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随着电子战和信息战技术的发展,非合作通信条件下扩频信号盲解扩成为扩频通信领域的研究热点,扩频信号伪码周期的盲检测和盲估计是实现盲解扩的前提。本文分别采用经典谱估计和现代谱估计对传统倒谱法进行了改进,通过理论分析和仿真得出了低信噪比条件下伪随机码周期估计的有效方法。首先对扩频通信和直扩系统进行了概述和分析,并且对本文的方法论——功率谱估计进行了研究,详细分析了经典功率谱估计的周期图法及其三种改进法,并讨论了现代功率谱估计的自回归(Auto Regression,AR)参数模型的理论,系数的求解方法,阶数的确定等问题。其次将经典功率谱估计应用在倒谱法中,对传统倒谱法进行了三点改进措施:(1)利用有偏自相关函数对功率谱进行估计;(2)对自相关函数进行加窗处理;(3)对所求倒谱进行频谱校正。通过仿真表明改进后的倒谱法要比传统倒谱法优越,峰值更加突出、谱线更加平滑,利于周期峰值搜索,在1Mbit的数据量下,对于短码调制信号,信噪比容限能达到-20.1dB,相对于现有文献中给出的-18dB有所改进。并且采用延迟相乘算法使改进后的倒谱法对长码信号也能进行周期估计,信噪比容限能达到-13.1dB,解决了现有文献中倒谱法无法对长码周期进行估计的问题。还通过仿真进一步证明码长越小,倒谱法估计的效果越好;采样数据量越大,所能达到的信噪比容限就越低。最后将现代功率谱估计应用到倒谱法中,先采用Yule-Walker法、Burg法进行功率谱估计,然后再求其倒谱并进行频谱校正。通过仿真表明,采用现代谱估计的倒谱法要比采用经典功率谱估计的倒谱法估计效果更好。并且本文还对倒谱法中AR模型阶数确定问题总结出经验准则。