干擾環(huán)境下的復(fù)雜DSSS信號(hào)盲估計(jì).pdf

1、直接序列擴(kuò)頻(DSSS)信號(hào)，簡稱直擴(kuò)信號(hào)，是擴(kuò)頻通信中最主要的通信信號(hào)，具有隱蔽性好、抗干擾、抗多址、反偵察能力強(qiáng)、截獲概率低等優(yōu)點(diǎn)，已在民用通信、軍事通信、商業(yè)通信等各種通信環(huán)境中，得到了廣泛的應(yīng)用。但隨著通信環(huán)境的日益復(fù)雜化，需要設(shè)計(jì)更復(fù)雜的直擴(kuò)信號(hào)，這對(duì)經(jīng)典的DSSS系統(tǒng)提出了更高的要求。因此在非協(xié)作的復(fù)雜通信環(huán)境下，對(duì)DSSS信號(hào)的特征參數(shù)和特征波形的檢測和估計(jì)成為這些領(lǐng)域需要解決的重要問題。直擴(kuò)信號(hào)的周期參數(shù)和特征波形的估計(jì)

2、方法已形成較為完善的理論體系，但現(xiàn)有的大多方法都是針對(duì)基帶短碼DSSS信號(hào)的，即用一周期偽隨機(jī)(PN)碼序列調(diào)制一位信息碼，其形式簡單。而在實(shí)際的復(fù)雜擴(kuò)頻通信系統(tǒng)中，DSSS信號(hào)在很大程度上可能存在外來環(huán)境的干擾和帶有載波或下變頻后的殘余頻偏，以及長碼，偽碼周期大于信息碼周期，即DSSS信號(hào)的一周期PN碼序列調(diào)制多位信息碼，改變了直擴(kuò)信號(hào)偽碼的周期和相關(guān)特性，還有高動(dòng)態(tài)直擴(kuò)信號(hào)，其特征參數(shù)多且參數(shù)隱蔽，使其信號(hào)檢測和估計(jì)變得更為復(fù)雜和困

3、難。
　　 本文針對(duì)這些復(fù)雜的直擴(kuò)信號(hào)周期參數(shù)和特征波形估計(jì)問題做了如下工作：⑴建立了窄帶干擾環(huán)境下直擴(kuò)信號(hào)的數(shù)學(xué)模型，并對(duì)其進(jìn)行理論分析，提出一種FFT重疊加窗干擾抑制算法和信號(hào)二次譜處理的聯(lián)合方法，對(duì)窄帶干擾環(huán)境下DSSS信號(hào)的PN碼周期進(jìn)行估計(jì)。算法在較低的輸入信噪比和較低的輸入信干比條件下能準(zhǔn)確地估計(jì)DSSS信號(hào)PN碼周期，仿真結(jié)果驗(yàn)證了該聯(lián)合算法的有效性。⑵針對(duì)存在殘余頻偏調(diào)制下的周期長碼直擴(kuò)(PLC DSSS)信號(hào)的

4、PN碼周期譜估計(jì)的難題，首先建立了PLC DSSS信號(hào)的虛擬多用戶模型。即將PLC DSSS信號(hào)模型等同于虛擬多用戶短碼擴(kuò)頻(DS-CDMA)系統(tǒng)，從而具有形式簡單、易理解等優(yōu)點(diǎn)。并拓展了先前提出的基于信號(hào)二次譜處理的方法。該方法不需要設(shè)計(jì)專門的鎖相環(huán)來消除載頻的殘差，在低信噪比下就可以對(duì)帶有殘余頻偏的PLC DSSS信號(hào)PN碼周期進(jìn)行有效地估計(jì)。⑶針對(duì)PLC DSSS信號(hào)PN碼盲估計(jì)問題，采用PLC DSSS信號(hào)的虛擬多用戶模型。利用

5、DS-CDMA的譜范數(shù)來估計(jì)同步偏移，該算法不需要更多假定限制，利用相關(guān)函數(shù)二階矩、特征值分解和模糊酉矩陣方法就可以完成PLC DSSS信號(hào)PN碼序列的盲估計(jì)。同時(shí)針對(duì)PLC DSSS信號(hào)PN序列盲恢復(fù)的難題，借鑒無監(jiān)督聚類分析的思想，提出了一種基于K均值(K-means)聚類算法的PLC DSSS信號(hào)PN碼序列盲恢復(fù)方法。該算法可以避免由分段特征值分解算法引出的組合問題。并且該算法計(jì)算量小，能夠在較低信噪比條件下較快較準(zhǔn)確地恢復(fù)PN碼

6、序列⑷針對(duì)偽碼調(diào)相與正弦調(diào)頻復(fù)合(PRBC-SFM)信號(hào)偽碼序列盲估計(jì)的難題，本文建立了一種正弦調(diào)頻(SFM)信號(hào)的線性模型，克服了傳統(tǒng)方法的非線性運(yùn)算問題，采用平滑偽Wigner(SPWVD)對(duì)該P(yáng)RBC-SFM復(fù)合信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析，同時(shí)結(jié)合奇異值分解(SVD)方法，實(shí)現(xiàn)低信噪比條件下PRBC-SFM復(fù)合信號(hào)PN碼序列的準(zhǔn)確估計(jì)。同時(shí)本文也提出了一種基于修正平滑偽Wigner分布(MSPWVD)的偽碼調(diào)相與線性調(diào)頻復(fù)合(PRBC-LF

7、M)信號(hào)偽碼序列盲估計(jì)的方法，MSPWVD可以克服SPWVD在減小交叉項(xiàng)后時(shí)頻分辨率降低的問題，同時(shí)結(jié)合MSPWVD-Hough(簡稱M-H)變換和SVD方法，可以進(jìn)一步減小交叉項(xiàng)和抑制噪聲的影響，提高PRBC-LFM復(fù)合信號(hào)PN碼序列盲估計(jì)的精度。⑸研究了干擾環(huán)境中的復(fù)雜直擴(kuò)信號(hào)的周期參數(shù)和特征波形的盲估計(jì)方法，并通過MATLAB對(duì)各種方法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。理論分析和計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明了各種方法能在較低的信噪比條件下，對(duì)復(fù)雜直擴(kuò)信號(hào)的周