高、计算量小和观测时间短等优点。

窄带干扰条件下含有未知载频的直扩信号的伪码序列估计

为了解决窄带干扰条件下含有未知载频的直扩信号的伪码序列的估计问题,该文在已知码片速率和伪码周期的前提下,提出一种结合矩阵特征分解和线性调频Z变换的伪码序列盲估计算法。该方法对接收信号分段获得观察向量,并对观察向量的相关矩阵进行特征分解,最后应用改进的最小描述长度(MDL)准则和线性调频Z变换(CZT)对特征向量进行处理,可以估计出窄带干扰信号,同时还可以估计出信号的载频和伪码序列。仿真实验给出了不同干扰信号和不同伪码序列长度时算法的性能曲线,理论分析和仿真结果都表明了该方法能有效地工作在较低的信噪比下。

准正交多值PN码M元扩频通信系统及其性能分析

提出了一种扩频方案.通过格雷互补序列树型扩展算法构造对偶多值PN码混合矩阵,并利用该混合矩阵对信息序列进行M元扩频,这种扩频方式能有效地提高频带效率和抗截获性能,比直接序列扩频具有3 dB的性能改善.针对伪码较长的扩频通信系统码同步计算复杂度高、硬件实现困难的缺点,提出了一种基于两级FFT的快速捕获算法,其计算复杂度与传统的PMF-FFT算法相比能下降一个数量级.通过同相、正交支路进行交叉混合数据解扩,能有效消除载波相位偏移对系统性能的影响.

直扩系统伪码序列串并组合捕获方案

针对低信噪比条件下长伪码序列的快速捕获问题,提出了一种新的捕获方案,即串并组合捕获.给出了系统硬件实现的原理框图,建立了系统的数学模型,采用状态转移函数推导了系统平均捕获时间的计算表达式.在综合考虑伪码相位误差,多普勒频移和噪声干扰的基础上,详细分析了系统的捕获性能.

运用辅助序列的快速变步长PN码捕获的新算法

扩频伪随机码同步是扩频接收技术中的关键技术。根据文献 [1]中提出的引入辅助序列信号替代原伪码信号与接收伪码序列进行相关接收的新思想 ,设计了一种闭环变步长捕获的新结构 ,此结构与原无变步长的闭环捕获结构的仿真结果比较表明 ,新算法在长码 ,大偏移情况下能极大地缩短捕获时间 ,从而有效地改善了算法的平均捕获时间。同时 ,由于采用较大的相关积分时间 。

基于广义能量函数的扩频码序列盲估计算法

本文提出一种基于广义能量函数(GEF)的直接序列扩频(DS/SS)信号扩频码序列的盲估计方法。广义能量函数通过引入一个加权矩阵来优化线性神经网络的连接权矢量,可以推导出一种新的递归最小二乘(RLS)学习算法。该算法能高效提取一个输入信号相关矩阵的多个主分量,可对同步和非同步模型下的PN码序列实现盲估计。该算法具有收敛快、稳健性好等优点,其运算量和储存量远远小于特征值分解算法,收敛速度、相关性能和运算复杂度等恢复性能优于压缩投影逼近子空间跟踪(PASTd)算法和改进神经网络(MHR)算法。计算机仿真证明,该算法能在较低的信噪比条件下,实时高效地恢复PN码序列,具有优异的性能。

多径干扰下扩频导航信号伪码跟踪性能仿真研究

分析了多径环境下扩频导航接收机伪码信号跟踪性能。主要分析了时延绝对值小于一个码片的多径信号对导航信号伪码相位跟踪误差的影响,给出了接收机伪码跟踪环的结构框图,并建立了环路的数学模型,在考虑多径信号的基础上分析了混合信号相位跟踪的数学模型,分析了混合信号下伪码跟踪环相位跟踪的性能。在数学模型分析的基础上对存在单路多径信号时伪码相位跟踪性能进行了计算机仿真,并运用Matlab中的Simulink进行了具体的实现。