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基于神经网络的DSSS信号中PN码序列的盲估计.docx

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基于神经网络的DSSS信号中PN码序列的盲估计.docx

上传人:pppccc8 2020/10/1 文件大小:627 KB

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文档介绍

文档介绍:基于神经网络的DS/(DSSS)通信由于具有丁•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,与之对应的育•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50年代屮期在美国军方开始的。从50年代屮期开始到现在50多年的时间内,扩频通信技术迅速发展,并且得到越來越广泛的应用。在卫星通信、航天、信息保密、全球定位系统(GPS)、测距和码分多址(CDMA)通信等方面,显示了它极强的生命力。在电了对抗时代,扩频技术用于通信、导航和识别信息综合系统,并且为军事上提供最先进的联合指挥系统,它是强有力的电了对抗手段Z-o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)示,要恢复原始信息,就需要取得码同步和恢复出扩频码序列。国内外对肓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木世纪才成为热门,研究成果发表得很少。因而对DS信号扩频PN(PseudoNoise)码的估计研究就具有必要性和重要意义。然而DS/SS通信系统的主要特征有: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;它的解调通常必须在接收信号与用于扩频的信号(PN码)相关的条件下完成。根据扩频码控制的调制参数的不同,扩频方式可分为:直接序列扩频(DS/SS)、跳频扩频(FH/SS)和跳时扩频(TH/SS)。由于扩频后的频带通常是远大于扩频前信号的频带,同样的能量分布于更宽的频带内,使功率谱降的很低,通常比噪声的功率谱还要低,即信号淹没在噪声Z屮,这对于非合作方的信号检测带来了很大的难度。特别是直接序列扩频信号在任何时候的功率谱都分布在一个很宽的频带内,较Z于跳频扩频信号更难检测。由于DS/SS信号屮扩频码(PN码)序列的估计需要DS/SS信号的某些参数(PN码周期、PN码码片速率、载波)作为先验知识,因此在估计PN序列前必须先估计这些参数,从而增加了桀个PN码序列估计过稈的难度。对于对抗一方为了实现对这类弱信号解扩和干扰,必须对PN码序列精确估计。,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屮拥有大量确定参数Z上完成的,在没有先验知识的非合作侦察对抗屮是不能直接应用的。目前,国内外对肓扩信号盲检测与参数佔计的研究很多,具有代表性的方法有能量检测法[1]、延时相乘法[2]、周期谱法[3]、平方倍频法[4]和高阶统计量法[5]等。貞扩信号的检测和参数估计在肓扩通信对抗研究屮具有重要的地位,是进一步研究码同步和码序列恢复的基础。无论对于肓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许对合作通信的,并且在已知扩频序列的前提下进行的,对肓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B相关法[6],它是在接收机滑动相关系统基础上改进得到的,但是由于需要在毎个样点做相关运算,当扩频码序列较长时算法计算量很大,同步时间较长GBurel提出了一种先对信号自相关矩阵进行特征分解,再利用如屮两个最大特征值粗略估计同步位置的方法。在此基础上,他又进一步提出了利用最大范数法[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,能在一10dB的低信噪比下实现同步。詹亚峰等人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最过大的问题。在获取育扩信号的载频、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耒知扩频码的情况下对肓扩信号进行盲解扩得到信息并没有估计出DSSS信号木身的结构信息。另一个研究方向就是利用己知的信息恢复出扩频码序列,再实现木来信息的截获,这在近几年成为研究的热点。1991年杨小牛采用线性自适应的方法实现了DS信号扩频码的截获。该方法采用的是白适丿应信号处理技术,它首先截获DS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(LMS)的H适应滤波技术完成了SNR大于一6dB的DS信号PN码截获。1995年,谈满堂、朱徳君[13]提出了基于延时相关累加的盲PN码估计方法,该方法在己知载频和PN码周期的情况下采用相关累加获得信息码,然后由已佔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PN码序列