直扩信号伪码周期及序列的估计与检测方法的研究

直接序列扩频通信的信号检测是通信对抗的关键问题，本文对直接序列扩频通信的信号检测方法进行了综述，并重点讨论了自相关域检测方法、四阶累积量方法、谱分析与信号子空间分解法，其中四阶统计量方法和谱分析与信号子空间分解法的最低检测门限远低于相关算法，谱分析与信号子空间分解法在直接序列扩频（DS／SS）信号的伪码周期估计以及伪码序列盲估计中，利用功率谱二次处理结合信号子空间分解的方法可以实现对低信噪比DS／SS信号的估计。     

一种直扩信号伪码周期及序列的盲估计方法

论述了功率谱二次处理理论和信号子空间分解方法在直接序列扩频(DS/SS)信号的伪码周期估计以及伪码序列盲估计中的应用,提出了利用功率谱二次处理结合信号子空间分解的方法以实现对低信噪比DS/SS信号的完全估计.计算机模拟结果表明,该方法在较低的输入信噪比条件下能良好地工作.     

基于二次谱的直扩信号伪码周期估计方法研究

文章采用二次功率谱法实现直接序列扩频信号(DS/SS信号)伪码周期的估计,此方法是对接收信号求得一次功率谱后再进行第二次求功率谱处理,最终得到信号的二次谱在信号伪码周期整数倍处出现一系列的尖峰脉冲,脉冲间距即为伪码周期。通过对二次谱法进行仿真实验,结果表明在较低信噪比条件下能够实现直扩信号的伪码周期估计;准确估计时所需的信噪比容限随着伪码周期的增加而逐渐降低。     

基于张量分解和多项式库搜索的多天线NPLC-DS-CDMA伪码序列估计

针对低信噪比下非周期长码直接序列码分多址(NPLC-DS-CDMA)信号伪码序列估计问题,该文提出一种基于张量分解和多项式库搜索的多天线估计方法。该方法首先对接收信号建模为3阶张量模型并根据扩频增益分割为多个子张量,然后利用交替最小二乘投影(ALSP)算法对子张量进行CP分解得到伪码片段因子矩阵和接收增益因子矩阵,利用接收增益矩阵互相关性和旁瓣能量检测对伪码片段组合序列筛选得到每个用户的伪码序列,最后利用多项式库搜索的方法识别出伪码序列的生成多项式,进一步提高伪码序列估计的正确率。仿真结果表明,所提方法能够实现对NPLC-DS-CDMA信号伪码序列的有效估计。     

短码、周期长码直扩信号伪码序列盲估计

针对短码、周期长码直扩信号在不同的时延下伪码序列估计问题,提出了一种基于奇异值分解的盲解扩算法.在已知信息码元速率和伪码周期条件的前提下,算法首先把接收到的直扩信号按照一定长度进行分段构成相关矩阵并对此矩阵进行奇异值分解得出信号子空间,然后根据信号子空间和伪码序列的模糊关系,利用求解的模糊酉矩阵和特定约束条件(如m序列)去其模糊性,最终估计出伪码序列.仿真结果表明,该算法不仅解决了在不同的时延下估计伪码序列带来的问题,而且具有稳定性高、在低信噪比条件下有良好的估计性能等优点.     

谱相关理论用于直接序列扩谱信号的检测与估计

本文论述了谱相关理论在直接序列扩谱信号的检测与估计中的应用，提出了利用谱相关函数法与集平均算法相结合的方法来实现对低信噪比直接序列扩谱信号的检测及其载频与伪码速率的估计，并利用相关处理方法来估计的伪码周期，信息码序列及伪码序列，通过计算机模拟证实了该方法的有效性。     

基于自相关差分累积量的长码DS信号伪码周期估计

直接序列扩频（DS）信号,尤其是长码DS信号的截获一直都是电子战中的难题。文章提出的基于自相关差分累积量的方法,能够在非合作背景下对长码DS信号的伪码周期进行估计,实验结果表明,该方法能够在低信噪比条件下,对扩频调制比（信息比特持续时间和伪码周期之比）远小于1的长码DS信号的伪码周期进行有效估计。     

基于奇异值分解的直扩信号伪码序列及信息序列盲估计方法

针对非合作扩频通信中直扩信号伪码序列的盲估计问题,在已知码片速率和伪码周期的前提下,该文提出一种基于奇异值分解的直扩信号伪码序列及信息序列的盲估计方法。该方法对接收信号构成的观测矩阵进行奇异值分解,通过左奇异向量实现伪码序列估计的盲估计。同时,通过右奇异向量可以在信号序列未同步和伪码序列未知的情况下实现信息序列的盲估计。仿真实验结果表明该算法具有精确度高、稳定性高、计算量小和观测时间短等优点。     

一种DS/SS信号PN码序列估计的神经网络方法

本文提出了一种利用神经网络(N.N.)完成直接序列扩频(DS/SS)信号PN(伪噪声码)码序列估计的新方法.该方法充分利用了无监督N.N.的自适应主元提取特性,加上其高速运算能力,解决了传统方法在PN码的实时处理及实现上的困难,理论分析和数值结果表明了本方案能在较低的输入信噪比条件下完成对PN码的正确估计.     

基于信号子空间的直接序列扩频信号波形估计方法

将直接序列扩频(DS-SS)信号波形估计问题归结为信号子空间估计问题,提出基于传播算子算法的扩频波形估计方法。针对特征值分解求解信号子空间计算量较大的问题,利用传播算子估计信号子空间,并对算法计算量和性能进行理论分析和实验验证,结果表明该算法有效,且计算量远小于现有算法。     

多径环境下的直扩信号伪码周期估计

针对低信噪比条件下多径直接序列扩频(直扩)信号伪码周期估计的难题,拓展了先前提出的单径环境下基于信号功率谱二次处理的方法,提出了在低信噪比条件下多径环境中直扩信号的伪码周期估计的二次谱算法.该算法首先对多径直扩信号求取功率谱,然后将所得到的功率谱作为一输入信号求其第二次功率谱,所得二次功率谱将在伪码周期整数倍处出现代表信号存在的尖峰脉冲,通过对这些尖峰脉冲闻的距离进行检测就可以获得多径直扩信号伪码周期参数的检测估计.理论分析和计算机仿真结果表明:该算法可以有效地估计出多径环境下直扩信号的伪码周期,且估计性能和多径环境密切相关.     

直扩信号伪码周期的谱检测

针对低信噪比直扩信号（DS／SS信号）的伪码（PC码）周期截获的难题,提出了一类基于信号功率谱二次处理的新方法,理论分析和计算机模拟表明,该类方法在较低的输入信噪比条件下能良好地工作。     

基于四阶累积量的DSSS/QPSK信号检测方法研究

根据高斯白噪声的四阶累积量恒为零这一特性,研究了DSSS/QPSK信号的四阶累积量,提出了基于四阶累积量不同切片c_4x(0,0,0)、c_4x(τ,τ,τ)、c_4x(0,τ,τ)和c_4x(0,0,τ)的时域和频域检测方法.仿真结果表明,频域检测方法性能优于时域检测方法;综合考虑检测性能和实现难度,基于c_4x(0,0,τ)的频域检测方法最好,在虚警概率为1％,信噪比为-11dB时,检测概率仍可达到50％以上.没有引入大规模的矩阵运算,运算量小,易于实现.     

应用增强二次谱估计直扩信号扩谱周期

在二次谱方法提取直扩信号扩谱周期的基础上 ,提出一种增强直扩信号二次谱的方法。这种方法不利用先验条件 ,在直扩信号二次谱的基础上 ,通过二次谱的局部统计分析 ,克服时域平稳噪声的影响 ,增强信号扩谱周期的特征谱线。实践证明 ,这种方法能在极低信噪比条件下快速准确提取直扩信号的扩谱周期     

基于四阶累积量的二次谱法检测DS_SS伪码周期

在二次谱方法提取直扩信号扩频周期的基础上，提出了一种基于四阶累积量一维切片的直扩信号二次谱检测法。这种方法不要任何先验条件，利用接收信号的四阶累积量一维切片代替信号的相关函数做二次功率谱检测。克服了高斯白噪声对信号检测的影响，降低了直扩信号的伪码周期检测的信噪比的门限。理论推导和仿真结果表明，该方法能在极低信噪比的条件下检测直扩信号的扩频周期。     

直扩信号的深度盲检测方法研究

提出一种基于四阶累积量切片和非线性滤波的直扩信号盲检测算法,新方法充分利用四阶累积量能有效提取直扩信号谐频分量的特性,结合了非线性滤波能深度抑制背景噪声的优点,极大降低了直扩信号的检测和参数估计的门限。理论分析和仿真试验表明,新算法可以实现在超低信噪比下DSSS/BPSK信号的检测和扩频码周期的精确估计,具有计算量小、检测概率高的特点,易于工程实现。     

一种低信噪比直扩信号的检测方法

针对低信噪比直接序列扩频(DS／SS)信号难以检测的问题，特别是QPSK调制的直扩信号，本文提出了一种新的相关检测方法。该方法将PSK信号的自相关函数能量集中时段提取出来处理，从而提高检测性能。计算机仿真表明，在信号带宽内信噪比为-12dB时，该方法不仅能够有效检测QPSK调制的直扩信号，而且对BPSK调制的直扩信号也有同样的检测性能。     

四阶累积量稀疏表示的DOA估计方法

针对现有稀疏重构DOA估计算法不能抑制噪声项以及在高斯色噪声背景下不再适用的问题,本文提出了基于四阶累积量稀疏重构的DOA估计方法。首先,利用接收数据的四阶累积量构建了稀疏表示模型,该模型抑制了噪声项;其次对四阶累计量矩阵进行奇异值分解,化简了稀疏表示模型,通过奇异值分解,不仅减小了数据规模,而且进一步抑制了噪声。对于稀疏表示模型的求解,先利用信号子空间与噪声子空间的正交特性选取权值矢量,然后利用加权l1范数法对模型求解实现DOA估计。理论分析和仿真实验表明本文算法在高斯白噪声和色噪声背景下均适用;能够处理非相干和相干信号,且在低信噪比条件下,对相干信号有更高的估计精度;较之同类的稀疏重构算法,本文算法具有较低的算法复杂度和更高的角度分辨力。      

非周期性DS信号的信息码片时宽估计方法

对非周期性直接序列（Ds）扩频信号的截获是电子战中的难题。提出了基于自相关差分累积量的搜索算法,能够在低信噪比、扩频调制比（信息比特持续时间和伪码周期之比）远小于1的条件下对非周期性DS信号的信息码片时宽进行准确估计,给出了其理论推导过程、算法步骤和仿真实验结果。