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直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)是扩频通信中一种非常重要的通信方式。由于经伪码序列调制后信号的频谱展宽,使得信号能够在较低信噪比下传输,因此DSSS信号具有较低的截获概率和较强的抗干扰能力,被广泛应用于军事通信领域。然而,实际中的信号都是复杂直扩信号,使得接收端无法对多用户长码直扩(Multi-user Long Code Direct Sequence Spread Spectrum,LC-DS-CDMA)信号和高动态异步LC-DS-CDMA信号的伪码周期、信源数和波达方向等重要参数进行精准估计,导致其无法得到发送的信息序列。因此对LC-DS-CDMA信号和高动态异步LC-DS-CDMA信号的参数盲估计研究具有重要的现实意义。本文研究了LC-DS-CDMA信号的参数(信源数,波达方向,伪码周期)估计,主要内容分为如下三个方面:(1)针对低信噪比下难以准确估计LC-DS-CDMA信号的信源数问题,提出一种基于阵列接收的信源数估计算法。该方法首先采用阵列天线对LC-DS-CDMA信号进行接收。然后求取阵列接收信号的协方差矩阵,对其进行特征分解后,利用信息论准则、盖氏圆算法以及平滑秩算法估计LC-DS-CDMA信号的信源数。实验分析表明,所提算法在低信噪比下可以准确估计出多个信号的真实信源数,其中最小描述长度(Minimum Description Length,MDL)准则在信噪比为-10d B时信源数估计正确率达到95%,优于其它算法。(2)针对异步LC-DS-CDMA信号波达方向(Direction Of Arrival,DOA)估计困难的问题,在信源数已知的情况下,提出了一种使用相干信号子空间和高阶累积量估计异步LC-DS-CDMA信号波达方向的算法。首先使用傅里叶变换将接收信号变换到频域内,再使用酉聚焦变换将信号聚焦在同一参考频率点。然后,求取聚焦后信号的协方差矩阵,利用直接特征分解或四阶累积量矩阵的特征分解结果构造噪声子空间。最后通过多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法进行谱峰搜索来计算信号的波达方向。实验分析结果表明,所提算法能够在很低信噪比下准确估计出异步LC-DS-CDMA信号的波达方向,其中四阶累积量算法在信噪比大于-15d B时波达方向估计的正确率达到100%,优于相干信号子空间算法。(3)针对高动态异步LC-DS-CDMA信号的伪码周期估计难题,提出一种多项式相位变换和二次功率谱相结合伪码周期估计算法。首先利用接收信号的平方消去伪码相位的突变。然后利用多项式相位变换求出信号的调频斜率并对原信号进行降解处理,消去其中的二阶指数项,使原信号变为带有频偏的异步LC-DS-CDMA信号。最后根据二次功率谱算法会在信号伪码周期的整数倍处产生的尖峰这一现象来估计原信号的伪码周期。实验结果表明,与直接利用二次功率谱算法相比,所提算法在信噪比为-7d B时,能够准确估计出高动态异步LC-DS-CDMA信号的伪码周期。