用于直接序列扩频系统的信道估计算法及改良

对于无线通信接收机设计说，信道估计单元一直是一个关键的模块。在WLAN（无线局域网）接收机的设计中，室内环境下无线信道的复杂性和不可预测性成为系统研究和分析的焦点。如何获得精确的信道估计，从而计算出准确的Rake接收机和均衡器的抽头系数，是关系着整个系统性能的重要因素。介绍了传统信道估计的方法和过程，并针对其缺点展开讨论，并提出了两种改良的信道估计算法。该算法能够大大地缩小估计误差，提高系统性能。     

可编程直接序列扩频通信系统的数字化实现

本文讨论了利用ASIC芯片和CPU实现直接序列扩频系统数字化的方法，阐述了各部分电路的设计思路，给出了系统总体框图及实验系统的信号波形。     

基于微波固定业务系统的个人通信互扰分析

本文阐述了利用微波固定业务系统实现个人通信的基本原理，建立了该系统的数学模型，得到了个人通信网（ＰＣＮ）的一般特性，比较严格地分析了个人通信网与微波系统之间的互相影响。虽然以下考查的只是单微波系统，但很容易扩展到具有两个或多个微波系统的情况。     

基于子带阵列盲处理的空时干扰抑制

在卫星智能天线终端,传统空时自适应滤波处理中自适应算法需要信号信息而缺乏实时性,阵列处理算法复杂而抗干扰能力不足,针对此问题,提出了一种子带盲自适应阵列处理算法,用于直扩系统空时干扰抑制技术。子带阵列处理相对纯空域处理提高了阵列自由度,相对传统空时的抽头延迟线阵列自适应结构又大大降低了算法复杂度。提出的子带指数型变步长线性约束恒模算法的自适应阵列处理算法能在低算法复杂度下提供较高的收敛速度和收敛精度,不需要发送训练序列,可实现盲自适应波束形成,易于实现实时跟踪信号变化。仿真结果表明新的空时干扰抑制方案具有更好的抗干扰性能。     

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。     

基于软件无线电的中频数字化直扩系统的设计与实现

本文根据直接序列扩频原理,给出了一种基于软件无线电思想的中频数字化直扩系统的设计方案,并采用可编程数字器件实现。实验结果表明该方法达到了设计要求,并具有良好的通用性和灵活性。     

一种低信噪比突发信号载波跟踪技术研究

为了改善低信噪比卫星下行短突发扩频信号载波跟踪时,解调性能随着信号动态增大而明显恶化的现象,提出了一种多普勒动态补偿辅助的载波跟踪算法,首先通过短时傅里叶变换(STFT)结合最小二乘拟合(LSM)算法估计信号频率及变化率,再利用估计值对原始信号进行多普勒动态补偿,最后使用三阶锁相环完成载波精确跟踪,对算法进行优化设计并进行仿真,以提高数据利用率。仿真结果表明,在接收-170 dBW灵敏度电平条件下,优化后的算法在对捕获后频偏小于200 Hz,频率变化率小于2 kHz/s的信号进行跟踪时,跟踪成功率达到99%,解调损失小于0.2 dB。新算法复杂度适中,利于工程实现,为现有接收机载波跟踪模块对低信噪比突发扩频信号进行改进提供了参考。     

基于相关峰数量统计的诱骗信号快速识别

针对采用直接序列扩频（DSSS）体制的无人机卫星测控前向链路，提出了一种基于相关峰数量统计的诱骗信号识别方法。该方法将同模式的诱骗信号等效为多径信号，利用匹配滤波器对接收信号进行处理，通过迭代算法调整相关峰判决门限，并统计一段时间内的相关峰数量来识别诱骗信号。在扩频码周期为128，正交相移键控(QPSK)调制，1/2码率的信道编码，Es/N0为3 dB，1 024个码周期的统计周期，诱骗信号和合法信号延时大于1个码片长度的情况下，该方法可快速有效地识别诱骗信号。     

DSSS滑动相关捕获算法改进及性能分析

提出一种减小直接序列扩频(DSSS)接收机信号捕获时间的改进方法.在传统滑动相关捕获算法基础上,增加一条参考支路,使相关曲线出现正负双峰值.利用双峰设置正负门限,形成二次判决,在不增加系统复杂度的基础上,减小了虚警概率,减少了平均捕获时间.计算机仿真证明了该方法的有效性.实验数据表明该方法在低信噪比下效果更加明显.     

基于曲线拟合的信噪比估计校正方法

介绍了QPSK调制的DSSS接收机中基于矩估计的信噪比估计算法,以及在FPGA上实现该算法的关键技术.由于实现误差超出期望,运用了基于曲线拟合的校正方案.以估计幅度值和幅度差值作为自变量和因变量,运用曲线拟合工具获得信噪比估计值应有的修正误差.依据该修正值调整测试值,可使信噪比估计性能大幅提升.最后通过实测证明了校正算法的性能.