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直扩信号侦察的关键技术研究

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第一章 绪论

1.1 研究背景以及选题意义

1.2 直扩信号侦查的发展概况

1.3论文的主要工作以及章节安排

第二章 直接序列扩频通信系统

2.1直接序列扩频信号原理

2.2 伪随机码的选取及其特点

2.3 直接扩频信号模型

2.4本章小结

第三章 直扩信号检测及参数估计

3.1 平方倍频法

3.2 延迟相乘检测法

3.3 循环谱检测法

3.4 时域自相关检测法

3.5 二次功率谱检测法

3.6 参数估计方法性能比较

3.7 本章小结

第四章 扩频码码序列估计

4.1 基于最大似然函数的码序列估计

4.2 基于小波神经网络的码序列估计

4.3 周期长码信号的伪码序列估计

4.4本章小结

第五章 总结与展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间取得的研究成果

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摘要

由于扩频通信具有展宽频带、检测概率低、抗干扰能力强等优良特点,使得扩频通信在军事和民用上都得到了广泛的应用。而其中直接序列扩频通信是扩频通信系统中比较常用的一种扩频通信方式。对于直扩信号侦察,首先要对直扩信号的存在进行检测,然后估计出直扩信号的载频、伪码周期、码速率以及伪码序列等重要参数,以便能够获取原始的信息码或者对其进行各种干扰。
  在针对信号检测以及对直扩通信的参数估计上面,本文主要研究了平方倍频法、延时相乘检测算法、循环谱切片法、以及相关二阶矩和二次功率谱法等算法来检测直接序列扩频信号的存在时,并估计出了直扩信号的载频(平方倍频法、循环谱切片法)、伪码码速率(延时相乘算法、循环谱切片法)、伪码周期(相关二阶矩、二次功率谱法),针对不同算法,在验证了算法对于参数估计和检测的有效性的基础上,然后进行了性能分析。
  在伪码序列估计问题上,采用了最大似然估计法和小波神经网络两种算法。针对最大似然估计方法,利用迭代的思想,大大简化了最大似然估计的计算过程。而在利用神经网络估计伪码序列时,利用小波神经元来改进了传统的神经网络,加强了神经网络的抗噪声性能,使得在低信噪比条件下,伪码的估计性能得到了提高。最后对于周期长码直扩信号,借鉴短码估计的知识,采用了一种分段的最大似然估计算法来估计伪码序列,并对算法的的功能进行了验证和性能分析。

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