Analyze the eigen-structure of DS-SS signals under narrow band interferences

In this paper, an approach of eigen-structure analysis for DS-SS (direct sequence spread spectrum) signals under NBI (narrow band interference) is proposed, which can estimate the PN (pseudo-noise) sequence blindly in lower SNR (signal-to-noise ratio) and SIR (signal-to-interference ratio) DS-SS signals. Of course, some parameters of DS-SS signals (such as period and chip interval of PN sequence) need to be known. First, the received signal is divided into continued nonoverlapping temporal vectors according to the period of PN sequence, and then we calculate and accumulate the correlation matrix of these vectors one by one. An operation of eigenvalue decomposition may be applied to the matrices; we can estimate the eigen-structure (which include the NBI eigen-waveforms and PN sequences) of received signals from the principal component eigenvectors blindly in the end. Based on the estimated NBI eigen-waveforms and PN sequences, the NBI can be rejected, and the DS-SS signals can be de-spreaded without the PN sequence too. Theoretic analysis and experimental results show that the approach is very effective. It can work well on the lower SNR and SIR ambient.     

基于脉冲成形扩频信号伪码周期盲估计

针对基带扩频信号的频谱范围较宽,信号在带限的信道中传输时需要对信号进行带宽限制,从而会造成码间干扰和频谱泄露的问题,将基带扩频信号通过脉冲成形器后对其主要参数的抗截获性能进行了研究,并使用两次功率谱的方法对该类信号的伪码周期进行了估计。理论分析证明,做两次功率谱以后的信号以脉冲串的周期来扩展谱线,且信号主要能量将会聚集在一些类似于基带成形脉冲二次谱形状的尖锐脉冲处,通过测量这些尖锐脉冲间的间距即可以估计出基带扩频信号的伪码周期。计算机仿真结果证明,两次功率谱的方法可以在低信噪比的条件下实现对带脉冲成形基带扩频信号伪码周期的估计,且本文算法对伪码周期估计的正确率比文献[1]算法约提高7dB左右。     

直接扩频序列信号伪码周期的估计

针对伪码周期截获的难题,提出了一种基于低信噪比直扩信号功率谱二次处理的新方法,理论分析和计算机仿真表明了此算法的有效性。     

一种基于K-means算法的长码直扩信号伪码序列盲恢复方法*

针对长码直接序列扩频(DSSS)信号伪码(PN)序列盲恢复的难题,借鉴无监督聚类分析的思想,提出了一种基于K均值(K-means)聚类算法的长码直扩信号PN码序列盲恢复方法.该方法首先通过最小平均相异度完成PN码序列的盲同步;然后利用K均值算法完成PN码序列的盲估计;最后利用游程检验算法筛选出原PN码序列,从而完成PN码序列的盲恢复.理论分析和计算机仿真表明,该方法可以在较低信噪比下准确恢复长码直扩信号PN码序列,表现出很好的性能.     

多用户DS-UWB信号的伪码周期估计*

在单用户直接序列超宽带(DS-UWB)信号的伪码(PN)周期估计的基础上,采用信号功率谱二次处理的方法,实现了多用户DS-UWB信号的PN码周期盲估计。该方法对接收信号的功率谱进行二次谱处理,最后得到的二次谱就会在接收的多用户DS-UWB 信号的PN码周期整数倍处出现一系列的尖峰脉冲,通过检测这些脉冲的间距就可以得到PN码周期的估计。通过理论推导表明了该方法的可行性,利用计算机仿真,验证了多用户DS-UWB信号在PN码周期的整数倍确实存在二次功率谱的脉冲串,这些脉冲串还具有类似高斯脉冲二次功率谱的形状。同     

窄带干扰环境下DS-SS信号的细微特征分析

通过对窄带干扰(NBI)条件下低信噪比直接序列扩频(DS-SS)信号的细微特征分析,得到了NBI特征波形和DS-SS扩频伪码(PN)的盲估计。首先按PN码周期和码速率(假设已获知)对接收DS-SS信号进行取样预处理形成观察向量集,接着用细微特征分析方法对该集合进行处理,最后可以估计出信号所夹杂的NBI特征波形和信号的PN码序列。为了减少所估计PN码的相位模糊性,本文在取样预处理时将取样时间窗口增大到PN码周期的二倍,结果使所估计的PN码或是原码或是反码,从而提高了估计准确性。同时利用所估计的NBI特征波形可消除原始信号所夹杂的NBI,而利用所估计的PN码序列则可以对DS-SS信号实施盲解扩处理。理论分析和数值结果表明,该方法有效,并能工作在较低的输入信噪比和信号干扰比环境下。     

窄带干扰环境下直扩信号伪码周期估计

研究扩频通信技术中信号优化问题,信道的干扰影响直接序列扩频信号(DSSS)传输的正确性,给直扩信号参数检测与估计带来了困难,需要一种有效的算法来增强抗干扰能力。为了解决上述问题,利用变化域的FFT重叠变换干扰抑制提供一种最有效的方法,可通过对DSSS信号加窗处理和重叠变换,使信号频谱泄露大为降低,而且使信号的损失也大为减小,使误码率可以降到很低。另外提出一种FFT重叠变换干扰抑制算法和信号功率谱二次处理的联合估计窄带干扰环境下DSSS信号的伪码(PN)周期并进行仿真。仿真结果表明,算法在较低的输入信噪比和低信干比条件下能准确地估计DSSS信号PN码周期,证明了FFT重叠变换干扰抑制算法的有效性。     

Blind reconnaissance of the pseudo-random sequence in DS/SS signal with negative SNR

This paper introduces a new theory and algorithm that can be used in blind detection of the carrier wave signal and the pseudo-random sequence of the direct sequence spread spectrum (DS/SS) signal with negative SNR. First, without any a priori knowledge of the DS/SS signal, the carrier wave signal can be detected from DS/SS signal with negative SNR by using stochastic differential equations and energy detection method. Based on this, the pseudo-random sequence can also be blindly detected in DS/SS signal with negative SNR by reducing noise of the nonlinear signal and the algorithm of wavelet multiscale decomposition algorithm. Finally, the computer simulation shows that we can detect the carrier wave signal with SNR=-27 dB and the pseudo-random sequence under error code ratio 10-4 with SNR =-10 dB.     

基于LEAP神经网络的同步DS-CDMA伪码序列盲估计*

针对特征分解方法在实现非等功率同步直接序列码分多址（DS-CDMA）信号伪码序列盲估计时存在的处理数据向量不能太长以及不能工作于非平稳环境中的问题,引入了一种由主分量分析实现自适应特征提取的在线无监督学习（LEAP） 神经网络（NN）。首先将已分段的一周期DS-CDMA信号作为NN的输入信号,用NN各权值向量的符号函数代表DS-CDMA信号各用户的伪码序列,然后通过不断输入信号来反复训练权值向量直至收敛,最终DS-CDMA信号各用户的伪码序列就可以通过各权值向量的符号函数重建出来。此外,采用变步长以提高收敛速度。理论分析与仿真实验表明,LEAP NN至少可以实现-20dB信噪比下10个用户的非等功率同步DS-CDMA伪码序列盲估计,并且比传统的Sanger NN具有更快的收敛速度。     

多径CD3S信号的多滤波器联合估计解调

针对多径衰落信道下混沌直接序列扩频（CD3S）信号的解调问题,提出一种基于卡尔曼滤波（KF）、无损卡尔曼滤波（UKF）与最小均方误差（MMSE）滤波联合估计的多径CD3S信号解调算法。算法根据混沌码同步、信道估计与信息码解调间的差异性与关联性,利用UKF估计混沌码、KF估计信道参数,并通过MMSE滤波重构信息码。三个滤波器均将彼此的估计结果作为系统参数,交替工作,通过联合估计实现信息码的解调。仿真结果表明,无论对时不变信道还是时变信道,算法均可以克服多径衰落与信道噪声的影响,实现了多径信道下CD3S信号的解调。