非周期长码直扩信号PN码盲估计

针对低信噪比下非周期长码直扩信号PN(pseudo-noise)码盲估计问题,在已知码片速率和PN码周期前提下,提出一种基于特征值分解和梅西算法的非周期长码直扩信号PN码盲估计方法。在PN码周期内根据扩频调制比对信号,进行非重叠分段;利用分段矩阵特征值分解的方法估计各段PN码并进行拼接;通过滑动搜索窗,利用梅西算法得到PN码生成多项式,消除在拼接时产生的相位模糊。仿真结果表明,该方法适用性广,能够在较低信噪比下正确估计出m序列、Gold序列。

带残余载波的周期长码直扩信号PN码盲估计

针对下变频后含有残余载波的周期长码直扩信号PN(Pseudo-Noise)码盲估计难题,在已知码片速率和PN码周期前提下,该文提出一种结合矩阵特征值分解和数字锁相环(Digital Phase Locked Loop,DPLL)的PN码盲估计方法。该方法首先将带有残余载波的周期长码直扩信号等效建模为虚拟多用户短码直扩信号模型,利用矩阵特征值分解和模糊酉矩阵的方法估计出含有残余载波的PN码,然后利用DPLL对残余载波的频率和相位进行跟踪和估计并最终消除残余载波,最后根据特定约束条件(如m序列、Gold序列)去除分段相位模糊,最终估计出PN码序列。理论分析和仿真结果表明,提出的方法能够有效地工作在较低信噪比下,且表现出良好的性能。

离线信号的并行分析处理技术

传统离线信号分析软件处理的数据量庞大且采用单一串行结构,其处理速度通常比较慢。为此,提出了基于图形处理单元(GPU)+中央处理器(CPU)异构方式实现离线信号分析软件的并行化优化思路。首先将离线信号分析中的单一信号串行流程改进为多信号同时处理方式以实现并行效果,然后重点分析了流程中几个比较费时的典型侦察信号处理算法的特点并进行了算法的优化实现和验证,最后提出了离线信号处理优化准则和资源分配策略。试验结果表明,离线信号分析处理软件算法优化改进后,大多数算法处理加速比达到20以上,具有较好的工程实用性,同时该优化准则和策略对于软件化实时信号处理也具有一定的参考价值。