（信号与信息处理专业论文）dsssbpsk信号扩频码序列估计方法研究.pdf

摘要摘要直接序列扩频( d s s s ) 信号由于具有工作信噪比低、强抗干扰性、低截获率、能够抑制多径效应等优点，已经得到广泛应用。因而与之对应的直扩通信对抗技术也成为通信对抗领域急需解决的研究主题。直扩通信对抗包括直扩信号的盲检测、参数估计和扩频码序列恢复等内容。在检测和估计出直扩信号的参数后，要恢复原始信息，估计出扩频序列是重要的途径之一，因而对d s 信号扩频p n ( p s e u d on o i s e ) 码的估计研究就具有迫切性和重要意义。本文重点是对盲码同步和扩频码序列估计的研究，主要的工作成果如下：1 、分同步和非同步两种情况建立了d s s s b p s k 基带信号模型，并介绍了二种非合作式扩频码序列估计和解扩的方案。2 、总结和介绍了几种常用的盲码同步方法，包括延迟相乘( 滑动自相关) 法、最大范数法、平均降噪法等，并进行了计算机仿真和分析。3 、提出了一种改进滑动窗的盲同步方法，该方法利用求主特征向量的过程，对扩频信号进行平滑降噪预处理，实现了较低信噪比下的码同步。文中对该方法进行了仿真，并统一比较了各种盲码同步算法的同步性能。4 、系统地研究了现有的扩频码序列估计算法，介绍了它们的理论基础，重点推导和证明了基于线性反馈移位寄存器( l f s r ) 、特征值分解( e v d ) 、神经网络( n n ) 的p n 码序列估计算法，并对这些算法进行了仿真验证，分析了它们的优缺点。5 、在总结已有算法的基础上，提出了基于子空间跟踪技术的p n 码序列估计算法，并由投影逼近子空间跟踪( p a s t ) 技术，导出了一种扩频码序列盼陕速估计算法( e p a s t d ) ，给出了一种可实现方案。该算法通过应用p a s t 技术，求出两个主特征向量，实现扩频码序列的恢复。子空间跟踪技术能够快速跟踪低维的特征向量，而且避免了直接的大矩阵存储和特征值分解，使码序列恢复能够实时实现。文中对该算法进行了大量的计算机仿真和性能分析，仿真表明这种算法降低了运算的复杂度和存储量，易于硬件实现，具有良好的收敛特性，性能上优于已有的梯度算法和神经网络算法。关键词：直接序列扩频信号，码同步，扩频码序列，子空间跟踪，盲估计a b s t r a c ta b s t r a c td i r e c ts e q u e n c es p r e a ds p e c t r u m ( d s s s ) s i g n a lh a sb e e nw i d e l yu s e d ，o w i n gt ot h ea b i l i t yo fl o w e rw o r k i n gs i g n a l t o n o i s er a t i o ( s n r ) ，s t r o n ga n t i - j a m m i n g ，l o w e rp r o b a b i l i t yi n t e r c e p t i o na n dm i t i g a t i n gt h ee f f e c t so fm u l t i p a t hf a d i n g s ot h ed sc o m m u n i c a t i o nc o u n t e rt e c h n o l o g yb e c o m e sa nu r g e n tr e s e a r c ht o p i ci nt h ee l e c t r o n i cw a r f a r ef i e l d t h eb l i n dd e t e c t i o n ，p a r a m e t e r se s t i m a t i o na n dr e c o v e r yo fs p r e a d i n gs e q u e n c e sa r et h em a i nc o n t e n t so fd sc o m m u n i c a t i o nc o u n t e r a f t e rh a v i n ge s t i m a t e ds o m es i g n a lp a r a m e t e r s ，i ti sa ni m p o r t a n ta p p r o a c ht od e s p r e a dt h ed s s ss i g n a la n dr e c o v e rt h ep r i m i t i v ei n f o r m a t i o nb ye s t i m a t i n gt h es p r e a d i n gs e q u e n c e s t h e r e f o r et h er e s e a r c ho nb l i n de s t i m a t i o no fp n ( p s e u d on o i s e ) s e q u e n c e ss h o w st h ev i t a lu r g e n c ya n ds i g n i f i c a n c ea tp r e s e n t t h i sp a p e rf o c u s e so nt h eb l i n dc o d es y n c h r o n i z a t i o na p p r o a c ha n ds p r e a d i n gs e q u e n c e se s t i m a t i o na l g o r i t h m t h em a i nr e s u l t sc a nb es u i n m a r i z e da sf o l l o w s ：1 b o t hs y n c h r o n o u sa n da s y n c h r o n o u sd s s s b p s kb a s e b a n ds i g n a lm o d e l sa r ee s t a b l i s h e d m o r e o v e rt w ot y p e so fn o n c o o p e r a t i v es e q u e n c e se s t i m a t i o na n dd e s p r e a d i n gs c h e m e sa r ei n t r o d u c e db r i e f l y 2 s e v e r a lu s u a lb l i n dc o d es y n c h r o n i z a t i o nm e t h o d s ，i n c l u d i n gd e l a ym u l t i p l y( s l i d i n ga u t o c o r r e l a t i o n ) ，m a x i m u mn o r ma n da v e r a g en o i s er e d u c t i o na p p r o a c h e sa r es u m m e du pa n da n a l y z e db yc o m p u t e rs i m u l a t i o n s 3 am o d i f i e ds y n c h r o n i z a t i o na p p r o a c hb yu s i n gs l i d i n gw i n d o w si sp r o p o s e d t h ep r e - p r o c e s s i n gf o ro b t a i n i n gp r i n c i p a le i g e n v e c t o r si sas m o o t h i n gp r o c e d u r ef o rt h ed s s ss i g n a l t h ec o m p u t e rs i m u l a t i o n ss h o wt h a tt h ea p p r o a c hi sm o r ec o n v e n i e n c ei nl o ws n rc o m p a r i n gw i t ho t h e rc o d es y n c h r o n i z a t i o nm e t h o d s ，4 t h es p r e a d i n gs e q u e n c e se s t i m a t i o na l g o r i t h m sb a s e do nl i n e a rf e e d b a c ks h i f tr e g i s t e r ( l f s r ) ，m a t r i xe i g e n v a l u ed e c o m p o s i t i o n ( e v d ) ，n e u r a ln e t w o r k s ( n n )h a v eb e e ns y s t e m a t i c a l l ys t u d i e di n t h i sp a p e r a n dt h ep e r f o r m a n c eo ft h e s ea l g o r i t h m si sa n a l y z e db ym a n ys i m u l a t i o n s 5 ，i no r d e rt os o l v et h ee s t i m a t i o np r o b l e mo fp ns e q u e n c e si t s e l f , ac o d er e c o v e r ya l g o r i t h mb a s e do ns u b s p a c et r a c k i n gi sp r o p o s e d b a s eu p o nt h ep r o j e c t i o ni ia b s 打a c ta p p r o x i m a t i o ns u b s p a c et r a c k i n g ( p a s t ) t e c h n i q u e ，w ep r e s e n taf a s te n h a n c e ds p r e a d i n gs e q u e n c e se s t i m a t i o na l g o r i t h m ( e p a s t d ) i nt h em e a n t i m ear e a l i z a b l es t r u c t u r ei so b t n n e d a c c o r d i n gt ot h i sa l g o r i t h m ，t h es p r e a d i n gs e q u e n c ec a nb er e c o n s t r u c t e df r o mt h et w of i r s te i g e n v e c t o r so ft h ec o v a r i a n c em a t r i x d u et oa v o i d i n gt h eb i gm a t r i xm e m o r ya n dd i r e c te i g e n v a l u ed e c o m p o s i t i o np r o b l e m ，t h ee p a s t da l g o r i t h mc a np a c et h el o wd i m e n s i o ne i g e n v e c t o r sa n dr e c o v e rt h es p r e a d i n gs e q u e n c e si nr e a l t i m e c o m p u t e rs i m u l a t i o n ss h o wt h a t t h i sa l g o r i t h md e s c e n d st h es t o r a g ec o n s u m i n gm e m o r y , i sp r o n et oh a r d w a r er e a l i z a t i o na n dh a sf a s tc o n v e r g e n c ep r o p e r t i e s t h ep e r f o r m a n c e sa r eb e t t e rt h a nt h eg r a d i e n t - d e s c e n ta l g o r i t h ma n dt h en e u r a ln e t w o r k sa l g o r i t h m k e yw o r d s ：d i r e c ts e q u e n c es p r e a ds p e c t n m l ( d s s s ) s i g n a l ，c o d es y n c h r o n i z a t i o n ，s p r e a d i n gs e q u e n c e ，s u b s p a c et r a c k i n g ，b l i n de s t i m a t i o n1 i i独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：维鱼兰邀日期：矽。缉争月巧日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。( 保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名：蜷圭宴塾导师签日期：第一章绪论1 1 研究背景和意义第一章绪论直接序列扩频( d s s s ) 通信由于具有工作信噪比低、强抗干扰性、低截获率、能够抑制多径衰落效应等优点，已经在军事和民用管理上得到广泛应用。因而，与之对应的直扩通信对抗技术和民用无线电资源管理研究就变得越来越重要。扩展频谱通信的原理发表得很早，但真正的研究是5 0 年代中期在美国军方开始的。从5 0 年代中期开始到现在5 0 多年的时间内，扩频通信技术迅速发展，并且得到越来越广泛的应用。在卫星通信、航天、信息保密、全球定位系统( g p s ) 、测距和码分多址( c d m a ) 通信等方面，显示了它极强的生命力。在电子对抗时代，扩频技术用于通信、导航和识别信息综合系统，并且为军事上提供晟先进的联合指挥系统，它是强有力的电子对抗手段之一。通信对抗的实质是敌对双方在无线电通信领域为争夺无线电频谱控制权而展开的电波斗争，通信对抗和反对抗己经成为决定战争进程的一个重要环节。国外早在上世纪六、七十年代就已经开始扩频对抗技术的研究，而国内则在八十年代才开始起步。从目前收集到的文献来看，大部分的扩频对抗研究都是针对跳频( f h )扩频信号，同时对扩频系统的窄带干扰抑制、码捕获、码同步、码跟踪和c d m a多用户检测问题研究较多，很少涉及到直扩( d s ) 信号的侦收问题。由于扩频后信号能量分布在一个远大于信息率且与信息率无关的带宽上，所以直扩信号的功率谱密度通常很低，一般已淹没在噪声中。并且侦察方针对的是非合作通信信号，此时直扩信号的各特征参数都是未知的，因此很难检测和解调出直扩信号。所以说，直扩通信对抗是一个需要迫切解决、具有挑战性的研究主题。直扩通信对抗主要包括信号的盲检测、参数估计、码同步和扩频码序列估计等内容。在检测和估计出直扩信号的参数( 载频、调制体制、码速率和码周期等)后，要恢复原始信息，就需要取得码同步和恢复出扩频码序列。国内外对直扩信号的检测和估计开展的较早，提出了不少可行的算法和方案，而在扩频码序列恢复的研究在本世纪才成为热门，研究成果发表得很少。因而对d s 信号扩频p n( p s e u d on o i s e ) 码的估计研究就具有必要性和重要意义。本文的主要内容是对直电子科技大学硕士学位论文扩信号盲码同步和码序列估计的研究和探讨。1 2 直接序列扩频通信系统模型现有的扩频通信系统按其工作方式一般可分为：一、直接序列扩频系统( d s s s ) ：二、跳频扩频系统( f h s s ) ；三、跳时扩频系统( t h s s ) ；四、混合方式( d s f h 、d s t h 和f h t h 等) 。目前在军事和民用上使用最为广泛的扩频系统有直接序列扩频( d s ) 、跳频( f h ) 以及扩跳结合( d s f h ) 三种方式。图1 1 所示为合作式扩频通信系统的基本组成框图。这里发端简化为调制和扩频，接收端简化为解扩和解调。此外，收发两端还有两个完全相同的p n ( p s e u d on o i s e ) 码发生器。正常工作时，要求接收端产生的p n 码序列必须和接收信号中包含的p n 码序列精确同步。为此通常在传输信息之前，发送一个固定的伪随机比特图案来达到同步，该图案即使存在干扰，接收机也能以很高的概率识别出来。当收发两端p n 码发生器建立同步后，信息传输即可开始。需要指出为了突出主要功能，图中只画出了扩频通信系统的主要部分。至于放大、倍频、滤波、变频等过程，可以看作是理想线性的，并将它们合并到信道中去，对于数字通信所需的编、译码器也未画出。因此，它实际上代表了最简化的扩频通信系统模型。信息输入信息输出图1 - 1 扩频通信系统模型在发送端，输入信息信号首先对某个载频五进行调制。调制方法没有限制，但是，对于模拟信息一般采用频率调制( f m ) ；对于数字信息，通常采用如下几种调制方法：( 1 ) 相干二相移相键控( b p s k ) ；( 2 ) 相干四相移相键控( q p s k ) ；( 3 ) 差分相干二相移相键控( d p s k ) ；第一章绪论( 4 ) 非相干m 进制移频键控( m f s k ) 。信息调制器的输出是一般的窄带( 或普通宽带) 己调信号。然后将其进行扩展频谱处理，常用的扩频调制方法有如下几种：( 1 ) 直接序列相干二相移相键控；( 2 ) 直接序列相干四相移相键控；( 3 ) 直接序列最小移频键控；( 4 ) 非相干跳频；( 5 ) 二相移相键控和非相干跳频的混合方式。这些扩频调制方式与上面信息调制方式的结合是现代扩频通信系统中典型的组成方案。文中主要是针对d s s s b p s k 基带信号模型开展的研究。扩谱技术的理论基础可用s h a n n o n 信道容量公式描述c = w l 0 9 2 ( 1 + 争( 1 1 )c 为系统信道容量( b i t s ) ，w 为系统信道带宽，为噪声功率，s 为信号功率。该公式表明，在高斯信道中当传输系统的信噪比s n 下降时，可用增加系统传输带宽的方法来保持信道容量c 的不变。对于任意给定的信噪比，可以用增大传输带宽来获得较低的信息差错率。扩展频谱技术正是利用这一原理，用高速率的扩频码来达到扩展待传输的数字信息带宽的目的。同时s h a n n o n 又指出，在高斯噪声的干扰下，在有限平均功率的信道上，实现有效和可靠通信的最佳信号是具有白噪声统计特性的信号。对于自噪声信号的产生、加工、复制至今仍存在许多技术问题。然而人们已经找到了一些易于产生又便于加工、控制的伪随机序列，它们的统计特性逼近于高斯白噪声的统计特性。所以用伪随机序列扩展待传基带信号频谱的扩谱系统优于常规的通信体制。并且扩谱选择的伪随机信号使合作的接收方容易接收，而使非合作的截获方很难解调。1 3 直接序列扩频信号检测与估计研究现状对信号检测和估计的研究源于通信中对合作通信信号检测和估计的需要，以使在一定的条件下，获得最佳的检测性能和精确估计信号参数。但这些研究都是基于合作通信中拥有大量确定参数之上完成的，在没有先验知识的非合作侦察对电子科技大学硕士学位论文抗中是不能直接应用的。目前，国内外对直扩信号盲检测与参数估计的研究很多，具有代表性的方法有能量检测法【”、延时相乘法2 1 、周期谱法口1 、平方倍频法h 和高阶统计量法 5 】等。直扩信号的检测和参数估计在直扩通信对抗研究中具有重要的地位，是进一步研究码同步和码序列恢复的基础。无论对于直扩信号的盲解扩还是扩频序列恢复，严格的同步都是算法的关键技术，同步精度对于误码性能有着重要影响。以往对同步技术的研究同样主要是针对合作通信的，并且在已知扩频序列的前提下进行的，对直扩信号的盲码同步没有太大的参考价值。现在最常见的盲同步方法是滑动自相关法【6 ，它是在接收机滑动相关系统基础上改进得到的，但是由于需要在每个样点做相关运算，当扩频码序列较长时算法计算量很大，同步时间较长。g b u r e l 【口提出了一种先对信号自相关矩阵进行特征分解，再利用其中两个最大特征值粗略估计同步位置的方法。在此基础上，他又进一步提出t n 用最大范数法【8 找到信息码同步位的方法，该方法大大提高了盲码同步的精度，能在一1 0 d b 的低信噪比下实现同步。詹亚峰等人【目提出了一种新的测度方程，通过对扩频信号批量处理实现平滑降噪，在降噪后实现码同步，但是该算法同样存在着运算量过大的问题。在获取直扩信号的载频、调制体制、码速率和码周期等参数后，人们开始考虑如何恢复信号的原始信息。以往的研究大多是讨论在未知扩频码的情况下对直扩信号进行盲解扩得到信息 1o 1 ”，并没有估计出d s s s 信号本身的结构信息。另一个研究方向就是利用已知的信息恢复出扩频码序列，再实现本来信息的截获，这在近几年成为研究的热点。1 9 9 1 年杨小牛 12 l 采用线性自适应的方法实现了d s信号扩频码的截获。该方法采用的是自适应信号处理技术，它首先截获d s 信号的扩频码，然后进行主动解扩解调或实施波形重合瞄准式干扰。该文采用最小均方( l m s ) 的自适应滤波技术完成了s n r 大于一6 d b 的d s 信号p n 码截获。1 9 9 5年，谈满堂、朱德君 13 提出了基于延时相关累加的盲p n 码估计方法，该方法在己知载频和p n 码周期的情况下采用相关累加获得信息码，然后由已估计的信息码恢复基带信号，最后用该信号与接收信号进行互相关累加得到p n 码序列。2 0 0 0 年e c j h i l l 和m e r i d l e 一“】提出了一种基于梅西算法的线性反馈移位寄存器估计码序列的方法，但是该方法仅对线性产生的p n 码序列有效，而且可实现的信噪比远达不到通信对抗的要求。2 0 0 0 年gb u r e l 7 1 1 8 首次提出t s e j 用特征分解估计码序列的方法，该方法可以在仅有符号周期先验信息的情况下恢复d s 信号的p n 码序列。该算法可对非同步的信号实现码序列恢复，取得了重大的进步。但是相关4第一章绪论矩阵的运算量过大，不适用于实时处理系统。文献 1 6 提出了一种通过对基带信号进行符号间积累以提高信噪比，从而实现扩频码恢复的方法，改进了特征分解方法的性能。1 9 9 5 年到2 0 0 5 年张天骐6 【1 7 【1 9 1 1 2 0 2 1 1 等人用h o p f i e l d 和无监督主分量分析神经网络对d s 信号码序列进行估计，利用神经网络强大的运算能力和非线性特性恢复码序列，为p n 码估计开辟了一个新的方向。2 0 0 3 年a f s h i nh a g h i g h a t和mr e z as o l e y m a n i 2 2 2 3 1 提出了一种在d s c d m a 环境中的多用户p n 码序列恢复的子空间方法，该方法是将m u s i c 算法和概率统计方法结合起来，对多用户等功率的p n 码估计。当前的方法多是对短码序列的估计，如何在低信噪比、长p n码的情况下，高效地恢复码序列需要我们作进一步的研究。另外，国内在“八五”、“九五”、“十五”、“8 6 3 ”和“9 7 3 ”军事电子预研项目中均将直扩信号的盲检测与参数估计作为重点，电子2 9 所、3 6 所、5 4 所、西安电子科技大学、解放军电子工程学院、电子科技大学等研究所和大专院校针对直扩通信的盲检测和参数估计做了大量的研究工作。综上所述，在直扩信号检测与估计所做工作的基础上，研究在低信噪比下d s s s b p s k 长码序列调制信号的码同步和扩频码序列的估计算法，具有较高的理论价值和现实意义。1 4 论文的主要工作和内容安排本文主要是针对d s 扩频信号进行扩频码序列估计研究，在总结现有各种方法的基础上，重点研究盲码同步和高效的p n 码序列恢复算法，并进行计算机仿真，比较各种算法的性能，提出可行的设计方案。主要工作包括以下几个方面：( 1 ) 分同步和非同步两种情况建立了d s s s b p s k 信号模型：( 2 ) 研究和分析了经典的d s s s 信号盲p n 码序列估计算法，包括基于线性反馈移位寄存器( l f s r ) 、矩阵特征分解( e v d ) 、神经网络( n n ) 的估计算法，并对这些算法进行了计算机仿真；( 3 ) 研究和分析了现有的盲码同步技术，包括延迟相乘( 滑动自相关) 法、最大范数法、平均降噪法的码同步技术，并对这些算法进行了计算机仿真。在此基础上，利用滑动窗技术，提出了一种改进的滑动窗同步方法，仿真表明该方法能在较低的信噪比下实现码同步；( 4 ) 针对特征分解算法运算量大，不容易实现的问题，提出了基于信号子空间跟踪的p n 码估计算法，包括对基于p a s t d 和n i c 子空间跟踪算法进电子科技大学硕士学位论文行了研究。子空间跟踪p n 码恢复算法降低了数据的存储量，易于硬件实现，具有良好的收敛特性；( 5 ) 通过对算法的仿真、分析和比较，得出一种高效的基于信号子空间跟踪的盲p n 码估计算法，并由研究分析给出了一种可实现方案。本文的内容安排如下：第一章为绪论，简要介绍了扩频通信及d s 信号对抗的发展及应用情况，指出了研究p n 码序列估计的重要意义；介绍了基本的直接序列扩频通信系统模型；并分析了扩频信号的检测与估计目前的研究状况及存在的问题；最后介绍了本文的主要研究工作。第二章介绍了d s s s b p s k 信号模型，分别按同步和非同步建立了d s 基带信号模型：介绍了二种d s s s 信号码序列估计和解扩的方案；并讨论了系统主要的技术指标及性能参数。第三章分析了常用的d s s s 信号p n 码序列估计算法，具体介绍了p n 码序列估计算法的发展与分类；然后分别讨论了三种p n 码序列估计算法一基于线性反馈移位寄存器( l f s r ) 、矩阵特征分解( e v d ) 、神经网络( n n ) 的估计算法，介绍了它们的理论基础，及算法基本原理，并分别进行了计算机仿真和分析。第四章分析了盲码同步的现有算法，具体讨论了延迟相乘( 滑动自相关) 法、最大范数法、平均降噪法的码同步技术，介绍了它们的算法原理，并分别进行了计算机仿真和分析；在此基础上，提出了一种改进滑动窗的同步方法，进一步作了计算机仿真和性能比较分析。第五章详细讨论了基于子空间跟踪的盲p n 码序列估计算法，首先介绍了子空间跟踪原理及现在的主要算法，包括p a s t d 和n i c 算法，并将其与改进滑动窗同步算法结合，提出了一种基于子空间跟踪盲p n 码序列估计算法；然后分别在同步和非同步d s s s b p s k 信号模型下，推导了基于子空间跟踪的盲p n 码序列估计算法，进行了理论分析；最后对基于子空间跟踪的盲p n 码序列估计算法仿真，进行性能分析，并将其与已有的算法比较，提出一种可行的实现方案。第六章为总结全文，总结了在盲码同步及p n 码序列估计研究方向所作的工作，并对该课题下一步可以改进的方向提出了个人见解。第二章d s s s b p s k 信号模型第二章d s s s b p s k 信号模型直接序列扩频( d s s s ) 系统又称伪噪声系统，是目前应用最广泛的一种扩展频谱系统。它是利用一个高速伪码序列对发射信号进行二次调制。一般第二次调制都是利用数字调制，其中采用二相移相键控( b p s k ) 的调制是最简单的直接序列扩频形式。直接序列扩频是将要发送的信息用伪随机序列( 即扩频码) 扩展到一个很宽的频带上去，在接收端再用与发送端相同的伪随机序列对接收到的扩频信号进行相关处理，从而恢复出扩频调制以前的信息。干扰信号由于与伪随机序列不相关，在接收端被扩展，使落入信号频带内的干扰信号功率大大降低，从而提高了系统的输出信噪( 干) 比，达到了抗干扰的目的。2 1d s s s 信号模型信息数据ac os ( o ) o t + r p o )c ( t )i n2 - 1b p s k 直接序列扩频发射机接收数据c ( f 一d )c o s ( ( c o o c o a ) t + 囝图2 - 2b p s k 直接序列扩频接收机在第一章里图1 1 简单介绍了扩频通信系统的模型。实际的扩频通信系统并不电子科技大学硕士学位论文严格划分信息调制与扩频调制，扩频解调与信息解调，而是根据工作方式和应用需要灵活处理。图2 1 和图2 2 是最简单的b p s k 直接序列扩频通信系统的发射和接收机。发射机和接收机的具体工作过程可参考文献 2 4 。直接序列扩频通信系统抗干扰能力最主要体现在解扩这一步。在直接序列扩频系统传输中，被高斯白噪声污染了的二相相移键控( b p s k )载波传输信号可以表示为：( f ) = s ( t ) + n ( t ) = a m ( t ) h ( t ) c o s ( c o o t + ) + n ( f )( 2 1 )上式中s ( t ) = a m ( t ) h ( t ) c o s ( c o o t + )( 2 2 )( f ) = a j p ( t j t s ) ( f ) = c k p ( t 一坦)取( 2 - 4 ) 式的一周期为h o ( t ) = c ，p ( t i v o )( 2 3 )( 2 4 )( 2 5 )故 ( 力又可以表示为 ( f ) = 矗。o k r s ) = h o ( t 一舻正)( 2 6 ) 一一其中，j ( f ) 为有用信号，4 是信号的幅度值，a 仕1 ) 为信息码序列，其数据速率为r s = 1 t s 。p ( 0 为矩形c h i p 脉冲，c k 为扩频p n 码序列，p n 码速率为r c = i l t c ，p n 码周期为正= p 疋，p 为扩频码长度。c o 为信号的载波频率，为载波的随机初始相位。n ( 0 为零均值，方差为仃：的高斯白噪声。在接收端，对于合作通信载波信息已知，只需锁定相位即可解调接收信号；对于非合作通信方式要经过盲检测和参数估计后，才可恢复出载波信息和其它关键参数。由于使用平方环或柯斯塔斯环容易对d s 载波传输信号解调，所以以下本文以解调后的基带信号为主要研究对象。第二章d s s s b p s k 信号模型2 1 1同步d s s s b p s k 基带信号模型经过a w g n 信道后，接收到的解调d s s s 基带信号模型为( 2 7 )其中，h o ( t ) = c k p ( t 一尼疋) 。这里，吼、c k 、h o ( t ) 和p ( f ) 分别为信息码、p n 码k = l序列、信道响应的p n 码波形和矩形脉冲。a 。是等概率分布的1 随机变量， c k 。，是长度为p 的p n 码序列，h o ( t ) 是发送扩频码信号经过传输滤波器、信道回响和接收滤波器的卷积波形。正、耳分别是信息码周期和p n 码码片宽度，其中p = 五耳。”( ) 是方差为盯：的零均值高斯白噪声。图2 3 是d s s s 基带信号码片采样器。前端是一个码片匹配滤波器和一个按码片速率采样的采样器，后端是一个具有p 级延迟线的f i r 滤波器，滤波器按比特速率采样和判决获得信号输出，采样器每隔一个信息码周期获得一组数据。由采样器对( 2 - 7 ) 式的基带信号按b 周期采样并划分成非重叠的数据窗，可以看出数据窗长度为疋，并且每组数据向量的维数正好等于p n 码的长度p 。y ( n )图2 - 3d s s s 信号码片采样器按采样时直扩信号是否同步，即采样起始点墨( 矗为非同步延迟) 是否处于信息码与p n 码调制的同步点上，可分为同步d s s s b p s k 和非同步d s s s b p s k两种信号模型。同步d s s s b p s k 接收基带信号向量形式可以表示为：x = a j h + n( 2 8 )电子科技大学硕士学位论文式中，h = i z l 如k 1 是完整的响应扩频码波形向量，t 表示转置。q 是信息码，”为高斯白噪声向量。2 1 2 非同步d s s s b p s k 基带信号模型在以往的研究中，一般都把信号同步和码序列恢复分为信号估计的两部分内容，也就是在码序列估计之前先要获得直扩信号的码同步。近来，有研究 7 1 开始在同一个算法过程中实现码同步和序列恢复。这类研究方法的基带采样信号在码序列恢复前是没有经过同步过程处理的。假设对( 2 7 ) 式的基带信号未实现码同步，即采样起始点瓦并不恰好处于信息码与p n 码调制的同步点上，这样一组采样数据要包含两个信息码调制的一周期p n 码序列的信号。非同步接收信号基带向量形式可以表示为：x = 吩啊+ a j + l h 2 + h( 2 9 )式中， = 魄h p0 o t ，鸣= o 0 曩h k 一。 1 ，都是p 维向量。n ，和a 川是连续的信息码，n 为高斯白噪声向量。其中， = 【矗也砧 是完整的响应扩频码波形向量，k = 毛，0 瓦五。2 2d s s s 系统码序列估计及解扩方案在非合作方式中，虽然扩频通信中的所有参数都是未知的，但是接收信号是经过p n 码扩频的信号，其中已经包含有p n 码序列的信息，关键是如何把该信息提取出来。2 2 1码序列估计及解扩方案一由于直接序列扩频实际上是利用扩频码对已调信息码的二次调制过程，因此在信噪比足够高时，对于同步中频调制信号，一个符号的数据利用相干解调完全可以恢复出扩频码序列。但是实际中接收到的直扩信号信噪比较低，相干解调出的扩频码序列误码率较高，难以满足工程需要。由于理论上对d s s s b p s k 信号经过长时间积累平均 16 信噪比可以得到提升，同时符号内的信息不会受到破坏。该算法的关键是需要准确地估计出p n 码周期和有足够长的观测时间，然后对信号进行积累加强，在本论文中不再对其展开讨论。第二章d s s s b p s k 信号模型图2 4 是使用相干解调的码序列恢复实现方案。相干解调对本地载波的频率和相位比较敏感，因此必须加入锁相环使得本地载波相位与输入信号相位严格同步。中频信号经相干解调和积累平均后信噪比会有一定的改善，以使码序列恢复成为可能。中频信号图2 4d s s s 信号码序列估计及解扩方案2 2 2 码序列估计及解扩方案二信息码在检测和估计出d s 信号的载频、码速率、信息码周期等参数后，可以考虑按信息码周期长度对信号进行周期分段，这样每一段都含有相同的序列信息，然后可以选择采用某种数学工具和处理算法实现码序列的恢复，例如批量数据处理、自适应跟踪、主元分析等。图2 - 5 是设计的一种盲扩频码序列估计及解扩方案，与通常的合作式通信对比，通信对抗中的解扩首先需要进行盲检测、参数估计、码序列恢复等预处理，其中解扩部分仍可采用合作式通信解扩的处理过程及实现设备。本文主要是研究虚线框部分的算法及实现结构，图中参数估计部分内容作为已知的先验信息。广一一一一一一一基带扩信图2 - 5d s s s 信号码序列估计及解扩方案二信息码电子科技大学硕士学位论文2 3 系统的主要技术指标和性能参数按照课题的总体要求，系统要在低信噪比的情况下侦测d s s s b p s k 信号，对扩频码序列估计的有关参数要求如表2 - 1 所示。表2 - 1d s s s b p s k 信号扩频码序列估计技术指标参数指标要求扩频码长度1 0 2 3码速率( m b p s )1 0信噪比( d b )一5信息码误码率1 0 3序列相关性0 9技术指标要求最后恢复的扩频码序列能在- - 5 d b 的信噪比下，恢复信号的误码率低于1 0 。这就需要在方案设计时，选择高效的算法，设定合适的参数，满足系统设计的要求。下面介绍其中几个主要参数及扩频通信相关的术语1 2 5 i 2 6 1 。1 、误码率( b i te r r o rr a t e )误码率是数字通信的重要性能指标，它描述了通信的可靠性，反映了传输数据的正确性( 正确概率) 。误码率的计算公式是：p - 器( 2 _ l o )传输总码元数2 、序列相关性( s e r i a lc o r r e l a t i o n )序列互相关一般是指两个不同码序列相似性的量度，这里用来度量恢复码序列和原始序列的相似性。码序列互相关是当两个码序列逐比特比较时，一致的数目减去不一致的数目。可以用以下公式来表示：r w ( j ) = 篙= 等( 2 - 其中，a 是码序列x ，y 的对应码元相同的数目，d 是对应码元不同的数目，p 是码序列总码元数。这里序列的相关性越大，恢复的序列准确度越好。同时我们可以用序列的相关性表征接收机识别码同步点的能力，专门的术语叫做“鉴别指数”( i d ) ，它表示了完全相关( 完全同步) 的码序列自相关的峰值与较小的自相关或互相关之间的差值。鉴别指数越好，同步性能越好。第二章d s s s b p s k 信号模型3 、处理增益( p r o c e s sg a i n )直接序列系统的处理增益是系统输出信噪比与输入信噪比之比。制输入接收机的干扰信号能力的大小。g p 越大，则抗干扰能力越强。输出信噪功率比。n输入信噪功率比它反映了抑( 2 1 2 )处理增益还可口a n g - n 频谱后的信号带宽皿与扩展频谱前的信号带宽b 之比来表示q2 每2 瓦r c2 詈( 2 - 1 3 )其中，r c 为p n 码的码片速率，r 为信息码速率，r c = 1 正，r s = i t 。用对数来表示g p ，可以写成g p ( d b ) = 1 0 1 9 姿哎- = 1 。1 8 虿r e = 1 。1 8 虿t ( 2 - 1 4 )或者g 。( 棚) = 1 0 1 9 ( 2 ”一1 )( 2 1 5 )式中，假设p n 码的级数为n 。4 、干扰容限( i n t e r f e r e n c em a r g i n )只凭处理增益这个指标，还不能充分地说明在干扰环境下扩频系统的工作性能。因为系统的正常工作还需要保证输出端一定的信噪比，并需扣除系统其它一些损耗( 射频滤波器的损耗、放大器的信噪比损耗、下变频器中混频器的变频损耗等) a 我们引入抗干扰容限m ；，其定义如下m j = g v - l , y , 悄。协式中，g ，为系统的处理增益，为系统的执行损耗，碍) 。为相关解扩输出端要求的信噪比。干扰容限指出了在保证系统正常工作的条件下，接收机所能承受的干扰信号比有用信号高出的d b 数。电子科技大学硕士学位论文第三章常用的p n 码序列估计方法d s s s 系统采用p n 码序列对基带信号进行调制，由于接收到的直扩信号通常信噪比很低，接收端在p n 码序列未知的情况下很难对信号进行解调。在估计出扩频信号的载频、码元速率、p n 码周期等参数后，如何利用这些先验信息，获取信号的原始信息，对扩频码序列的准确恢复成为其中的关键问题。现在的p n 码序列恢复方法有搜索法、延时相关累加法、线性反馈移位寄存器法、特征值分解法、符号积累特征分解法和神经网络法等。对于长p n 码、高采样率信号，这些方法都面临着存储量大，运算量高，不利于实时信号处理的困难。3 1p n 码序列估计算法的发展与分类利用信号参数估计的信息，可以实现对信号的监控、识别、定位和干扰，甚至对信号进行无码解扩( 盲解扩) ，以达到截获信号的目的。近几年来，利用有限的先验信息恢复p n 码序列，成为直扩信号对抗的一个研究热点。由于是新兴的研究主题，现在所提出的算法并不是太多，以下把一些关键的算法加以归类，仅供参考。p n 码序列估计方法单用户估计多用户估计竺竺兰l 哪嚣间il 嚣_ 7 r 一7 如+ 。一一= ( 3 一l o )我们把前k 个大的特征值称为主特征值，其它较小的特征值称为次特征值。与主特征值对应的特征向量v 。唯称为主特征向量，与次特征值对应的特征向量称为次特征向量。可由k = i v 。叱k = 【，咋的列张成如下的信号子空间和噪声子空间印口” k ) = s p a n v 、屹)印口” k ) = s p a n v k ”、邯)通过特征分解可以求得最大和次大特征值对应的特征向量的估计提供了理论基础。3 2 2 2 基于e v d 的p n 码序列估计原理( 3 - 1 1 )( 3 1 2 )( 3 1 3 )( 3 - 1 4 )这就为p n 码序列下面具体分析且的特征向量，通过离散卡洛( k - l ) 变换理论说明特征分解的过程可以从d s 信号中提取出p n 码序列7 【”1 2 ”。离散卡洛变换是根据信号的统计性质进行的正交展开。信号向量x 的统计性质可由均值向量及自协方差矩阵表征：髋怒( x - - m ，：r x - - m ，m 。ti e = 目( x 一，) 7 】_，。一e 的特征向量u l 和特征值丑关系如下cu j = 丑鸭，i = 1 ，2 ，p( 3 1 6 )其中e 是p x p ，：f g f - 。于是，p 维空间中任意向量x m x 可以正交展开成x - m ，= g ，吩( 3 一1 7 )i = 1其中展开式系数g 为g ：= “j 旺一m ，) i = l ，2 ，p( 3 1 8 )并且存在丑= e 爵) = 吒，若 如砷，则对应的特征向量可按下式组成正电子科技大学硕士学位论文交变换矩阵= ， 7 ，它是p p ；y f 。那么( 3 1 6 ) 和( 3 1 8 )式可以写成c u 7 = u 7 ag = u ( x i ? 1 ，)( 3 - 1 9 )( 3 - 2 0 )其中a 是由特征值按大d , j i l 页序排成的对角