数字混沌扩频序列的盲估计

混沌序列具有非线性、宽带类噪声、大的码族、任意长的周期且容易产生的特性,因此在扩频通信系统中很有实用价值。本文将文献[1]中对伪随机扩频序列盲估计的方法推广应用到混沌扩频通信中,并对其不足提出了改进方法。在只知道扩频码周期而无其它任何先验知识的条件下,利用特征值分析的方法可以对数字混沌直扩序列进行盲估计,仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于BP神经网络的直扩信号扩频码盲识别

针对微弱直扩信号的盲检测与估计问题,在接收方未知发送方扩频序列的前提下 ,提出了一种恢复直接序列扩频（DSSS）信号扩频码的方法。该方法基于反向传播（B P）神经网络,它的输入是接收到的信号,而其期望输出是和输入相同的信号,根据误差反 向传播来有监督地调节神经网络,网络达到收敛时根据第二层权值的符号函数值即可盲估计 出扩频码序列。实验结果表明,即使是在负信噪比情况下,该方法也能得到一个很好的估计 效果。     

一种新的混沌扩频序列产生方法

本文提出了一种新的混沌扩频序列产生方法。该方法基于神经网络的强大学习能力和副近非线性函数能力,应用具有全局最优的ＢＰ改进算法通过训练学习建立起具有混沌性态的优化神经网络模型,利用网络权值调整的灵活性来产生混沌扩频序列。计算机仿真结果表明,该模型产生的混沌扩频序列调整更容易,比基于单一混沌映射能产生更多符合扩频通信要求的扩频序列。     

一种改进的混沌直扩方案

直接序列扩频是低截获概率通信常用的通信技术。传统的扩频技术受到自身扩频码性能的限制,抗截获性能不高。近年来被广泛研究的混沌扩频技术能改善传统扩频通信的一些缺陷,但新的截获技术迫使我们寻找具有更高抗截获性能的通信技术。基于混沌扩频,提出了一种改进的直扩通信方案——变速混沌扩频,包括两种变速方法。通过仿真和分析,证明了变速混沌扩频适合于直扩通信系统。同时,理论分析表明,与传统混沌直扩系统相比,该方案具有更好的抗截获性能。     

直接序列扩频信号的盲解扩方法

本文首先介绍了一种通过解方程组、计算反馈移位寄存器系数,继而估计直扩信号扩频码序列的方法.在此基础上,本文提出了一种新的直扩信号的盲解扩方法,该方法不需要进行扩频码同步,而且其抗误码性能相对于一些传统方法有所提高.最后通过计算机仿真实验验证了盲解扩方法的正确性.     

一种微弱直接序列扩频信号的盲自适应解扩算法

针对微弱直扩信号扩频码的盲估计和信息码的盲解扩问题,本文提出了一种能同时分离直扩信号扩频码和信息码的非线性盲自适应恒模算法,达到了对直扩信号盲处理。本文首先提出了直扩信号的盲分离问题,然后详细分析推导了盲自适应随机梯度恒模算法,最后将该盲自适应随机梯度恒模算法应用到了对微弱直扩信号的盲分离中,并从理论上阐明了可以用该算法来实现直扩信号的盲分离。所提出的算法完全不同于以往的基于矩阵分解（奇异值分解、特征分解等）的伪码盲估计方法,它的存储开销量和计算量都比较小,可以实现对较长伪码构造的直扩信号的处理,而且它的计算速度较快,在某种程度上解决了传统的基于矩阵分解的方法在直扩信号的实时处理及实现上的困难。理论分析和数值结果都表明了所提方法能较好地工作在较低的输入信噪比条件下。      

基于聚类的软扩频信号盲解扩方法

该文研究的是在未知扩频序列的情况下,实现多序列直扩信号(也称软扩频信号)的解扩。对于传统直扩信号来说,主模解扩法(DMDS)被证明是一种有效的盲解扩方法,但是它并不适用于软扩频信号的盲解扩问题。借鉴无监督聚类分析的思想,该文提出了一种基于聚类的软扩频信号盲解扩方法(KCDS)。该方法将软扩频信号分成不重叠的信号向量,利用这些向量的聚类特征完成扩频码的估计,通过最大化平均侧影宽度完成延迟时间和扩频码数量的估计。计算机仿真表明,在零均值噪声环境下,KCDS算法可以解决软扩频信号的盲解扩问题。     

基于神经网络的低信噪比直扩信号扩频码的盲估计方法

针对低信噪比直扩信号扩频码的盲估计问题,本文首先用离散卡-洛(K-L)变换的方法对直扩信号进行了研究,得出了在已知信号伪码参数的前提下对低信噪比直扩信号的伪码序列进行盲估计是可行的,并将该问题抽象为一个信号主分量提取问题.然而该K-L变换在伪码序列很长时的计算存储量和计算量都比较大,于是进一步提出了一种主分量神经网络(N. N.或Neural Networks)的解决方法,该方法充分利用了无监督N. N.的自适应主分量提取特性,能较好完成直扩信号伪码序列的盲估计,从而使直扩信号的盲解扩成为可能.理论分析和数值结果都表明本方案能工作在较低的输入信噪比条件下.     

基于隐蔽信道的混沌直扩跳码通信

为了提高传统直扩通信系统的抗截获性能，本文提出了一种将混沌直接序列扩频和跳码通信相结合的通信体制，重点介绍系统的同步过程。具体实现时，利用一个通过二次扩频方式复接在业务信道上的低速隐蔽信道实现混沌序列的同步以及通信过程中扩频码的变换。由于采用了周期性长、伪随机性好的混沌序列作为扩频码，而且通信过程中可以对混沌系统的混沌映射关系及初始条件进行随机更新，因此与传统的直接序列扩频通信相比，混沌直扩跳码通信具有更好的抗截获性能。     

低信噪比长伪码直扩信号的盲估计方法

为了解决低信噪比长伪码直扩信号的盲估计难题,提出了一种长伪码直扩信号的相关矩阵累加平均结合特征分析的新方法。本方法是在已知长伪码直扩信号的扩频码周期、码速率等参数,并且信息序列不相关的前提下,将接收到的长伪码直扩信号以一随机确定值为起点进行周期分段形成连续多个观察向量,求其相关矩阵并累加平均,并实施特征分析以得到相关矩阵的特征值和信号所含主成分,由相关矩阵的特征值可以估计出信号所含的噪声方差、信号信噪比和信号分段时随机确定的起点,由主成分特征向量还可以进一步估计出观察信号的扩频码序列。本文所提出的方法充分分析和推导了长伪码直扩信号的特征结构,提出了对长伪码直扩信号盲估计的核心基础算法,该算法可以有进一步应用于长伪码直扩信号盲解扩的潜力。本文提出的方法并不象已经提出的其他算法,其对长伪码扩频信号的盲估计性能可以随着观察向量个数的增加逐步得到改善,而且该方法可以应用于任意类型的扩频码、信息码,在理论上能工作在任意强度的加性高斯白噪声环境下,并且不需要事先提取任何定时同步信息。理论分析和数值结果表明了本方法较为鲁棒不易受到噪声影响。     

混沌扩谱CDMA的系统模型及其性能分析

混沌序列在具有很好随机性的同时,一些序列还具有KroneckerDelta自相关和近似正交的互相关特点,因此被认为是实现直序扩谱CDMA系统较理想的扩谱序列之一,成为近年来研究的热点。文中从异步DS-CDMA系统的模型入手,分析影响CDMA系统性能的关键问题,说明混沌扩谱CDMA系统的性能优点。为了实现混沌扩谱CDMA系统的数值仿真与性能验证,以切比雪夫映射产生的混沌序列为例进行混沌扩谱CDMA系统的性能分析,并与基于Gold和Kasami两种序列的传统DS-CDMA系统进行比较。     

基于传播算子的DS-SS信号扩频波形估计

扩频信号波形估计的本质是信号子空间估计。针对直接序列扩频（Direct Sequence Spread Spectrum,DS-SS）信号的扩频波形估计问题,提出了一种基于传播算子的估计算法。针对现有算法估计信号子空间计算量较大的不足,所提算法利用传播算子估计信号子空间。理论分析了所提算法与现有算法的计算量和性能,并进行了仿真实验。仿真结果表明所提算法有效,且计算量远小于现有算法。     

Non-Supervised Learning for Spread Spectrum Signal Pseudo-Noise Sequence Acquisition

An idea of estimating the direct sequence spread spectrum (DSSS) signal pseudo-noise (PN) sequence is presented. Without the apriority knowledge about the DSSS signal in the non-cooperation condition, we propose a self-organizing feature map (SOFM) neural network algorithm to detect and identify the PN sequence. A non-supervised learning algorithm is proposed according the Kohonen rule in SOFM. The blind algorithm can also estimate the PN sequence in a low signal-to-noise (SNR) and computer simulation demonstrates that the algorithm is effective. Compared with the traditional correlation algorithm based on slip-correlation, the proposed algorithm's bit error rate (BER) and complexity are lower.     

基于混沌与自编码相融合扩频码的构造

为了提高扩频通信系统数据传输的有效性和安全性,提出了一种混沌映射与自编码非线性融合的思想构造扩频码方法。该方法首先将Logistic混沌序列通过改进产生的复合符号混沌序列与自编码算法输出反馈进行逻辑异或,然后与自编码序列经非线性Henon映射相融合产生高质量的复合扩频码。以混沌和自编码为基础分析了该方法的有效性,并与现有方法进行比较,提高了序列的相关性和复杂度。在DS-CDMA系统中进行仿真验证,结果表明该方法产生的扩频序列抗多径干扰能力更好,并能获得较低的扩频误码率,有利于扩频通信的需要。     

CD3S通信的软件无线电实现

针对混沌直接序列扩频(Chaotic Direct Sequence Spread Spectrum,CD3S)通信技术的实现问题,提出了一种CD3S通信的软件无线电实现方案,阐述了CD3S通信系统发收机的设计方法。发射机由软件实现信息码的混沌扩频,并通过硬件平台完成发射。接收机由硬件平台完成下变频与采样,然后通过软件实现定时同步、载波同步与信息解调。信息解调由多滤波器解调算法实现。在多滤波器解调算法中,由无损卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)估计混沌码、卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)估计信道参数和最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)滤波估计信息码这3个滤波器交替工作,通过联合估计实现信息码的解调。实验结果表明,该方案可以实现CD3S通信。     

基于改进传播算子的DS-SS信号扩频序列盲估计方法

本文研究了DS-SS信号的扩频序列盲估计问题,针对现有特征值分解算法失步时间估计不准和计算量大等缺点,提出一种基于改进传播算子的扩频序列盲估计算法,该算法对传统传播算子估计信号子空间的方法进行了改进,使之能够估计扩频序列,并利用信号子空间估计信号失步时间.与基于特征值分解的方法相比,本文算法提高了失步时间的估计精度,并有效的降低了计算量.最后对算法计算量和性能进行了仿真分析和验证,结果表明本文算法有效,计算量远小于现有特征值分解算法,且估计性能在低信噪比条件下更优.     

异步码分多址系统的最优混沌二进制扩谱序列

为了扩展适合异步CDMA系统的扩谱序列,提高系统的性能,利用混沌序列的类随机、理想的自相关和互相关、易于产生并且数量多的特性,来生成适合异步码分多址系统的混沌扩谱序列。根据异步DS—CDMA系统的模型,分析适合异步CDMA系统的最优混沌扩谱序列的性能优点,提出选择和构造最优二进制混沌扩谱序列的关键指标,并与传统的伪随机序列(如Gold序列)进行数值仿真比较。结果表明应用最优混沌扩谱序列可以增加15％的系统容量。     

一种高安全性的级联型混沌扩频序列

针对传统一维混沌映射产生序列复杂度低、保密性不理想等问题,提出了一种基于Logistic改进型映射和Cubic映射的级联型混沌序列。新序列的混沌映射表达式由原来的低次一阶差分方程扩展为高次二阶差分方程,映射迭代过程由单级迭代变为二级交叉迭代,从而提高了混沌系统的复杂性。对新序列的非线性动力学混沌特性和扩频通信性能进行了仿真对比,结果表明新序列具有混沌吸引子结构更加复杂、初值敏感性更强、序列复杂度更高、安全性更好的特点,最后验证了新混沌序列具有和传统一维混沌序列相当的扩频特性。     

并行组合扩频通信扩频序列的优选

并行组合扩频通信相对传统扩频通信具有更高效,更安全的优势。但是由于并行通道间存在互干扰,降低了系统的传输可靠性。为了提高并行组合扩频通信系统的性能,需要从备选的扩频序列中优选出合适的扩频序列来组成扩频序列集用于信息映射。通过分析并行组合扩频通信的通信原理,从减小接收端各支路互相关干扰的角度提出了一种扩频序列的优选方法。仿真结果表明,采用该方法能够有效地降低系统的误码率,提高系统的可靠性。     

Link16数据链信号参数估计方法研究

Link16数据链信号采用了一种混合扩频通信方式,具有较强的反侦察和抗干扰性能。通过分析该通信信号结构和射频调制技术,提出了信号的载频、码速率和扩频序列等关键参数的估计方法,分别设计了用于估计Link16数据链信号载频、码速率和对信号扩频序列估计的误比特率测试的仿真实验。仿真结果表明,该参数计算法可以为后续的信号检测时的增加样本数量提供理论基础。