基于最小二乘法的高动态条件下抗频偏的精确同步方法

如何在高动态条件下实现精确同步是当今军事作战中必须解决的一个技术难题。在此条件下,码率偏移和载波频偏会影响精确同步的精度。该文提出一种改进的基于最小二乘法的伪码(PN)相位测量方法,并通过理论分析和仿真验证该方法在高动态条件的精确同步能力。理论推导可知,该方法消除了载波频偏的影响,并且具有强的抗噪声能力。数值仿真说明在选择PN序列不长的情况下该方法对码率偏移不敏感,并证明其具有很强的抗频偏能力。最终得到的测量结果说明该方法不仅有很高的测量精度,同时具有很好的抗噪声和频偏能力。

基于CAZAC序列的低复杂度抗频偏同步算法

提出了一种基于恒包络零自相关(CAZAC)序列的低复杂度抗频偏同步算法,适用于突发正交频分复用(OFDM)系统。由CAZAC序列构造一种新型前导序列,利用该序列的组合特性,推导其简化的定时度量函数,进而利用时延相关和对称相关特性实现精确稳定的定时同步。进一步地,基于所构造的前导序列,提出了一种联合循环前缀的加权频率同步方案,可获得更准确的频偏估计。仿真结果表明,无论是否存在频偏,所提算法在高斯信道、多径衰落信道环境下均具有良好的同步性能,并且其计算复杂度低于大多数现有代表性算法。

一种抗频偏的PN相位测量方法

PN相位测量是直扩系统时间同步的关键环节,为了使测量系统能够适用于航空航天等具有大多普勒偏移的环境中,文中提出了一种改进的基于时域相关值的三点二次内插PN相位测量方法。通过理论分析,对接收到的两路采样数据进行分段相关取模累加,可以很大程度上消除了载波频偏的影响;数值仿真验证了改进后的方法不仅具有良好的测量性能,同时具有很好的抗频偏能力。

LTE系统中基于PSS的抗大频偏和噪声的同步方法

传统的同步算法是将接收到的数据与本地的PSS进行相关,它的同步效果较好但是抗频偏能力很差。利用PSS信号在时域结构的对称性对接收到的半帧数据进行63点的相关运算,获取估计疑似同步位置,然后对各个疑似同步位置进行滑动相关得同步位置。同时,对多个无线帧的接收信号在高斯信道和LTE多径信道中分别进行了仿真,结果表明本文算法在性能和抗频偏能力方面较传统的算法有了明显的提高。

FBMC系统改进序列算法的定时同步技术

为提高滤波器组多载波(Filter Bank Multicarrier,FBMC)系统在低信噪比下的定时同步准确率和抗频偏性能,基于FBMC系统与正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiple,OFDM)系统的相似性,对OFDM系统定时同步中的Park测度函数进行改进并引入到FBMC系统中。利用共轭对称结构能够提高定时精度和加权处理能够更好地抵抗频偏影响的特点设计同步序列,进行共轭对称和加权处理。仿真结果表明,基于改进序列的Park算法相较共轭对称序列的TR1算法,其信噪比提前3 dB达到了100%定时准确率,实现了低信噪比下的高精度定时同步,且具有更强的抗频偏性能;相较原Park算法,相同信噪比下,改进序列的Park算法的频偏均方差(Mean Square Error,MSE)也小于原Park算法的频偏MSE,抗频偏性能表现更优。

一种基于迭代最小二乘法的精确同步方法

最小二乘拟合鉴相曲线的方法可以实现精确同步,但其对粗同步要求苛刻且不能有效对抗频偏。该文通过分析证明当粗同步误差在前后各半个码片周期内时,最小二乘法的测量值介于零和实际值之间。根据该特性提出基于迭代最小二乘法的精确同步方法,并引入分段相关取模策略,以达到抗频偏效果。理论分析表明该方法能够有效消除噪声的影响,并且在分段长度不大的情况下具有很强的抗频偏能力。仿真结果表明该方法具有很强的抗频偏和抗噪声能力,并且在粗同步误差覆盖前后半个码片范围时依然具有很高的测量精度。

应用于特殊场景的5G关键技术研究综述

随着5G在商用公网领域的全面部署,面向垂直行业专网等5G特殊场景的应用研究也日益深入,与公网具有完备基础设施的情况不同,许多特殊应用场景的基础通信设施匮乏,面向高速应急条件下的通信覆盖需求等需要开展5G特殊场景的适应性研究。面对上述特定需求场景的5G专项技术研究、标准制定工作也在如火如荼地开展,现将聚焦于接入回传一体化、终端直通、覆盖增强以及抗多普勒频偏等适用于广域覆盖或高速机动条件下5G关键技术的研究与回顾,对后续5G技术在特殊领域的推广应用具有借鉴意义。

DVB-CID信号解调算法与性能研究

载波标签(CID,Carrier Identification)技术是近年来提出的从技术与标准上根本解决卫星通信无线频率干扰问题的创新技术。本文针对DVB-CID信号的解扩及信息提取进行了深入研究,提出了一种基于主载波消除处理模式下的抗频偏解扩算法,此算法无需载波波形重构,复杂度低,抗噪性能好,可广泛应用于此类扩频隐藏信号的解调。仿真表明,此算法解扩性能接近理论限,应用于CID信号的解调接收工程实践可获得良好效果。

幅度与相位分步识别的QAM调制模式识别算法

正交幅度调制(Quadrature Amplitude Modulation,QAM)信号的调制模式识别一直以来是人们研究的热点,通过星座图来进行调制模式识别也是一种常见的方法。然而,大多数调制模式识别算法会受到频偏和相偏的干扰,因此提出了一种幅度相位分步识别的QAM识别算法来识别调制模式。先利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)识别出未消除频偏相偏的QAM星座图的幅度层数,对信号进行第一次分类;再检测每个信号点的瞬时相位进行差分,得到每个点之间的相位跳变幅度;经过减法聚类确定相位跳变次数,由此对信号在相位上进行二次分类,最后识别出QAM信号的调制模式。该方法虽然步骤比传统方法繁琐,但是不依赖于信号的频偏消除和相偏消除,能够起到很好的抗频偏作用。此外,因为没有频偏消除和相偏消除的步骤,所以使得信号不至于在频偏消除和相偏消除等预处理过程中损失信息量。经过试验,这种方法在识别率上比传统的神经网络识别方法在低信噪比下有更好的识别率。

基于USRP-RIO平台多带Chirp通信系统同步算法

在Chirp-BOK系统中,为解决当多普勒频偏较大时正负调频斜率信号的脉压峰值以不同的偏移方向偏离理想位置,导致符号同步性能差的问题,提出了一种低复杂度同步算法。该算法同时利用多带匹配脉冲合并和周期的符号脉冲能量累积实现信噪比的增强,采用双时钟采样避免多普勒频偏带来的影响。在USRP-RIO平台上进行了传输验证,仿真实验结果表明,该算法能够明显提升系统的传输性能。

基于数据辅助的短波突发通信无偏信噪比估计

短波通信由于其经济性、灵活性、适应性以及战争中的抗摧毁性在军事通信中广泛应用。信噪比是通信信道的重要衡量指标,直接指导通信策略的制定。针对短波突发通信系统,结合现有信噪比估计算法的研究基础,提出基于非信道估计的无偏信噪比估计算法,并在衰落信道下进行数学推导。最后针对信噪比估计中的精度问题以及估计算法的抗频偏能力,对现有算法及论文算法进行了仿真和比较。仿真结果表明,无偏估计算法的结果有更小的估计偏差和方差。