针对低信噪比下二进制偏移载波信号的组合码序列以及信息序列盲估计问题,在未知时延下,利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法估计出的组合码序列及信息序列,其最大奇异向量和次大奇异向量之间可能存在酉模糊现象。对...针对低信噪比下二进制偏移载波信号的组合码序列以及信息序列盲估计问题,在未知时延下,利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法估计出的组合码序列及信息序列,其最大奇异向量和次大奇异向量之间可能存在酉模糊现象。对于该问题的研究,提出一种改进的SVD方法对最大奇异向量及次大奇异向量进行线性组合,接着最优化筛选出其相应的系数矩阵,最后结合系数矩阵估计出组合码序列与信息序列。仿真结果表明,改进的SVD算法可同时应用于组合码和信息序列的估计且不受未知时延的影响,具有消模糊效果好、需要数据量少和抗噪性能强的特点。展开更多
针对DBOC信号在正弦调频干扰(sinusoidal frequency modulation,SFM)和高动态共存环境下的捕获方法匮乏的问题,提出了一种基于正弦调频变换(discrete sinusoidal frequency modulation transform,DSFMT)结合离散多项式相位变换(discrete...针对DBOC信号在正弦调频干扰(sinusoidal frequency modulation,SFM)和高动态共存环境下的捕获方法匮乏的问题,提出了一种基于正弦调频变换(discrete sinusoidal frequency modulation transform,DSFMT)结合离散多项式相位变换(discrete polynomial-phase transform,DPT),线性调频Z变换(CZT)的捕获方法。首先对接收到的信号做DSFMT,接着确定干扰位置并置零再做IDSFMT完成SFM干扰的抑制,然后利用定阶算法确定干扰抑制后信号的动态阶数再通过DPT去除其高阶动态项,最后利用CZT算法完成信号的捕获。仿真结果表明,在相同条件下,本文算法的检测概率比DSFMT-apFFT算法提高大约17 dB,比PMF-apFFT算法提高大约30 dB,比PMF-FFT算法提高大约34 dB。展开更多
文摘针对低信噪比下二进制偏移载波信号的组合码序列以及信息序列盲估计问题,在未知时延下,利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法估计出的组合码序列及信息序列,其最大奇异向量和次大奇异向量之间可能存在酉模糊现象。对于该问题的研究,提出一种改进的SVD方法对最大奇异向量及次大奇异向量进行线性组合,接着最优化筛选出其相应的系数矩阵,最后结合系数矩阵估计出组合码序列与信息序列。仿真结果表明,改进的SVD算法可同时应用于组合码和信息序列的估计且不受未知时延的影响,具有消模糊效果好、需要数据量少和抗噪性能强的特点。
