直接序列扩频(DSSS)是一种通过扩展频域带宽换取低信噪比的通信技术,具有频带宽、功率低、保密性好、截获率低、可实现码分多址等优点,被广泛应用于军事和民用通信中。在非合作接收条件下,如通信侦察、无线电频谱监测及非法通信电台的定位跟踪等,实现该类信号的截获和分析,具有重要的现实意义和研究价值。虽然目前针对DSSS信号的盲分析已取得了较多进展,但均基于单一的直扩信号。当非合作接收环境中存在其他通信体制的同频强功率干扰信号,或合作方采用非对称成对载波多址通信体制且为了提高保密性或实现多用户传输而将小站信号采用DSSS调制时,第三方所截获的DSSS信号是带有强信号干扰的混叠信号,再加上多径干扰、复杂的相位调制等,都使得直扩信号的检测和盲分析极具挑战。本文主要针对混叠条件下直接序列扩频信号的盲分析问题,做了以下几点研究:1、研究了混叠条件下直扩信号的强干扰信号抵消技术。分别讨论了窄带干扰和宽带干扰两种情况。其中,重点针对混叠窄带干扰的DSSS信号,提出了一种基于互补对称滤波器的干扰抵消算法,且研究了算法参数、信号参数等对算法性能的影响。仿真结果表明,针对混叠有功率较强、带宽较窄的干扰信号的DSSS信号,该算法能够实现精度较高的干扰抵消。此外,所提算法的实现思路有较多应用前景,如宽带多信号抵消、信道估计以及隐蔽传输下的扩频检测等。2、研究了强干扰信号抵消后直扩信号的检测与参数估计问题。从多相制(MPSK)和连续相位(CPM)两种调制方式出发,分别讨论了载波频率、码片速率、扩频(PN)码周期三类参数型特征检测器。针对信号检测与载波频率估计,讨论了倍频、循环谱两类算法,其中,重点对循环谱特性进行了详细梳理和证明,并分析了二者在常用的MPSK、CPM调制下的性能差异;针对信号检测与码片速率估计,首先研究了针对MPSK调制的延时相乘算法,并通过仿真分析了延时参数对其性能的影响,而后针对CPM调制,提出了一种基于小波时频分析的估计算法,该算法可适用于CPM灵活多变的调制参数;针对信号检测与PN码周期估计,研究了应用成熟的自相关波动和二次功率谱,并通过仿真分析了二者对MPSK、CPM调制的性能差异。3、针对短码直扩信号,分别研究了高斯信道和多径信道下的PN码估计问题。针对高斯信道,对比讨论了现有的三类成熟算法,矩阵分解、子空间跟踪、神经网络,其中,矩阵分解性能最优,可达到克拉美罗下界(CRB),但算法存在复杂度高、跟踪性差等问题,子空间跟踪和神经网络避免了上述问题,但性能有所损失;针对多径信道,提出了一种基于最大似然的PN码和信道联合盲估计算法。为了降低低信噪比下信道估计误差对PN码估计带来的影响,进一步提出了一种改进的联合估计算法。此外,为了更好地评估算法对信道的估计性能,推导了合作通信下信道估计的CRB。所提算法不受PN码码型限制,且仿真结果表明,算法的PN码估计性能与理想情况下信道已知的PN码最大似然估计性能相当,信道估计性能逼近合作通信下的CRB。4、针对长码直扩信号,分别研究了高斯信道和多径信道下的PN码估计问题。针对高斯信道,对比分析了适用于复杂的非周期长码直扩信号的两类处理算法,分别是基于缺失数据模型转换的优化类算法和基于窄窗口重叠分段的矩阵分解类算法。其中,优化类算法可逼近CRB。而窄窗口分解类算法,由于存在概率上的近似性,因此算法性能低于优化算法。针对多径信道,提出了一种PN码和信道联合盲估计的算法。为了避免矩阵求逆等问题,给出了算法的自适应优化方式。此外,为了降低计算复杂度以及提高算法在低信噪比下的估计性能,进一步提出了一种基于近似模型的低复杂度联合盲估计算法。仿真结果表明,对于信道估计,所提方法性能优于基于已知PN码的信道半盲估计算法;对于PN码估计,所提方法性能优于基于已知多径信道均衡后的PN码盲估计算法。
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