直接序列扩频信号

摘要： 本文研究了非协作扩频通信中短码直扩信号的盲解扩问题,针对现有方法在低信噪比条件下失步时间估计不准等问题,本文提出了一种改进的基于特征值分解的直扩信号信息和伪码序列盲估计方法。方法首先定义了第一类接收信号自相关矩阵,并根据其特征值分解的特点,利用矩阵特征值与失步点的关系完成信号失步点的估计,随后利用特征向量在伪码序列未知的情况下估计出信息序列。失步点估计完成以后,再利用第二类接收信号自相关矩阵的特征向量实现伪码序列的盲估计。实验结果表明方法具有估计精度高、稳定性好、抗噪性能强的优点。

摘要： 扩频通信方式在现代战争和民用领域有着重要地位,而直扩通信方式因其隐蔽性在扩频通信方式中至关重要。在对直扩信号的研究中要估计其扩频码的码周期。针对常见的二次谱法估计码周期没有单独讨论长码非周期直扩信号的不足以及估计的谱线不明显,统计不到甚至出现负值导致估计结果不准确的问题,提出在做二次谱法之前,对长码非周期直扩信号做加窗分段和延时一个码片宽度相乘的处理步骤,使得自相关峰的幅度相较于噪声环境变得更加明显,并对二次谱做谱线间距频率统计处理。这种改进优化算法提升长码非周期直扩信号码周期的估计精度和信噪比容限,可以在-4dB环境下精确估计。

摘要： To alleviate the signal-receiving pressure while achieving rapid acquisition for Direct-Sequence Spread Spectrum( DSSS) signal,this paper proposes a novel acquisition algorithm named Compressed Sens-ing Partial Matched Filter-Fast Fourier Transform( CSPMF-FFT) algorithm,which is combined with the Partial Matched Filter-Fast Fourier Transform( PMF-FFT) algorithm and Compressed Sensing( CS) theo-ry. In this method,signal's sparsity is analyzed and the signal is compressed. Then the original signal is re-constructed from compressed values, and thus the code phase and Doppler frequency can be estimated through peak information. Theoretical analysis and simulation results show that the CSPMF-FFT algorithm can effectively capture signals and share the advantages of few number of correlators and low computation of FFT compared with the PMF-FFT algorithm,which lays a foundation for the research on spread spectrum signal processing based on CS.%为了实现直接序列扩频( DSSS)信号快速捕获的同时降低数据量和硬件资源消耗,引入了压缩感知理论改进部分匹配滤波-快速傅里叶变换( PMF-FFT)算法,提出了基于压缩感知改进的部分匹配滤波-快速傅里叶变换( CSPMF-FFT)算法.该算法将PMF-FFT算法与压缩感知理论相结合,先对信号进行稀疏性分析和压缩观测,然后从少量压缩观测值中重构信号,并利用输出的峰值信息估算信号的多普勒频移和码相位,从而实现捕获.理论分析和仿真实验表明,相较于PMF-FFT捕获算法,CSPMF-FFT算法能在成功完成捕获的同时有效地减少相关器的数目和FFT变换的运算量,从而降低系统数据量和硬件资源压力,为基于压缩感知的扩频信号处理技术研究奠定了基础.

摘要： 为了应对不同的任务模式,新的测控体制不断涌现,多体制信号捕获技术成为研究热点.直接序列扩频和跳频扩频是当前扩频测控系统中最常见的2种信号体制,二者之间存在一定的差异,采用现有的接收设备会存在实时性受限、载荷负担重和采样压力大等问题.在基于压缩感知原理的直扩、 跳频捕获技术的基础上,构建了压缩感知扩频统一捕获接收框架,利用不同的稀疏矩阵、 观测矩阵和捕获算法作为参数对不同体制的信号进行表达,实现信号捕获.统一捕获实现过程运用复用、 优化的设计思路,节省了逻辑资源,降低了算法复杂度.仿真分析表明,提出的统一接收框架能有效地捕获接收扩频信号,相较于软件重载的捕获方法在对信号捕获的实时性上具有更加优异的性能.

摘要： 提出了一种基于最优逼近准则的扩频码盲估计算法.首先全面分析DSSS信号的长码和短码扩频模型,针对传统估计方法进行改进,实现了特征矩阵维数的化简处理,并设计了一种新的扩频码相关性度量函数作为最优估计器,从而成功估计出原始扩频码序列,并分析完成了盲同步的步骤.该算法具有合理的运算复杂度,且不需先验知识.最后,通过计算机仿真验证了该算法的有效性,且该算法性能优于过去的方法.%A blind estimation algorithm for spread-spectrum code based on near-optimal criterion is proposed.Firstly,the long code and short code spread-spectrum models of DSSS signal are analyzed.In order to improve the traditional estimation method,the dimension of feature matrix is simplified.Then,a new correlation measure function of spread-spectrum code is designed as the best estimator,thus to successfully estimate the original spread-spectrum sequence.Then,the steps of blind synchronization are analyzed.This algorithm has reasonable computational complexity and requires no prior knowledge.Finally,the computer simulation indicates the effectiveness of this algorithm,and that this algorithm performs much better than the traditional methods.

摘要： Blinding estimation combined spread-spectrum sequence with information sequence of DS-SS signals is studied. The chip rate of the Pseudo-Noise (PN)sequence and the PN sequence period need to be uncovered.Firstly,received sig-nal is sectioned with double pseudo-code cycle to construct the signal matrix,upon which singular value decomposition (SVD)is applied.Then information sequence is obtained by linear transformation of largest and secondary largest left sin-gular vectors ,PN sequence is worked out from largest right singular vector with the utilization of autocorrelation function. Without the knowledge of desynchronization time,the proposed method is able to estimate both the spread-spectrum se-quence and information sequence blindly.Meanwhile,it avoids solving the problem of the phase ambiguity when useing two vectors to reconstruct spread-spectrum sequence,which is based on EVD blinding estimate algorithm.Furthermore,the ambiguity at different desynchronization time is avoided by using linear transformation of matrix.The theoretical analysis and simulations show that,the proposed method can estimate PN sequence and information sequence effectively,and it has higher estimation accuracy and is not affected by the level of time delay.%研究了短码直接序列扩频信号扩频序列及信息序列联合盲估计问题。在已知码片速率和扩频码周期的前提下，对接收信号以2倍伪码周期进行分段构造信号矩阵，然后对其进行奇异值分解，对最大和次大左奇异向量进行线性变换，得到信息序列；利用自相关函数从最大和次大右奇异向量中得到扩频码序列。该算法在失步时间未知的情况下能够同时估计出伪码序列及信息码序列，避免了传统特征值分解盲估计算法利用2个矢量空间组合扩频序列时存在的相位模糊问题。同时，在引入了矩阵的线性变换后，避免了不同时延估计结果存在模糊的问题，提高了盲估计性能。通过理论分析和计算机仿真结果表明：该算法能够有效估计扩频序列，并且具有精确度高、性能不受时延大小影响等优点。

摘要： 针对直接序列扩频(DSSS,Direct Sequence Spread Spectrum)信号的捕获性能与硬件消耗或计算复杂度的相互制约问题,基于压缩感知理论,提出了一种双阶段压缩捕获方法,第1阶段进行快速粗捕获,第2阶段在第1阶段基础上实现精确捕获.首先研究DSSS信号的相关域稀疏性,构造了稀疏变换矩阵;然后利用确定性沃尔什-阿达马矩阵,分别构造了2个阶段压缩测量矩阵及其检测算法;最后从检测概率和平均捕获时间两方面对提出算法的捕获性能进行了理论分析,并用蒙特卡罗法进行了验证.理论分析和仿真实验表明,该方法能够在显著降低相关次数的前提下,达到传统基于并行相关方法的捕获性能水平.

摘要： 提出了一种适用于低信噪比情况下提取扩频信号特征参数的算法。该算法通过对被测信号的多次采样、分段累乘，扩大了待分解信号的样本数，降低了噪声的影响，从而能够获得比传统子空间分解算法更好的性能。通过分段累乘构造的自相关矩阵，对其进行特征值分解后，表现出对噪声不敏感的特性，在一定程度上克服了常规方法的噪声敏感缺点。对算法的仿真计算表明，该方法应用在低信噪比的通信环境下，信号特征值不会被噪声湮没，解决了传统子空间方法在低信噪比条件下的分辨率不足的问题。该算法的提出对低信噪比条件下的扩频信号处理和参数检测有重要的工程和实际意义。%An algorithm for extracting characteristic parameters of spread spectrum signal is proposed,which is suitable for low signal-to-noise ratio( SNR) condition. The algorithm expands the number of samples of the signal to be decomposed and reduces the effect of noise,so as to obtain better performance than the tra-ditional subspace decomposition algorithm. By the auto correlation matrix of the block structure, the char-acteristics of the noise are not sensitive to the characteristic values,and the noise sensitivity of the conven-tional method is overcome to some extent. The simulation results show that when the method is applied to the communication environment of low SNR,the signal characteristic value is not lost. The resolution of the traditional subspace method in low SNR condition is solved. The proposed algorithm has important engineer-ing and practical significance for the signal processing and parameter detection in low SNR condition.

摘要： 对直接序列扩频信号识别中的载波频率估计的倍频法进行了研究,结合全相位FFT的频谱分析特性和频谱校正原理对该方法进行了改进.介绍了直接序列扩频信号载波频率倍频估计法与全相位谱分析与校正理论;针对倍频法中谱分析处理过程,利用全相位FFT代替传统FFT,给出了改进的载波频率倍频估计法,引入全相位频谱校正提高估计精度;利用MATLAB进行了计算机仿真试验,通过对比仿真结果,对倍频法在直接序列扩频信号载波频率估计性能的改进给出了定量的分析.

摘要： 本文从工程设计和应用出发，较为全成地分析了采用声表面波卷积器、声表面波可编程抽头延迟线和数字中频相关器在BPSK直接序列扩频信号相关解扩时的频率响应特性，经模拟计算得出了相关解扩时的频率响应近似计算公式，并在电路试验和工程应用中得到了验证，对直序扩频工程化设计具有较高的借鉴价值。

摘要： 论述了直接序列扩频系统码元同步的2种捕获方法:顺序捕获法和匹配滤波器法,并对2种捕获方法作了比较,介绍了1种结合2种捕获方法的分段并行捕获方法,就码元同步中的码元跟踪进行了介绍,给出了码跟踪环一延迟锁定环(DLL)的一般工作模型,并进行了仿真,给出了仿真结果.

摘要： 非合作通信条件下估计未知直接序列扩频信号的伪随机(PN)码是截获直接序列扩频信号信息内容的关键。本文提出一种基于固有时间尺度分解(ITD)的时域波形处理算法,可以在很低信噪比的条件下准确地估计直接序列扩频信号的PN码。该算法充分利用ITD时频分辨率高和适于实时处理的优势,直接分解直扩信号波形,借助于多个周期的伪随机码信号的相干累加提高信噪比,通过对载频处瞬时幅度累加值与第一上过零点频率处瞬时幅度累加值的差分信号波动特性的分析,找到一个PN码周期内相邻码片极性变化的位置,从而揭示PN码,而不必猜测其代数结构。与已有PN码估计算法相比,该算法具有采样精度要求低,对载频估计误差不敏感,适用于各种类型PN码等优势。计算机仿真验证了所提算法的可行性。

摘要： 本文采用基于二次谱的方法对直扩信号的伪码周期进行估计。由于二次谱的计算是基于信号的傅里叶谱，故傅里叶谱中的频谱泄露问题会严重影响二次谱的精度，从而导致伪码周期的估计精度不足。基于此，本文提出一种二次谱校正方法，该方法首先利用二次谱对伪码周期进行初始估计，接着利用初始估计的伪码周期重新对直扩信号进行整数倍伪码周期截取，并利用截取的数据序列重新计算二次谱，如此反复迭代直至估计出的伪码周期精度达到要求。仿真结果表明，该方法显著地减弱了频谱泄露对二次谱的影响，从而提高了伪码周期的估计精度。本文采用的直扩信号假设每位信息码由一周期伪随机码同步调制。

摘要： 本文采用基于二次谱的方法对直扩信号的伪码周期进行估计。由于二次谱的计算是基于信号的傅里叶谱，故傅里叶谱中的频谱泄露问题会严重影响二次谱的精度，从而导致伪码周期的估计精度不足。基于此，本文提出一种二次谱校正方法，该方法首先利用二次谱对伪码周期进行初始估计，接着利用初始估计的伪码周期重新对直扩信号进行整数倍伪码周期截取，并利用截取的数据序列重新计算二次谱，如此反复迭代直至估计出的伪码周期精度达到要求。仿真结果表明，该方法显著地减弱了频谱泄露对二次谱的影响，从而提高了伪码周期的估计精度。本文采用的直扩信号假设每位信息码由一周期伪随机码同步调制。

摘要： 本文采用基于二次谱的方法对直扩信号的伪码周期进行估计。由于二次谱的计算是基于信号的傅里叶谱，故傅里叶谱中的频谱泄露问题会严重影响二次谱的精度，从而导致伪码周期的估计精度不足。基于此，本文提出一种二次谱校正方法，该方法首先利用二次谱对伪码周期进行初始估计，接着利用初始估计的伪码周期重新对直扩信号进行整数倍伪码周期截取，并利用截取的数据序列重新计算二次谱，如此反复迭代直至估计出的伪码周期精度达到要求。仿真结果表明，该方法显著地减弱了频谱泄露对二次谱的影响，从而提高了伪码周期的估计精度。本文采用的直扩信号假设每位信息码由一周期伪随机码同步调制。

摘要： 本文采用基于二次谱的方法对直扩信号的伪码周期进行估计。由于二次谱的计算是基于信号的傅里叶谱，故傅里叶谱中的频谱泄露问题会严重影响二次谱的精度，从而导致伪码周期的估计精度不足。基于此，本文提出一种二次谱校正方法，该方法首先利用二次谱对伪码周期进行初始估计，接着利用初始估计的伪码周期重新对直扩信号进行整数倍伪码周期截取，并利用截取的数据序列重新计算二次谱，如此反复迭代直至估计出的伪码周期精度达到要求。仿真结果表明，该方法显著地减弱了频谱泄露对二次谱的影响，从而提高了伪码周期的估计精度。本文采用的直扩信号假设每位信息码由一周期伪随机码同步调制。

摘要： 在非协作信息侦测情况下,由于非周期性直接序列扩频(DSSS)信号的扩频序列具有不可重复性和非同步性,使得扩频码的盲估计十分困难.在信息序列不相关,且已知扩频码周期、码速率和信息速率等参数的前提下,提出针对非周期性DSSS信号PN序列的特征分解盲估计方法和投影逼近子空间的盲估计方法.

摘要： 在非协作信息侦测情况下,由于非周期性直接序列扩频(DSSS)信号的扩频序列具有不可重复性和非同步性,使得扩频码的盲估计十分困难.在信息序列不相关,且已知扩频码周期、码速率和信息速率等参数的前提下,提出针对非周期性DSSS信号PN序列的特征分解盲估计方法和投影逼近子空间的盲估计方法.

摘要： 本发明涉及一种在直接序列CDMA移动通信系统中的扩频码分配方法和信号发射方法、利用该方法的移动无线通信系统、移动无线通信系统中的发射机、接收机、和收发信机,在该系统中产生第二扩频码的分配方法,以至于可以提供各种服务。本发明是这样构成的,即使得通过分配与每个基站组相关的一个码或者与该基站组属于的每个网络类型相关的一个码作为第二扩频码,利用该第二扩频码扩频的信号在基站与移动站之间进行发射。

摘要： 一种混合载波直接序列扩频信号的扩频码捕获方法及系统，它属于无线通信领域。本发明解决了现有混合载波直接序列扩频方法的扩频码捕获时的虚警概率大、捕获时的精度低的问题。本发明首先通过WFRFT变换得到扩频序列码的本身自相关性，先在接收端进行时域初始的扩频码串行同步捕获过程，当初始扩频码捕获完成，确定了扩频码同步的大致位置后，再将扩频码经过WFRFT域逆变换，进行精确同步，提高系统同步精度的同时有效降低系统的复杂度，降低了捕获时的虚警概率并提高了捕获精度，实现了捕获速度与系统复杂度的平衡。本发明可以应用于无线通信领域。

摘要： 本发明公开了一种基于GPU并行的直接序列扩频信号检测方法，包括：获得原始接收信号的多时延切片向量；利用所述多时延切片向量获得所述原始接收信号的循环统计量计算公式；利用GPU多线程对所述原始接收信号的循环统计量计算公式进行并行计算，获得循环统计量结果；对所述循环统计量结果进行归一化处理，得到归一化的循环统计量；根据所述归一化的循环统计量检测所述接收信号中是否存在直扩信号。该方法利用循环平稳特性检测直扩信号的存在性的同时进行载频估计，并利用GPU多线程同时执行循环统计量计算核函数，具有抗干扰能力强、计算速度快、并行程度高、GPU利用率高的优点。

摘要： 本发明提供一种非相干直接序列扩频信号位同步方法、装置、设备及介质，包括：对获取的待位同步处理数据进行解扩处理，将解扩后的待位同步处理数据中的每段单符号数据划分为两个半符号数据，根据两个半符号数据各自对应的积分区间确定出超前路信号的相干积分结果和滞后路信号的相干积分结果，根据相干积分结果确定出鉴相误差，并输入位同步环中，将位同步环的输出结果确定为下一个符号积分区间的调整量；重复上述三个操作，调整待位同步处理数据的数据符号的目标积分区间，确认目标积分区间与真实数据符号区间相同，本发明提供的方法能够实现一定范围内任意符号速率的非相干直扩信号的位同步处理，操作简单，降低硬件开发成本，提升了用户体验。

摘要： 本发明公开了一种直接序列扩频信号的相关检测方法及装置、存储介质，所述方法包括：获取缓存预设时间的接收扩频序列；根据预存的本地扩频序列和接收扩频序列确定接收扩频序列的各元素的幅度处理值和符号处理值；根据幅度相关值和符号相关值获取幅度相关值和符号相关值；对所述预设时间内接收到的扩频信号的幅度进行能量累加，获取门限值；基于幅度相关值与门限值的比较结果和/或符号相关值和本地扩频序列的长度值的比较结果来判断接收扩频序列与本地扩频序列是否相关；当判定两者相关时，输出相关标志，结合符号相关和幅度相关综合判断接收扩频序列与本地扩频序列是否相关特别适用于复杂电磁环境。

摘要： 本发明属于卫星通信技术领域，公开了一种基于移动数据的快速傅里叶变换和部分匹配滤波的直接序列扩频信号捕获跟踪方法，适用于载波多普勒频偏较大条件下的扩频信号捕获跟踪方法，通过这种方法在信号多普勒频率超过信息码速率的情况下，根据快速傅里叶变换的处理结果移动缓存采样数据的读取起始点，快速实现扩频信号的捕获；并通过FFT结果的大小比较继续以更小的步进移动缓存采样数据的读取起始点，完成对扩频信号的跟踪；同时，通过FFT处理可以实现载波捕获，在载波捕获完成后通过Costas环可精确的实现载波跟踪。

摘要： 一种混合载波直接序列扩频信号的扩频码捕获方法及系统，它属于无线通信领域。本发明解决了现有混合载波直接序列扩频方法的扩频码捕获时的虚警概率大、捕获时的精度低的问题。本发明首先通过WFRFT变换得到扩频序列码的本身自相关性，先在接收端进行时域初始的扩频码串行同步捕获过程，当初始扩频码捕获完成，确定了扩频码同步的大致位置后，再将扩频码经过WFRFT域逆变换，进行精确同步，提高系统同步精度的同时有效降低系统的复杂度，降低了捕获时的虚警概率并提高了捕获精度，实现了捕获速度与系统复杂度的平衡。本发明可以应用于无线通信领域。

摘要： 本发明公开了一种基于循环平稳特性的直接序列扩频信号伪码速率估计方法，包括以下步骤：S10、获取直接序列扩频信号数据；S20、估计直接序列扩频信号的载频，得到估计载频；S30、利用估计载频计算直接序列扩频信号频率等于载频的循环谱截面；S40、根据估计载频，得到直接序列扩频信号数据的伪码符号频率的预估值，利用伪码符号频率预估值，并结合循环谱截面上循环频率大于零部分的幅度特征，估计出直接序列扩频信号的伪码速率。该方法解决了低信噪比条件下，以及由于循环频率分辨率和频率分辨率设置不合理导致循环谱截面出现虚假线谱时，难以估计出真实的符号频率对应的线谱位置问题，适合工程上对直接序列扩频信号伪码速率进行快速稳健地估计。

摘要： 本发明提供一种非相干直接序列扩频信号位同步方法、装置、设备及介质，包括：对获取的待位同步处理数据进行解扩处理，将解扩后的待位同步处理数据中的每段单符号数据划分为两个半符号数据，根据两个半符号数据各自对应的积分区间确定出超前路信号的相干积分结果和滞后路信号的相干积分结果，根据相干积分结果确定出鉴相误差，并输入位同步环中，将位同步环的输出结果确定为下一个符号积分区间的调整量；重复上述三个操作，调整待位同步处理数据的数据符号的目标积分区间，确认目标积分区间与真实数据符号区间相同，本发明提供的方法能够实现一定范围内任意符号速率的非相干直扩信号的位同步处理，操作简单，降低硬件开发成本，提升了用户体验。

摘要： 本发明公开了种直接序列扩频信号检测方法，包括以下步骤：步骤一、对输入的信号进行检测并采集其中的扰动信号；步骤二、通过循环普检测并判别步骤一中采集的扰动信号是否为直接序列扩频信号；步骤三、对步骤二中判定为非直接序列扩频信号的扰动信号对其循环谱f＝0截面信号进行小波包分解；步骤四、对步骤三中的小波包分解后所获得的小波包系数进行阈值处理得到新的小波包系数；能够预先进行对扰动信号有无的检测，从而大大节省计算量，提高整个检测系统的性能，同时采用循环谱‑小波包降噪联合进行对直接序列扩频信号的检测，使用小波包降噪使谱峰更容易检测，从而提升整个检测直接序列扩频信号系统的能力且能够适用于低信噪比的环境中。