本文關鍵詞：非協(xié)作信號的參數(shù)及PN序列的盲估計

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【摘要】：近些年來,直接序列擴頻(DSSS)通信已經(jīng)被廣泛應用于保密通信和CDMA通信系統(tǒng)中。DSSS信號采用高速率的偽隨機序列(PN序列)對原始的基帶信號進行頻譜擴展,具有信息容量大、抗干擾能力強及低截獲率等諸多特點,但是這些特性也給通信偵察和電子對抗帶來了很大的難度,所以對DSSS信號的檢測和估計的研究具有重要意義。在非協(xié)作通信下,本文研究了DSSS信號的參數(shù)和PN序列的盲估計算法,并對算法的估計性能進行了仿真驗證。首先建立了常規(guī)的DSSS信號模型,對PN碼序列的相關特性及DSSS信號頻譜進行了分析。為了實現(xiàn)DSSS信號的參數(shù)(載頻?PN碼速率?PN碼周期)的盲估計,分別研究了平方倍頻法、自相關方法和延時相乘法。為了進一步提高估計性能,結(jié)合集平均的方法對參數(shù)估計算法進行了改進,仿真結(jié)果證明集平均方法能夠有效降低估計誤差。其次,未知PN序列是DSSS信號的主成分,是實現(xiàn)盲解擴的重要步驟。在估計出DSSS信號參數(shù)的基礎上,研究了PN序列的盲估計算法。分析了傳統(tǒng)的特征分解法,因其具有較大的計算量,引入了變步長的神經(jīng)網(wǎng)絡算法、信號子空間追蹤算法以及最大似然估計算法,這些方法避開了特征值的求解,主要通過迭代的方式得到收斂權值,提取出信號的主特征向量。最后,當DSSS基帶信號同步時,提取出的主特征向量即是PN序列的估計值;當DSSS基帶信號非同步時,本文將二倍碼周期窗口法與PN序列估計算法相結(jié)合,在估計出主特征向量的基礎上,利用滑動窗法對向量進行裁剪,得到了PN序列的估計。仿真結(jié)果表明,改進后的算法解決了傳統(tǒng)的特征分解方法實時處理的困難以及相位模糊的問題,具有良好的收斂性,并且能在負信噪比下實現(xiàn)PN序列的盲估計。
【關鍵詞】：直接序列擴頻 PN碼序列 滑動窗 相位模糊 盲估計
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN914.42;TN911.23
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 DSSS信號的參數(shù)盲估計10-11
• 1.2.2 DSSS信號的PN序列盲估計11-13
• 1.2.3 國內(nèi)外文獻綜述的簡析13-14
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)14-15
• 第2章 DSSS信號模型及功率譜分析15-20
• 2.1 DSSS信號模型15-17
• 2.2 DSSS信號的功率譜17-18
• 2.3 信號估計的性能度量18
• 2.4 本章小結(jié)18-20
• 第3章 DSSS信號的參數(shù)估計20-34
• 3.1 載頻的盲估計20-23
• 3.1.1 基于平方倍頻法的載頻盲估計20-22
• 3.1.2 結(jié)合集平均的平方倍頻法的載頻估計22-23
• 3.2 碼周期的盲估計23-27
• 3.2.1 基于時域自相關法的碼周期估計24-25
• 3.2.2 結(jié)合集平均的自相關法的碼周期估計25-27
• 3.3 碼速率的盲估計27-30
• 3.3.1 基于時域延時相乘的碼速率估計27-30
• 3.3.2 結(jié)合集平均的延時相乘法的碼速率估計30
• 3.4 參數(shù)估計仿真30-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 第4章 PN序列的盲估計34-57
• 4.1 特征分解算法34-37
• 4.2 采樣起始點的盲估計37-43
• 4.2.1 基于協(xié)方差矩陣和范數(shù)最大準則的盲同步37-40
• 4.2.2 基于二倍碼周期窗口劃分和滑動窗法的盲同步40-43
• 4.3 PN序列盲估計的快速方法43-51
• 4.3.1 變步長的神經(jīng)網(wǎng)絡GHA算法43-46
• 4.3.2 信號子空間追蹤算法46-48
• 4.3.3 最大似然估計算法48-51
• 4.4 同步情況下PN序列的盲估計51-53
• 4.5 非同步情況下PN序列的盲估計53-55
• 4.6 計算復雜度分析55
• 4.7 本章小結(jié)55-57
• 結(jié)論57-59
• 參考文獻59-63
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果63-65
• 致謝65

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

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本文編號：939191