空间通信中GMSK信号的载波恢复与时钟同步

在空间通信中,过大的多普勒频移和多普勒变化率会造成相干解调接收机无法进行载波恢复与时钟同步。为此,针对高斯最小频移键控(GMSK)信号提出一种可靠且快速克服大多普勒频移的改进平方环方法。首先通过频率估计模块获取粗略载波频率,其次应用改进平方环结构实现GMSK信号的载波恢复和时钟同步。仿真结果显示,在输入信噪比Eb/N0=5 dB以及环路噪声带宽为50 kHz的条件下,载波恢复环路与时钟同步环路锁定时间约为3.6 ms。在低信噪比及大多普勒频移的条件下,该方法能够快速且稳定地实现GMSK信号在空间通信中的载波恢复与时钟同步。

任意频谱分割聚合中的低复杂度FPGA处理框架与实现

频谱聚合(Spectrum Aggregation,SA)技术中,移动、传播时延、射频(Radio Frequency,RF)滤波频相不一致性等会给大频谱跨度的多子谱接收带来频、相和幅度的不同偏移,这成为影响聚合性能的关键问题,且给同步和频域聚合算法的FPGA实时实现带来高的复杂度和时延、逻辑资源开销。有别于常规SA接收机的DSP频域处理体制,设计了一种可用于任意信号频谱分割与聚合的低复杂度FPGA实现框架,即采用锁相环组来估计和补偿各个子频谱的频偏和相偏,并完成数字下变频和位同步、帧同步,且采用特殊设计的时域有限长单位冲激响应(Finite Impulse Response,FIR)滤波器来进行综合滤波。经测算,该多子谱实现框架实现了较低的算法复杂度、FPGA资源消耗和时延。通过搭建FPGA频谱分析、综合收发通信系统,实测验证了其在同步和子谱分析综合精度、FPGA资源消耗和最终信号聚合解调的性能优势。

一种Chirp信号的低复杂度频谱分割与聚合方法

通过对扩频信号进行频谱分割、置乱、频谱插空和聚合恢复,不仅可以提高通信系统的频谱利用率,而且起到了物理层加密和提高抗截获能力的效果。但是,传统信号的频谱分割与聚合采用频域滤波器组技术,算法复杂度高,实用性差,且更容易受到干扰影响。针对线性调频(Chirp)扩频信号,利用其时频具有线性关系的特性,设计提出了一种基于时域成型窗算法,通过理论分析证明了与频域滤波等价的效果,较大程度降低了频谱分割聚合的复杂度,提高了聚合的鲁棒性。仿真结果表明,在Chirp-BOK通信系统中,该方法在误码率以及复杂度方面均优于传统频域滤波算法。

基于干扰消除的MIMO-OTFS系统信号检测研究

高迁移率条件下正交时频空间(OTFS)调制技术的性能优于正交频分复用(OFDM),而在常规的多输入多输出系统(MIMO)信号检测中,基于干扰消除信号检测技术的复杂度较大。针对此缺点,提出了一种改进的基于信干噪比(SINR)排序的信号检测算法。该算法先算出每一层信号的信干噪比,然后利用信息传递(MP)检测技术检测出每一层信号并通过干扰消除检测出全部信号。最后通过仿真对算法进行了验证,结果表明改进后的算法具有更好的性能。

无时钟同步下双基地雷达的相位误差补偿算法

在双基地雷达中,由于时钟源不同步会给接收信号上带来载波频率偏差以及时间同步误差等影响因素,影响精确定位和慢速微多普勒检测。针对这些影响因素,提出一种基于直达波相位的相位补偿算法和基于距离多普勒谱频域对消的联合处理算法。该算法不需要双基地系统有共用时钟源。首先,通过直达波的相位对所有接收信号做相位补偿,抵消了载波频率偏差带来的相位误差;再利用距离多普勒谱的数据在多普勒维上做频域对消,有效地去除了时间同步误差带来的旁峰干扰。该算法复杂度低、易于实现,经过理论推导和实验验证,验证了该算法的有效性。

基于最大特征值的协作式频谱感知

现有的基于渐进谱理论的频谱感知算法通常只考虑单用户感知,并且在低信噪比环境下,由于接收信号的协方差矩阵的特征值被"压缩"到M-P律的特征值上界附近,使噪声和信号对应的特征值难以分辨,造成检测性能下降.通过增加辅助信号,提出了多用户协作的基于最大特征值的感知算法,使目标信号对应的最大特征值右移出M-P律的上边界并服从高斯分布.理论和仿真结果均表明,该算法相较于现有的基于RMT的感知算法有更好的感知性能,并且在认知用户数或者采样点有限的情况下依旧有较好的感知性能.

基于包络锁相的AMCW高精度测距算法

调幅连续波(Amplitude Modulated Continuous Wave,AMCW)信号用于短距目标探测中具有波形简单、占用带宽小、测距精度高的优势。针对AMCW信号在低信噪比情况下其测距精度明显下降的问题,提出了一种基于锁相环(PLL)的包络信号跟踪算法。利用锁相环具有窄带滤波特性与良好的跟踪特性,对含噪声的包络信号进行捕获与跟踪,降低了噪声的影响,在不同场景下给出了锁相环的环路参数及其适用条件。仿真和实验结果表明,相比于原有AMCW,该方法在低信噪比下体现出更好的鲁棒性。

频谱聚合中非数据辅助的幅频相估计与补偿

认知无线电中宽带信号需采用频谱分割与聚合滤波器组技术实现对频谱空穴的高效利用.由于不同子频谱的幅频相受到无线信道的干扰,在接收端子谱聚合时,幅、频、相误差对聚合信号会产生畸变,导致检测性能恶化.对此,提出了基于非数据辅助的幅、频、相失真估计补偿算法,利用相邻子频谱在过渡带内的幅频相一致性特点,在频域进行过渡带内信号的对齐处理,从而在子频谱聚合之前修正幅度、频率和相位,以恢复原信号谱.仿真结果表明,该算法能够有效地解决因分割子频谱在信道传输过程中造成的幅频相失真问题,系统解调的误码率性能接近相同系统参数下常规的导频估计算法,所提算法具有较高的估计精度和高效的频谱利用率。