DSSS信号参数及扩频序列盲估计算法研究

论文摘要

由于扩频信号具有功率谱密度小、抗干扰能力强、保密性好等优点,已被广泛应用于军事和非军事领域。在直接序列扩频(DSSS)信号中,一个符号信息与一个伪随机序列相乘来扩展频谱,使之在信道容量一定时,降低可传输信号的信噪比容限。因此,对非合作通信中DSSS信号的盲检测和参数估计成了当代研究的热点和难点。本文主要研究DSSS信号的参数及扩频序列盲估计问题,其中参数估计包括载频、码速率和符号速率及扩频序列的估计。主要工作及创新点将分为两个部分进行说明。第一部分:盲参数估计1.分析了扩频信号的特征以及扩频序列的选取,建立了DSSS基带信号及DSSS/BPSK信号的数学模型,分析了DSSS/BPSK信号时域及频域特性。2.针对DSSS/BPSK信号载频估计,介绍了平方倍频法。将接收信号通过一次平方器以后,可消除其相位突变,产生二倍载频信号,通过估计其峰值来估计信号载频。3.针对DSSS/BPSK信号符号速率估计,通过分析扩频序列的自相关性,介绍了时域自相关法,通过计算相关峰之间的最小距离来估计符号周期。4.针对DSSS信号码速率估计,通过分析DSSS基带信号延时相乘后的周期性,介绍了延时相乘法。并在研究基础上,提出了一种通过估计信号码片信噪比来间接估计码速率的分离符号矩估计(SSME)法。计算机仿真表明,该算法与延时相乘法相比具有更小的信噪比容限。第二部分:扩频序列盲估计1.分析了常见的特征分析法,并分析了其优缺点。对于非同步值估计问题介绍了改进的滑动窗法和宽窗口法,并对两种方法的优缺点进行了讨论。2.将宽窗口法应用于Hebb准则法,解决了该方法在非同步情况下的扩频序列盲估计问题,并取得了良好的效果。3.分析了改进的滑动窗法下子空间跟踪法的缺点与不足,提出了将宽窗口法应用于子空间跟踪法,并分析了其性能。4.提出了一种基于最大似然函数的快速算法,并进行了理论上的证明。通过简化最大似然估计目标函数,提出了用自适应迭代法并结合宽窗口法来实现序列同步和序列估计。仿真表明,该算法为一种快速收敛算法,并可在低信噪比下表现出良好的性能。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文的主要工作及内容安排
• 第二章 信号模型及特征分析
• 2.1 扩频通信原理
• 2.2 扩频序列的选取及特点
• 2.3 DSSS 信号模型及符号注释
• 2.3.1 符号注释及假设
• 2.3.2 DSSS 基带信号模型
• 2.3.3 DSSS/BPSK 信号时域模型
• 2.3.4 DSSS/BPSK 信号功率谱特性
• 2.4 本章小结
• 第三章 DSSS/BPSK 信号盲参数估计
• 3.1 平方倍频法载频估计
• 3.1.1 算法原理
• 3.1.2 仿真
• 3.2 时域自相关法符号周期估计
• 3.2.1 算法原理
• 3.2.2 仿真
• 3.3 延时相乘法码速率估计
• 3.3.1 算法原理
• 3.3.2 仿真
• 3.4 基于SSME 法码速率估计
• 3.4.1 SSME 码片速率估计原理
• 3.4.2 算法计算量分析
• 3.4.3 仿真
• 3.5 本章小结
• 第四章 DSSS 信号扩频序列盲估计
• 4.1 特征分析法估计扩频序列
• 4.1.1 原理
• 4.1.2 仿真
• 4.2 非同步值估计方法
• 4.2.1 改进的滑动窗法
• 4.2.2 宽窗口法
• 4.3 基于宽窗口的HEBB 法
• 4.3.1 算法原理
• 4.3.2 仿真
• 4.4 基于宽窗口的子空间跟踪法
• 4.4.1 算法原理
• 4.4.2 仿真
• 4.5 基于最大似然函数的扩频序列盲估计法
• 4.5.1 扩频序列的最大似然估计
• 4.5.2 同步情况下简化的最大似然估计法
• 4.5.3 非同步情况下的序列同步和序列估计
• 4.5.4 计算复杂度分析
• 4.5.5 计算机仿真
• 4.6 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 本文总结
• 5.2 下一步研究方向的建议
• 致谢
• 参考文献
• 攻硕期间取得的研究成果