低信噪比条件下DS信号的检测和参数估计

本文在对目前存在的各种DS信号检测方法进行充分分析、研究的基础上,提出了一种预处理修正周期谱的DS检测方法。计算机模拟表明,与其他方法相比,该算法具有较好的检测和参数估计性能。

DS信号伪码周期及码片速率估计的自相关法

直扩(DS)信号是高抗干扰低截获率信号,有关DS信号及其参数的检测与估计具有重要的意义。DS信号对抗的首要任务就是必须检测与估计到DS信号及相关参数,包括伪码周期、码片速率等。但是由于DS信号往往淹没在噪声中传播,致使常规的信号处理方法无法直接应用。针对DS信号及其参数的检测与估计问题,综合了有关信号处理的相关处理方法,提出了一种可以检测DS信号并同时估计其伪码周期、码片速率参数的自相关方法。理论分析和实验表明该方法在较低信噪比环境下能较好地工作。

加信码调制DS信号的检测和识别

DS信号是一种具有优良电子防御能力的新型通信信号,用途很广。目前研究检测DS信号的方法很多,但都很少涉及信码调制带来的影响。本文利用预处理修正周期谱算法完成了低信噪比条件带信码DS信号的检测和参数估计,在此基础上再利用相关搜索匹配法完成了DS信号中的码型识别。计算机仿真和实验测试均表明上述方法的有效性。

哈特莱（Hartley）变换在DS信号检测中的应用

本文在倒谱及周期谱相关理论的基础上，将离散哈特莱变换引入到通信对抗领域，针对ＤＳ信号的快速载获问题，采用特莱变换代替傅里叶变换的方法，地倒谱及周期谱相关算法进行改进，以减少运算量，压缩运算时间，提高信号的检测速度。分析结果表明，离散哈特莱变换（ＤＨＴ）在运算量和检测速度等方面与离散里变换（ＤＦＴ）相比具有明显的优点。

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。

微弱DS-UWB信号的盲估计方法研究

介绍了直接序列超宽带(DS-UWB)信号的信号模型及其时域表达式,提出了用DS-UWB信号的相关矩阵特征分解的方法来解决在低信噪比下DS-UWB信号伪码和相关参数盲估计的问题。该方法可以在一个算法中同时实现码同步和伪码序列的恢复,大大减小了估计的复杂度和相位模糊度。理论分析和仿真实验都证明了该方法在低信噪比下的有效性。

DS-UWB信号的谱相关分析及码片宽度估计

给出了直扩超宽带(DS-UWB)信号模型,详细分析了DS-UWB信号的循环平稳性和利用谱冗余估计码片宽度的方法。最后,严格推导出了DS-UWB信号的循环谱密度函数。仿真实验显示:DS-UWB信号具有循环平稳性,由于它的单脉冲时域波形不同,它的循环谱密度函数和传统的脉幅调制PAM信号有很大的不同;在较低信噪比时,码片宽度能够完全准确地估计出来。

基于DS扩频信号的自适应门限双积分滑动相关捕获算法

提出了一种基于直接序列扩频信号的双积分滑动相关捕获算法,同时使用两组相关器联合进行码相位的捕获,捕获的门限采用CAFR(常虚警率)自适应控制方式。文中给出了这个捕获方案的数学模型,并进行了具体分析。实验表明,利用FPGA实现这种捕获算法,不仅具有较高的性价比,而且衡量PN码捕获的最关键指标平均捕获时间也大大少于常规捕获方法。

DS-UWB信号参数估计的自相关算法

利用DS-UWB信号周期平稳的特性,根据DS-UWB信号与高斯白噪声在自相关域上的差异,提出了一种DS-UWB信号参数估计的自相关算法。该算法可以在自相关积分时间不同的情况下,准确地估计DS-UWB信号伪码周期和伪码码片宽度,为下一步实现DS-UWB信号的细微特征分析提供了参考。理论分析和仿真实验都证明了该方法在低信噪比下非常有效。

窄带干扰环境下DS-SS信号的细微特征分析

通过对窄带干扰(NBI)条件下低信噪比直接序列扩频(DS-SS)信号的细微特征分析,得到了NBI特征波形和DS-SS扩频伪码(PN)的盲估计。首先按PN码周期和码速率(假设已获知)对接收DS-SS信号进行取样预处理形成观察向量集,接着用细微特征分析方法对该集合进行处理,最后可以估计出信号所夹杂的NBI特征波形和信号的PN码序列。为了减少所估计PN码的相位模糊性,本文在取样预处理时将取样时间窗口增大到PN码周期的二倍,结果使所估计的PN码或是原码或是反码,从而提高了估计准确性。同时利用所估计的NBI特征波形可消除原始信号所夹杂的NBI,而利用所估计的PN码序列则可以对DS-SS信号实施盲解扩处理。理论分析和数值结果表明,该方法有效,并能工作在较低的输入信噪比和信号干扰比环境下。

DS/BPSK信号载频估计的互相关积累法

针对强高斯白噪声背景下的DS/BPSK信号载频估计问题,在研究平方倍频法的基础上,借鉴相关积累思想,提出了一种互相关积累法。该方法利用余弦信号相关而噪声不相关的特性,在平方倍频处理后端加入了互相关积累手段与集平均技术,改善了处理的输出信噪比。计算机仿真表明,两次接收分段互相关积累法在成功地实现了比传统估计方法更低的信噪比容限的同时还有效地节省了系统设备量。

LVDS信号与RSDS信号知识

1.LVDS信号（1）什么是LVDS信号LVDS是英文Low Voltage Differential Signaling的缩语,意为＂低压差分信号＂。它是一种低摆幅的差分信号技术,它使得信号能在差分线对或平衡电缆上以几百兆的速率传输,并以其低摆幅和低电流驱动输出实现了低噪声、低功耗和低EMI（电磁干扰）。

快速低压差分信号（LVDS）数字隔离器

ADN465x系列采用ADI公司备受好评的iCoupler数字隔离器技术,在单封装中提供经过验证的电流隔离功能,同时具有600Mbps数据吞吐速率、70ps超低抖动和4.5ns最大传播延迟性能,确保安全性和可靠性。与以前的定制方案相比,现在利用ADN465x器件可以直接隔离高速串行LVDS信号,无须进行解串行化处理。这些现成的高性能、LVDS兼容解决方案有助于节省设计资源和时间。

一种DS/FH混合扩频信号的并行捕获方法

为了解决低信噪比条件下高跳速DS/FH（直接扩频/跳频扩频）混合扩频信号的快速捕获问题,提出了一种FFT-IFFT（快速傅里叶变换-快速傅里叶逆变换）与非相干累加相结合的并行捕获算法。通过多支路同时运算的方式构建非相干累加矩阵,使非相干累加运算可以并行实施。分析表明,采用并行非相干累加后,既提高了捕获判决的准确性,又保证了捕获搜索的快速性。

DS信号自相关函数的自适应估计

本文介绍了一种对直接序列扩频(DS)信号自相关函数的自应适估计方案，在一定条件下能完全去掉有限带宽干扰的影响。

一种改进的DS/SS信号PN码序列估计算法

基于文献[1]的特征分析法,估计低信噪比情况下直接序列扩频(DS/SS)信号的PN(伪随机码)码,本文提出了一种改进的算法.本算法解决了原算法中PN码序列估计存在的相位不确定性,即估计的PN码部分码元与真实PN码元相比可能发生反号的问题.理论分析和仿真结果表明,本算法在低信噪比条件下能完成对PN码序列的精确估计.

一种直扩信号伪码速率的快速检测方法

为了解决快速提取直接序列扩频通信信号伪码码速率的难题,详细介绍了一种用延时相乘法实现快速提取直扩信号伪码速率的原理和实现方法。理论分析和计算机模拟表明,该方法在较低的输入信噪比条件下具有较高的识别率。

低信噪比长伪码直扩信号的盲估计方法

为了解决低信噪比长伪码直扩信号的盲估计难题,提出了一种长伪码直扩信号的相关矩阵累加平均结合特征分析的新方法。本方法是在已知长伪码直扩信号的扩频码周期、码速率等参数,并且信息序列不相关的前提下,将接收到的长伪码直扩信号以一随机确定值为起点进行周期分段形成连续多个观察向量,求其相关矩阵并累加平均,并实施特征分析以得到相关矩阵的特征值和信号所含主成分,由相关矩阵的特征值可以估计出信号所含的噪声方差、信号信噪比和信号分段时随机确定的起点,由主成分特征向量还可以进一步估计出观察信号的扩频码序列。本文所提出的方法充分分析和推导了长伪码直扩信号的特征结构,提出了对长伪码直扩信号盲估计的核心基础算法,该算法可以有进一步应用于长伪码直扩信号盲解扩的潜力。本文提出的方法并不象已经提出的其他算法,其对长伪码扩频信号的盲估计性能可以随着观察向量个数的增加逐步得到改善,而且该方法可以应用于任意类型的扩频码、信息码,在理论上能工作在任意强度的加性高斯白噪声环境下,并且不需要事先提取任何定时同步信息。理论分析和数值结果表明了本方法较为鲁棒不易受到噪声影响。

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。