近年來,隨著航空、航天、導航、遙感遙測等高動態(tài)通信的飛速發(fā)展,人們對于高動態(tài)環(huán)境的通信接收機的需求越來越迫切。雖然低動態(tài)載波同步技術已相當成熟。但是面對高動態(tài)環(huán)境下的新的挑戰(zhàn),有許多新問題等待學者來深入研究。對于高動態(tài)通信環(huán)境,收發(fā)機之間的相對運動會引起多普勒效應,致使接收信號產生載波頻率偏移,嚴重影響信號的可靠接收。并且這種相對運動的動態(tài)范圍越大,產生的載波頻率偏移越大,甚至有更高階的變化率偏移,這給載波同步帶來巨大考驗。因此,開展基于高動態(tài)環(huán)境的載波同步技術研究是具有重要的現(xiàn)實意義。1、介紹了傳統(tǒng)載波同步捕獲技術。傳統(tǒng)捕獲算法主要分為數據輔助、非數據輔助和編碼輔助等三大類,本文介紹了其基本原理并推導參數估計公式。然后對常用的數據輔助中典型算法如:Kay算法、Fitz算法和L&R算法做了詳細推導和分析其估計范圍和精度的影響因素。最后,對它們的頻率估計均方誤差,運算復雜度進行仿真分析。2、介紹了高動態(tài)環(huán)境的載波同步捕獲技術。本文介紹了當前常見的針對存在頻偏變化率的非平穩(wěn)信號的分數階傅里葉變換參數估計方法,分析了它能應用于高動態(tài)環(huán)境載波同步捕獲的原因和參數估計基本過程,并指出其不足...

【文章頁數】：86 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號對照表
縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
        1.2.1 研究現(xiàn)狀
        1.2.2 發(fā)展趨勢
    1.3 本文主要內容
第二章 傳統(tǒng)載波同步捕獲技術
    2.1 信號模型
    2.2 數據輔助算法
        2.2.1 ML算法
        2.2.2 Kay算法
        2.2.3 Fitz算法
        2.2.4 L&R算法
    2.3 非數據輔助算法
    2.4 編碼輔助算法
    2.5 仿真分析
    2.6 本章小結
第三章 高動態(tài)環(huán)境的載波同步捕獲技術
    3.1 分數階傅里葉變換
        3.1.1 分數階傅里葉變換定義
        3.1.2 線性調頻信號參數估計
    3.2 基于最小均方誤差估計算法
    3.3 仿真分析
    3.4 本章小結
第四章 傳統(tǒng)載波同步跟蹤技術
    4.1 鎖相環(huán)
        4.1.1 模型及基本參數
        4.1.2 環(huán)路數字濾波器
    4.2 卡爾曼濾波
        4.2.1 卡爾曼濾波算法
        4.2.2 擴展卡爾曼濾波的應用
    4.3 仿真對比
    4.4 本章小結
第五章 高動態(tài)環(huán)境下基于PSP技術的載波同步跟蹤技術
    5.1 系統(tǒng)模型
    5.2 Viterbi解調
    5.3 三階鎖相環(huán)
    5.4 基于PSP技術的應用
    5.5 仿真分析
    5.6 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 總結全文
    6.2 工作展望
參考文獻
致謝
作者簡介



本文編號：4046648