宽带直扩信号的随机解调压缩采样方法

为了有效解决扩频测控通信系统宽带化带来的高速采样压力和高数据率问题,提出了基于压缩感知的直扩信号随机解调压缩采样方法。通过对模拟信号压缩采样原理进行研究,深入分析和推导随机解调采样原理及其数学模型,提出了基于压缩感知的直扩信号采集系统构架,并对压缩比取值影响因素进行了分析;给出了随机解调压缩采样系统硬件实现方案,并对其可行性进行了分析;最后对所提出的直扩信号压缩采样方法的性能进行了仿真分析。仿真结果表明,压缩采样系统可以实现直扩信号的压缩采样处理,并能够高精度重构原信号,但重构信号的解调门限会随压缩比增大而相应提高,这是采样率降低所需付出的代价。压缩采样为宽带直扩测控通信系统提供了一种高效的模数转换和同步解调处理思路。     

压缩域直扩测控通信信号载波同步技术

为解决压缩感知理论在直扩测控通信应用过程中面临的压缩域信号载波同步问题,针对重构算法复杂度偏高、计算资源消耗过大与系统实时性要求之间的矛盾,提出了一种改进的压缩域Costas环技术,该环路不再需要进行信号重构,可以直接从压缩域信号中提取频率和相位信息。首先通过压缩域信号估计理论分析,给出了压缩域直扩测控通信信号处理框架,并提出了改进的压缩域Costas环路;然后对环路模型及其跟踪精度进行了理论分析;最后通过计算机仿真验证了该环路技术有效性。理论分析和仿真实验表明环路能够在压缩域中实现高动态信号的高精度载波跟踪和解调处理。压缩域Costas环技术可应用在基于压缩感知的宽带扩频测控通信系统、认知无线电等相关领域,具有一定工程应用价值。     

采用压缩感知的标准测控信号处理

针对测控通信信号接收端存在数据大量冗余的问题,利用标准测控信号在频域上的稀疏性,采用压缩感知的理论进行前期处理。分别考虑了只存在测距音、只存在遥测信号和两类信号都存在等三种条件下的信号处理问题。通过改变稀疏度的大小,可以在不影响解调性能的条件下,大幅度降低接收端所需要的采样率,并且达到消除系统中不需要的谐波的目的。仿真验证了方法的有效性,同时说明利用压缩感知技术,将为测控通信系统的射频直接采样和处理提供一种高效的方式。     

一种针对压缩域信号的新型锁相环技术

针对通信信号压缩采样获得的压缩域信号频率、相位提取问题,提出了一种基于压缩感知的新型锁相环技术。通过深入研究压缩域的信号估计问题,提出了压缩域锁相环路,可以直接在压缩域同步跟踪信号频率和相位变化,不再需要高复杂度的信号重构处理。分析了环路模型及其估计性能,并针对该锁相环可行性和性能分别进行了仿真实验。仿真结果不仅验证了压缩域锁相环的可行性,同时表明该环路能够实现高动态信号的高精度频率提取。压缩域锁相环的应用潜力较大,例如可以作为压缩感知通信接收机的同步解调方法。     

基于压缩感知的直扩通信多音干扰抑制

针对直扩通信多音干扰抑制算法应用受限于采样率较高的问题,在分别构建信号和干扰稀疏字典的基础上,利用正交匹配追踪算法,设计了一种压缩域直扩通信多音干扰抑制算法,并通过理论分析和计算机仿真验证了算法的有效性。仿真结果表明,在已知干扰稀疏度的条件下,该方法能够有效抑制多音干扰,干扰抑制效果不随干扰数量、干扰强度变化而变化,在压缩率为1/2、干信比为20 dB的条件下重构信号与加性高斯白噪声信道中传输信号解调性能相比只有约5 dB的信噪比损失。这将为在多音干扰条件下压缩采样后直扩信号的重构提供一种有效方法。     

脉冲超宽带测控信号时延精密跟踪方法

脉冲超宽带测控新体制可有效提高测控系统的安全性能，且具有潜在的高精度测距能力。为了实现其高精度测距功能，提出了一种基于延迟锁定环路的脉冲超宽带测控信号时延精密跟踪方法。该方法在传统伪码跟踪环的基础上进行改进，利用基于非相干积分的非线性反馈环路对接收信号的脉冲相位进行精密跟踪。理论分析和仿真结果表明，该延迟锁定环路可以完成对脉冲超宽带测控信号的时延精密跟踪。与直扩测控信号相比，在相同条件下，脉冲超宽带测控信号的时延跟踪相对误差更大，但由于脉冲宽度很窄，在一定载噪比条件下，其测量精度仍可达厘米量级甚至更高。     

SIMO-NOMA系统分步多用户检测策略

上行免调度非正交多址接入（NOMA）系统中,针对低信噪比情况下通过压缩感知技术联合检测活跃用户和数据的误码率性能比较差的问题,提出了分步多用户检测策略。该策略考虑信号的稀疏度对系统检测性能的影响,理论分析得出了检测成功概率的下界,以降低稀疏度来提高重构概率;结合压缩感知硬融合算法（CS-HFA）,对稀疏信号进行二次筛选,最终实现信号的精确检测。仿真结果表明,随着信噪比、活跃用户数或者过载率的改变,改进方案表现出较好的系统检测性能。     

星载AIS接收系统设计及关键技术

针对星载AIS(船舶自动识别系统)接收系统覆盖范围广、运动速度快等特点,提出了三种实 现信号有效接收的总体方案。采用盲分离阵列信号处理方法、非线性测频和非相干解调方法 解决了星载AIS接收系统中面临的信号碰撞、多普勒频移信号解调等关键技术问题,仿真和 外场实验验证了方案的有效性和可行性。     

GMSK信号的后解码相干解调

为提高现有通信系统中高斯最小频移键控（GMSK）信号的接收性能，提出了一种基于后解码的GMSK相干解调方法。对于接收到的GMSK基带信号，首先完成相位和载波的同步，将信号的初始相位补偿到零相位；然后通过交替抽取GMSK基带信号的虚部与实部幅度采样值完成信息提取；最后通过后续解码处理完成信号解调。仿真表明，在误码率为10-3时，基于后解码的GMSK解调性能仅比预编码GMSK相干解调差0.5 dB，与传统基于维特比迭代处理的GMSK相干解调性能基本相当，但算法实现更为简化，有利于在现有非相干解调GMSK通信系统中的性能提升实现。     

直扩／跳频混合扩频信号测量性能分析

从模糊函数角度,研究了直扩/跳频(DS/FH)混合扩频信号的测距、测速性能.推导了DS/FH混合扩频信号的模糊函数表达式.由数值仿真得到一个跳频点内传递一个直扩伪码周期的混合扩频信号模糊图.仿真分析结果表明,DS/FH混合扩频信号具有良好的测距测速性能,从而论证了该信号用于跟踪测量的可行性.最后,根据信号估计理论分析了直扩/跳频混合扩频信号精度.     

测控信号的动态模拟

测控信号的动态模拟包括对距离、速度、加速度、传输损耗等状态参数的模拟。以大 容量存储器为延时线，基于存储转发模式对测控信号进行高精度的动态模拟，可以解决远距 离 、高精度与有限的存储容量、读写速率之间的矛盾。载波解调后存储和不解调直接存储两种 处理方法可以解决高速调制和中低速调制两种应用场合测控信号的动态模拟。     

脉冲超宽带技术在航天测控系统中的应用

针对当前航天测控系统安全性不足的问题,将脉冲超宽带技术应用于航天测控系统中,构建了一种新的脉冲超宽带测控体制。建立了基本的脉冲超宽带测控信号模型,对脉冲超宽带测控系统的性能和传输链路进行了分析。给出了脉冲超宽带测控系统结构框图,介绍了系统工作过程。针对并行信号捕获方法资源消耗大的不足,提出了两步并行捕获方法。分析表明,脉冲超宽带技术可用于航天测控系统中,完成测距测速和数据传输任务。脉冲超宽带测控系统可有效提高测控系统的隐蔽性和抗干扰能力,同时提高测距精度。在信号捕获方面,与并行捕获方法相比,两步并行捕获方法的硬件资源消耗得到大大降低,同时还可保证较快的捕获速度,但会产生一定的信噪比损失。     

一种抗多径效应的非相干无人机测距方案

多径效应是造成无人机测控系统可用性降低的重要原因之一。为了降低多径效应对无人机（UAV）测控系统的影响,提出了一种非相干测距技术方案。该方案利用了单载波频域均衡（SC-FDE）技术以及优化遥控帧与伪码速率关系及发送位置的方法,降低了机上测距数据下传误码率,同时提高了机上采样精度。经仿真验证,在反射路径信号比直达路径小6 dB且信噪比大于7 dB时,系统的测距精度满足无人机测控系统的指标要求。     

多音干扰下DS/FH混合扩频测控信号检测性能分析

分析DS/FH(直扩/跳频)混合扩频测控信号在干扰环境下的性能对该新测控体制的研究 具有重要的意义。推导了多音干扰环境下DS/FH测控信号的检测概率和虚警概率表达式,仿 真分析了不同直扩增益、跳频增益组合情况在不同多音干扰条件下的检测性能,得到了一些 有意义的结论,为进一步研究提供了参考。     

航天测控信号处理平台的现状与发展趋势

航天测控信号处理平台是航天地面测控系统中不可或缺的核心处理设备。以近十年实际工作中开发交付的一系列航天测控信号处理平台为研究对象，通过对各平台架构、功能性能的系统分析，总结了航天测控信号处理平台的发展现状并梳理了航天测控信号处理平台的发展趋势。     

基于信息辅助块稀疏贝叶斯学习的直扩通信窄带干扰抑制

现有基于Nyquist-Shannon采样定理的窄带干扰(Narrowband Interference,NBI)抑制方法存在应用受限于采样率较高的问题。应用压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论解决上述问题，利用NBI在频域表现出的块稀疏特性以及直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)信号的类噪声特性，提出了基于块稀疏贝叶斯学习(Block Sparse Bayesian Learning,BSBL)框架的DSSS通信NBI抑制模型。实现干扰抑制后，利用传统的CS重构算法实现DSSS信号的压缩域解调。为进一步提高算法性能，将NBI稀疏分块的块内自相关矩阵建模为单位矩阵，提出了信息辅助BSBL(Aid BSBL,ABSBL)算法，设计了基于ABSBL的DSSS通信NBI抑制算法。该算法在保持较好NBI抑制性能的条件下，提高了运算效率并且不依赖NBI的稀疏结构。仿真验证和对比分析结果表明，所提方法能够有效抑制DSSS通信中的NBI，在干扰强度相同的条件下，NBI带宽越小、压缩率越大，算法对NBI的抑制性能越好。