（通信与信息系统专业论文）低截获直扩信号参数盲估计方法研究.pdf

摘要摘要直接序列扩频( d i r e c t s e q u e n c es p r e a d s p e c t r u m 以下简称d s s s ) 通信在保密通信和个人移动通信中获得广泛应用的同时，由于其具有低截获概率( l o wp r o b a b i l i t y o f i n t e r c e p t i o n ，以下简称l p i ) 、高抗干扰能力的特点，在侦察对抗和民用无线电资源监管领域成为非常棘手的难题。如何在非协作条件下，对隐藏在噪声中的直扩信号进行行之有效的盲检测和盲估计，成了现阶段军事侦察领域和民用监管领域的当务之急。同时，d s s s 信号的估计方法，本身也是宽带微弱信号检测领域以及通信对抗领域的一个重要研究课题。近年，发展了诸多针对于d s s s 信号的估计方法。这些估计方法大都基于常规信号检测与估计理论，但d s s s 信号通常是宽带微弱信号，并不符合常规信号处理理论，因此当观察信号的信噪比较低时，这些估计方法的估计性能恶化，甚至得不到正确的结果。从当前的研究状况来看，由于d s s s 信号的上述特性，对其估计的效果远不及普通信号理想，研究进展缓慢，概念性的研究较多，具体的研究方法还不成熟。考虑在未知信号各种特征参数( 载频、码速率、伪码周期等)和伪码( p n 码) 码型的情况下对d s s s 信号进行全盲估计的挑战性，有必要对d s s s 信号的盲估计做进一步的研究。本文既归纳总结了前人的理论，又提出或改进了一些方法，使之这些方法能够形成一套完整的、行之有效的对d s s s 信号的盲估计流程。从而能对军事领域的侦察、( 抗) 干扰，民用领域的频率监管等方面起到积极的作用。同时，本文也对直扩码分多址( d i r e c ts e q u e n c ec o d ed i v i s i o nm u l 邱l e a c c e s s 以下简称d s c d m a ) 信号的盲估计做了研究。本文的主要贡献在于两个方面：1 初步解决了特定调制条件下的低信噪比条件下d s s s 信号特征参数( 包括载频、码速率、码长) 估计问题；2 初步解决了码型估计问题( 在码分多址下，解决了用户之间的码型分离问题) 。本文研究了d s s s 信号及d s c d m a 信号盲( 非协作接收) 条件下的关键技术，在如下几个方面取得了成果和创新：混合使用了多种针对低弱信嗓比下的谱估计算法，并应用到直扩信号中去，形成了一套有效的，针对该类信号特征参数的联合估计算法。能准确估计出d s s s和d s c d m a 信号的特征参数( 包括载频，码速率，码长等) 。这几种算法都能针对该类信号低信噪比的特点，在低信噪比条件下有效工作，并且互为补充，形成摘要了一套完整的参数估计流程。重新构造出一种用于矩阵分解的自相关矩阵。通过对新构造的自相关矩阵的特征值分解，能有效地克服传统子空间方法对噪声敏感的缺点，在低信噪比情况下，能有效解决信号特征值被噪声特征值淹没( 分辨率不足) 的问题。这种方法用于直序列扩频信号的扩频码序列估计中，仿真效果与理论计算一致。同时，该方法也能估计出由随意采样点不同引起的失步时间，并能估计出系统中存在的信噪比。受神经网络能自主学习这一思想的启发，设计了一种用于d s s s 信号p n 码序列估计的神经网络方法。在p n 码序列估计的矩阵分解得到失步时间的基础上，提出了用于信号p n 码估计的无监督自组织映射神经网络算法，并且验证了它的有效性。设计出一种利用延时相乘法d s c d m a 用户数目与用户参数的联合估计法。针对实际的c d m a 通信网，由于各移动台位置和传输环境的不同，反向信道中的用户信号通常是异步的。对于基站而言，它所收到的d s c d m a 混合信号是由多个初相不同的d s s s 信号组成。同时，各用户d s s s 信号的幅值也可能不同。在这种情况下，可以通过延迟相乘梳状滤波的方法，利用各用户信号的不同初相，在时域上分辨出用户的个数，同时估计出各自的相位和幅值。提出利用相位信息重复，用于多用户直序列扩频码分多址( d s c d m a ) 系统的特征码快速盲分离算法。该算法利用d s c d m a 系统独有的多用户信息混合后相位重复特性，在已估计出其它参数前提下，采用基带接收，同相相加、反相相减、无关项舍弃的简单操作，实现多用户特征序列的快速分离。该方法较i c a 算法有更少的计算量，保留了信道内多用户的幅值特征。不存在i c a 方法中若混合信号同时存在两个以上高斯信号，或同时存在超高斯信号的欠高斯信号的情况下，算法失效的问题。改进了一种在瞬时混合分离条件下性能优良的盲分离( b s s ) 算法，在准则不变条件下，改进成为针对于多通道盲解卷( m b d ) 的算法。并将这一算法应用于非平稳态的d s c d m a 信号分离中，验证了该算法的有效性。上述信号估计方法都是适用于盲条件下的，无需知道观察信号的特征参数与p n 码序列，且都能工作在较低的信噪比条件下。而且上述的估计方法优缺点互为补充。仿真实验表明，总体上这些方法可以作到较低的信噪比容限。关键词：直扩信号，直扩码分多址信号，低截获率，伪随机序列，盲估计a b s t r a c ta b s t r a c td i r e c ts e q u e n c es p r e a ds p e c t r u m ( d s s s ) s i g n a l sh a v eb e e nw i d e l yu s e di ns e c m ec o m m u n i c a t i o na n dm o b i l ec o m m u n i c a t i o nk n o w na sc o d ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s( c d m a ) s y s t e mf o rt h er e a s o ni st h a td s s ss i g n a l sh a v em a n ya d v a n t a g e ss u c ha sa n t i - j a m m i n gc a p a b i l i t y ，l o wp r o b a b i l i t yo fi n t e r c e p t i o na n dm u l t i p l ea c c e s sc a p a b i l i t y t h ei n t e r c e p t i o na n dr a d i om o n i t o r i n gf o rs p r e a ds p e c t r u mc o m m u n i c a t i o nh a v eb e e no fg r e a tr e s e a r c hi n t e r e s t s 1 1 1 ep r o b l e mo fe s t i m a t i n gd s s s & d s c d m as i g n a l sd i r e c tf r o mt h er e c e i v e ds i g n a l sh a sb e e no fg r e a tr e s e a r c hi n t e r e s tw i t ht h ed e v e l o p m e n to f t h ef i e l do fw i d e b a n dw e a ks i g n a lp r o c e s s i n ga n dt h ef i e l do fc o m m u n i c a t i o na n t a g o n i s m t h ed i s s e r t a t i o nf o c u so nd e t e c t i n ga n de s t i m a t i n gt h ed s s sa n dd i r e c ts e q u e n c ec o d ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ( d s c d m a ) s i g n a l sh i d d e ni nt h en o i s e f o rt h el a s ts e v e r a ld e c a d e s m a n ym e t h o d sf o rt h ee s t i m a t i o nt h ed s s s &d s c d m as i g n a le s t i m a t i o nm e t h o d sh a sb e e nd e v e l o p e d m o s to ft h e s em e t h o d sa r eb a s e do nt h et h e o r yo fc o n v e n t i o n a ls i g n a ld e t e c t i o na n de s t i m a t i o n n l ed s s s& d s c d m as i g n a l sa r ew i d e b a n dw e a ks i g n a l s ，t h e ya r en o ti nc o n f o r m i t yw i t ht h et h e o r yo f c o n v e n t i o n a ls i g n a lp r o c e s s i n g ，w h e nt h es i g n a lt on o i s er a t i o so f t h er e c e i v e ds i g n a l sb e c o m e sl o w e r ，t h ep e r f o r m a n c eo ft h em e t h o d st a k ear u mf o rt h ew o r s e t h o u g hd s s s & d s c d m as i g n a l sa r ew i d e l yu s e di nt h ef i e l do fm i l i t a r ya n dc i v i l ，r e c e n tr e s e a r c h e so nt h ed s s s & d s c d m as i g n a le s t i m a t i o na p p e a r e di nt h el i t e r a t u r e t h ed e v e l o p m e n to f d s s s & d s c d m as i g n a le s t i m a t i o ni sv e r ys l o w ，i ti sa l m o s ti ns t u d yo fc o n c e p t i o na n dt h er e s e a r c ho nc o n c r e t em e t h o di sf a rf r o mc o m p r e h e n s i v ea n dm a t u r e d u et ot h ec h a l l e n g eo fd s s s & d s c d m as i g n a le s t i m a t i o nw i t h o u ta n yp r i o rk n o w l e d g eo f t h ep s e u d o n o i s e ( n 田s e q u e n c e ，t h es t u d yo f d s s s & d s c d m as i g n a le s t i m a t i o ni sn e c e s s a r y n l em a i nc o n t r i b u t i o n so ft h i sd i s s e r t a t i o ni n c l u d et w oa s p e c t s o n ei sp a r a m e t e re s t i m a t i o no ft h ed s s s & d s c d m as i g n a l ，i n c l u d ep e r i o de s t i m a t i o na n dc h i pi n t e r v a le s t i m a t i o no f t h ep ns e q u e n c ee t c ，t h eo t h e ro n ei sp ns e q u e n c ee s t i m a t i o no ft h ed s & d s c d m as i g n a l s s e v e r a lv a l u a b l ea n di m p o r t a n tr e s u l t sw h i c hb r i n gf o r t hn e wi d e a sa r ea c h i e v e dia b s t r a c ta n dl i s t e da sf o l l o w s ：au n i o na p p r o a c hb a s e do nt h ev a r i o u ss p e c t r u me s t i m a t i o na l g o r i t h m sh a sb e e np r e s e n t e d t h r o u g ht h en e wa p p r o a c h ，w ec a ne s t i m a t es o m ec h a r a c t e r i s t i cp a r a m e t e r ，i n c l u d i n gc a r r i e rf r e q u e n c y ，c o d el e n g t ha n dc h i pr a t eo f t h ed sa n dd s c d m as i g n a lb e s i d e s ，t h e s em e t h o d sc a nm a k eu pf o rt h e i rd e f e c t se a c ho t h e r i no r d e rt os o l v et h ee s t i m a t i o np r o b l e mo fp ns e q u e n c ei t s e l f ，am a t r i xd e c o m p o s i t i o na p p r o a c ht oe s t i m a t et h ep ns e q u e n c ei t s e l fh a sb e e np r e s e n t e d t h r o u g hd e c o m p o s i t i o no f t h ec o r r e l a t i o nm a t r i xo f d s & d s c d m as i g n a l ，w ec a ne s t i m a t et h ep ns e q u e n c ef r o mt h el a r g e s ta n dt h es e c o n dl a r g e s tl e f ts i n g u l a rv e c t o r t h ef i n a lc o r r e l a t i o nm a t r i xr ，u s e di ne i g e nv a l u ed e c o m p o s i t i o n ( e v d ) o rs i n g u l a rv a l u ed e c o m p o s i t i o n ( s v d ) ，c a nb ed e n o t e da st h er e c e i v e dv e c t o rm u l t i p l i e si t s e l ft r a n s p o s i t i o n an e wm e t h o do fc o n s t r u c t i n gt h ec o r r e l a t i o nm a t r i xi sp r o p o s e di nt h i sd i s s e r t a t i o n t h ep r o p o s e da l g o r i t h mc a ne n h a n c et h es i g n a le i g e nv a l u e s r e s o l v i n gp o w e ra n dr e s o l v et h ep r o b l e mt h a tt r a d i t i o n a ls u b s p a c em e t h o d sc a nn o tb ea p p l i e di nl o ws n r t h e nt h ep r o p o s e dn e wm e t h o di sa p p l i e dt ot h ed i r e c ts e q u e n c es p r e a ds p e c t r u m ( d s s s ) s i g n a l ss i g n a t u r es e q u e n c ee s t i m a t i o ni t sp e r f o r m a n c ei sa n a l y z e d ，a n ds o m ei l l u s t r a t i v es i m u l a t i o n sa r ep r e s e n t e d h a v i n gn o tt h ea p r i o r i t yk n o w l e d g ea b o u tt h ed s s ss i g n a li nt h en o n c o o p e r a t i o nc o n d i t i o n ，w ea p p l ys e l f - o r g a n i z i n gf e a t u r em a p ( s o f m ) n e u r a ln e t w o r kt h e o r yt od e t e c ta n di d e n t i f yt h es i g n a lp a r a m e t e ra n dp ns e q u e n c e t h ec o m p u t e rs i m u l a t i o na n de x p e r i m e n tt e s th a v ed e m o n s t r a t e dt h a tt h ea l g o r i t h mi se f f e c t i v e c o m p a r i n gt h et r a d i t i o n a ls l i p c o r r e l a t i o nm e t h o d ，t h eb e ro fs o f ma l g o r i t h ma n di m p l e m e n t a t i o nc o m p l e x i t yi sl o w e r a na p p r o a c hf o rs o l v et h ee s t i m a t i o no fu s e r sn u m b e rh a sb e e np r e s e n t e d t h i sa l g o r i t h mi sb a s e do nt h ed e l a y m u l t i p l y a c c o r d i n gt ot h ed i f f e r e n tp h a s ea n da m p l i f yo fe a c hm o b i l ep h o n ea n dt h ed i f f e r e n tt r a n s m i s s i o nc o n d i t i o n ，e a c hu s e rc a l lb es e p a r a t e di nt h et i m ef i e l d ab l i n ds e p a r a t i o na l g o r i t h mf o ri n s t a n t a n e o u sm i x e dd s c d m as i g n a lw i t hu n k n o w ns p r e a d i n gc o d e si sd i s c u s s e di nt h i sd i s s e r t a t i o n t h er e a p p e a r a n c eo fm i x i n gu s e r s p h a s ei n f o r m a t i o ni su t i l i z e dt os e p a r a t et h eu s e r s s e q u e n c eb yt h es i m p l yp l u sa n ds u b t r a c to p e r a t i o ni nl o ws n r t h ep r o p o s e dm e t h o di sd i f f e r e n tf o ri c at h a tn o to n l ys a v e dt h eu s e r s a m p l i t u d ei n f o r m a t i o nb u ta l s oc a l c u l a t i o nc o m p l i c a t i o ni si va b s t r a c ti n d e p e n d e n to fc h i pl e n g t hl t h ei m p l e m e n tc o n d i t i o no f t h ea l g o r i t h mi sa n a l y z e da n dt h ep e r f o r m a n c eo fp a r a m e t e re s t i m a t i o ni sm e a s u r e db yc o m p u t e rs i m u l a t i o n a ni m p r o v e da n dm o r ec o m p l e xb s sa l g o r i t h mf o rs e p a r a t i n gl i n e a rc o n v o l v e dm i x t u r e so fn os t a t i o n a r ys i g n a l si nc d m as y s t e mi sp r e s e n t e d t h i sa l g o r i t h mr e l i e so nt h en o - s t a t i o n a r yn a t u r eo ft h es o u r c e st oa c h i e v es e p a r a t i o n m o s to fw h i c ha s s u m es t a t i s t i c a l l ys t a t i o n a r ys o u r c e sa sw e l la si n s t a n t a n e o u sm i x t u r e so fs i g n a l s ，i np r a c t i c a l i t y ，t h ec d m as o u r c e sr e c e i v e da r en o s t a t i o n a r ya n dl i n e a rc o n v o l u t em i x i n gam o r ec o m p l e xb s sa l g o r i t h mi sr e q u i r e dt oa c h i e v eb e t t e rs o u r c es e p a r a t i o n t h ea l g o r i t h mi sb a s e do nm i n i m i z i n gt h e a v e r a g es q u a r e dc r o s so u t p u tc h a n n e lc o r r e l a t i o n t h em i x t u r ec o e f f i c i e n t sa r et o t a l l yu n k n o w n ，w h i l es o m ek n o w l e d g ea b o u tt e m p o r a lm o d e le x i s t s t h es i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h ee f f e c t i v e n e s so ft h em e t h o di nt h eb l i n dd e t e c t i o no fd s c d m as i g n a l s t h i sm e t h o d sa b o v em e n t i o n e da r es u i t e df o rb l i n dc o n d i t i o nt h a ti sa l lt h ep a r a m e t e rn o tb e e nk n o w n t h r o u g ht h ec o m p u t e rs i m u l a t i o n ，a l lo ft h e s ea l g o r i t h m sc a nw o r ki nl o w e rs n r k e y w o r d s ：d i r e c ts e q u e n c es p r e a ds p e c t r u m ( d s s s ) ，d i r e c ts e q u e n c ec o d ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s sf d s c d m a ) ，l o wp r o b a b i l i t yo fi n t e r c e p t i o n ( l p i ) ，p s e u d o n o i s es e q u e n c e ，b l i n de s t i m a t i o nv筒略字表d s s sd s c d m ak 稍g rd f tm p s kb p s kq a ma s kd s ps n rs c dm 蹦of f tm 2m 4p s dm s es o f mb e ri m m s ep nm b dp d fb s sb s df 己l m s简略字表d i r e c ts o q u c f i c cs p r e a ds p e c t r u md i r e c ts e q u e n c ec o d ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s sa d d i t i v e 删t eg a u s s i a nn o i s ed i s c r e t ef o u r i e rt r a n s f o r mm a r yp h a s es 1 l i f tk e y i n gb i n a r yp h a s es 1 l i f tk e y i n gq u a d r a t u r ea m p l i t u d em o d u l a t i o na m p l i t u d es l l i f ik e yd i 班a ls i g n a lp r o c e s s i n gs i g n a lt on o i s er a t i os p e e r a lc o r r e l a t i o nd e n s i t ym u l t i p l ei n p u tm u l t i p l eo u t p u tf a s tf o u r i e rt r a n s f o r m1 1 1 e 2 i l d m o m e n tt h e4 ”m o m e n tp o w e rs p e c t r a ld e n s i t ym e a ns q u a r e de r r o rs e l f o r g a n i z i n gf e a t u r em 印b i te r r o rr a t em i n i m u mm e a ns q u a r ee r r o rp s e u d o - n o i s em u l t i c h a n n e lb l i n dd c c o n v o l u t i o np r o b a b i l i s t i cd i s t r i b u t i o nf u n c t i o nb l i n ds i g n a ls e p a r a t i o nb l i n ds i g n a ld e c o n v o l u t i o nf i n i tl m p u l sr e s p o n s el e a s tm e a ns q u a r e直接序列扩频直接序列扩频码分多址加性白高斯噪声离散傅立叶变换m 相相移键控二进制相移键控正交幅度调制幅移键控数字信号处理信噪比谱相关密度多入多出快速傅立叶变换二阶矩四阶矩功率谱密度均方误差自组织特征映射误码率最小均方误差伪噪声多通道盲解卷概率密度函数盲信号分离盲信号解卷有限冲击响应最小均方简略字表s v de v dl p is i n g u l a rv a l u ed e c o m p o s i t i o n奇异值分解e i g e n v a l u ev a l u ed e c o m p o s i t i o n特征值分解l o wp r o b a b i l i t yo fi n t e r c e p t i o n低截获概率x独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：程鳢日期：0 7 年厂月2 7 ，日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。( 保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名：筵丝导师日期第一章绪论1 1 本文研究背景1 1 1 直序列扩频通信技术第一章绪论直序列扩频( d s s s ) 通信，是一种信息传输处理技术，是用远大于传送信息率的带宽来进行通信的一种先进的通信方式。该技术将待传的窄带信息用某个与待传信息无关的扩频函数扩展成为宽带信号，使之占有远远超过传送信息所必需的带宽。在接收端，以相同的扩频函数对扩频信号进行解扩，解出信息码，与之不相关的任何信号，都被扩展到更宽的频带内，并被抑制掉。扩频通信的两个重要理论基础：( 1 ) 信息论。有关仙农( s h a n n o n ) 理论的信道容量公式告诉我们，在一定信道容量下，通信所占带宽和所用信噪比可以互换。如果增加传输带宽，则就可降低信噪比。由此可以推知：扩频通信的优越性在于，可以用扩展频谱的方法来换取信噪比上的好处。( 2 ) 抗干扰理论。即信息传输差错概率是输入信号与噪声的功率比和信号带宽与信息带宽比二者乘积的函数，在一定差错概率和一定信息带宽下，信噪比与信号带宽是可以互换的。这同样指出了可用增加带宽的方法来换取信噪比上的好处这一客观规律。而且，如果我们用扩频系统的输出信噪比与输入信噪比二者之比( 处理增益) 来表征其抗干扰能力，则各种扩频系统的抗干扰性能大体上和扩频信号的带宽与所传信息的带宽的比值成正比i l “。由于传输中的扩频信号是用扩频函数扩展而成的宽带信号，所以扩频通信系统具有以下特点：( 1 ) 抗干扰性强。一般的扩频系统都有抑制干扰，提高输出信噪比的作用。我们知道一般的扩频系统在发端均以一高速p n 码序列来调制基带信号以实现扩频，该p n 码都具有一个十分尖锐的自相关峰，但不同p n 码间相关性一般很差，并不显示出十分突出的互相关峰，因而它具有类似白噪声的统计特性，主动接收一般采用相关接收和匹配滤波的方法，即用一与发方相同且同步的本地高速p n 码对接收到的信号进行相关解扩，把接收端的有用宽带信号压缩为基带信号，使信号电平升高，而将不相关的其它信号、干扰、噪声等的带宽进一步拉宽，使干扰电平进一步降低，再用一窄带虑波器对准相关后的基带信号，则输出端除电子科技大学博士学位论文了含有极少部分干扰和噪声外，主要就是有用信号。许多人为和非人为的干扰都被扩频接收机当作噪声处理掉了，除非这些干扰在被接收端的p n 码扩频以后的功率谱密度仍高于有用基带信号的功率谱密度，但这实现起来非常困难。即使是采用相同类型的信号进行干扰，如果不能截获到有用信号所含的p n 码序列，因为p n 码序列间的互相关性很弱，则干扰也起不了多大的作用。所以说，抗干扰性能强是扩频通信最突出的优点。( 2 ) 隐蔽性好。这也是由于扩频系统在发端以一高速p n 码序列来调制基带信号实现了频谱扩展的结果。由于经过扩频的信号分布在很宽的频带上，单位频带内的功率就很小，即信号的功率谱密度很低，信号就可在信道噪声和热噪声的背景下进行传输。既然信号被噪声淹没，那么敌方就不易发现信号的存在，即使是检测到了信号的存在，而无p n 码的先验知识，要对信号进行拦截也将变得困难。因此，扩频信号具有低截获概率( l p d ) 。当然扩频系统还具有其它诸多优点：可实现码分多址、抗多径干扰、精确地定时和定位等特点。1 1 2 研究直扩信号盲估计的意义随着扩频技术的发展和在军事和民用领域日益广泛的应用，扩频技术的军事对抗和民用无线电资源管理已是迫在眉睫，现在必须提上议事日程了( 4 1 。西方发达国家出于必须掌握未来战场上电磁频谱控制权的迫切需要，早在六、七十年代研制第一代扩频通信机的同时就已着手针对于扩频信号的盲估计研究了，而国内则在八十年代才开始起步。从目前收集到的文献看，诸多扩频对抗的研究都是针对跳频( f h ) 信号的。对扩频系统的窄带干扰抑制5 川、码捕获【8 1 、码同步u 】、码跟踪呤”h 4 1 和对d s c d m a 系统的多用户检测1 5 1 6 】问题研究较多，极少涉及d s s s 信号的侦收问题，这也可能存在技术上保密的因素。从1 9 9 1 年的海湾战争到后来的科索沃战争，通信的电子对抗和反对抗作为电子战的一种手段，已不再是一种倍增器，而是一种实实在在的很强的战斗力，在很大程度上是克敌制胜的关键。美国前国防部长佩里曾经说过一段著名的话【4 l ：我们终于认识到，如果干扰敌人一部雷达，仅是破坏一件武器，但如果干扰敌人的指挥、控制、通信系统，则就破坏了整个武器系统。因此，从军事侦察、信息安全、电子对抗的角度看，研究该类信号的盲估计问题具有重大的意义。本论文正是在此背景下，开展对该类信号的盲估计研究工作。1 1 2 1 直扩信号的盲估计d s s s 通信采用的是“隐蔽”策略，即通过扩频把信号的功率谱密度降低，直2第一章绪论至被噪声所淹没，使侦察干扰机无法检测并截获到该类信号。如何对这种信号进行截获与干扰已成为通信对抗和管理领域迫切解决的难题【1 7 j 。对d s s s 通信的侦察截引埽圳】直到现在还是摆在我们面前的重要课题，因为它是侦测、干扰和管理d s s s 通信的关键和核心。d s s s 通信也是为了对抗传统干扰而引入的一种全新的抗干扰通信体制。然而，d s s s 通信信号具有伪嗓声的特点：通常隐蔽在背景噪声中传播，d s s s 通信较之常规通信定频通信，具有更低的截获率和更高的抗干扰特性i l 2 10d s s s通信对信息序列直接实施高速的p n 码序列调制，其信号频谱大为展宽，在发射机发出同样的有效辐射功率情况下，在远处接收机的单位频带的信噪比大为降低，因而具有较低的截获特性。通信接收机的本振采用与通信发射机相同的p n 码序列调制，当同步相关接收时，宽带d s s s 通信信号经混频后解扩为窄带信息信号，经窄带滤波后能全无抑制的通过，而接收机输入端的噪声由于其与接收机本振的p n码序列不相关，经混频后，宽带噪声的频谱反而进一步展宽，而仅有绝小部分的噪声能量能通过窄带滤波器。因此在窄带滤波器后的信息解调器的输入端具有较高的信噪比，而能正常接收信息。这即是说，通信接收机经同步相关接收后，具有了较高的扩频处理增益，使相关器输出端的信噪比远高于相关器输入端的信噪比【l 一】。由此可见d s s s 通信较之常规通信具有较强的抑制噪声的能力，即具有较强的抗干扰能力，单纯用一般干扰信号在频域电平域与被干扰d s s s 通信信号重叠是不能够达到最佳干扰的。由d s s s 通信所固有的特点决定了，一方面d s s s 通信信号难于检测，另一方面即便是检测到了d s s s 通信信号但不知道发方的扩频码，也将难于恢复原来的信息【碉。用经典信号检测与估计理论是难于对d s s s 通信信号作出有效的检测与估计的。但无论d s s s 通信信号与背景噪声怎样类似，它与背景噪声肯定是有区别的，因此d s s s 通信信号的对抗策略应该是利用d s s s 信号和周围噪声在时域、频域、相关域、功率谱、倒谱、谱相关、高阶谱域和时频域中的不同特征，采取相应的方法对d s s s 信号进行区分，而从噪声中估测出d s s s 信号。它由宽带微弱信号检测与估计理论来支持，属于通信信号细微特征提取的范畴瞄】。和跳频通信对抗一样，对d s s s 通信信号的对抗也须先检测与估计d s s s 通信信号，然后才有可能对d s s s 通信实施有效的干扰。虽然d s s s 通信信号的检测与估计研究从八十年代初就一起被提出来了阱2 习，但d s s s 通信信号的检测与估计直到现在还是一个尚未完满解决的难题。这是因为，d s s s 通信信号的功率谱密度很低，通常可以淹没在噪声之中很难被发现，3电子科技大学博士学位论文而估计其参数则更难，在噪声中检测与估计d s s s 通信信号的方法一般有，宽带辐射计、宽带能量检测计 2 4 6 7 1 、延时相乘接收机口8 ，2 9 】、在频谱上采用数字信号处理的累加平均法瞄】等等。这些检测与估计方法还都有待完善，在噪声中检测出d s s s 通信信号已经存在，才有可能谈及d s s s 通信信号参数的估计问题。通常希望知道d s s s 通信信号的带宽p n 码重复周期、p n 码速率、p n 码的码型结构等等【3 0 3 2 】。而把这些参数估计出来比断定其存在还要困难。已经有人提出，利用d s s s 通信信号的相关特性，对接收到的信号取一段一段的采样进行相关运算，以确定p n 码周期，并求出码序列的结构【3 3 l 。这在概念上可行，但还需要实验结果的验证，如果敌方的p n 码结构经常改变，那又增加了参数估计的难度。但是，d s s s 通信也并不是万无一失的安全通信体制，它仍然有自身的薄弱环节。原则上，只要掌握敌方d s s s 通信信号的各种参数，采用与之相同、相似或完全一样的波形进行干扰可获得最为有效的干扰效果，或者直接对其信号进行破译。当然，这是一种理想情况，要做到这一点的先决条件仍然是必须获得敌方d s s s通信信号的有关参数，在全盲条件下对d s s s 通信信号进行圆满的检测与估计，目前还很难实现。这也是本论文要研究的地方。总之，在非协作条件下的d s s s 通信信号的检测与估计理论还很不成熟。我们首先需要在理论和实践中作出深入的研究以彻底解决对d s s s 通信信号的检测与估计问题，这也是当前通信对侦察领域的一个重大课题。1 1 2 2 直扩信号盲估计中需要解决的关键技术对于d s s s 和d s c d m a 信号的盲接收而言，从功能上划分，需要解决三部分问题，信号解调、信号特征参数估计和码型估计。这三部分不是完全独立，而是互相交叠。具体而言，要完成d s s s 和d s c d m a 信号的盲估计问题，要解决以下三个关键问题：1 ) 直序列扩频系统的调制识别问题盲估计首先要解决调制方式识别问题。因为d s s s 和d s c d m a 信号的通信技术，本身既可以被认为是一种调制方式，又可以被认为是一种编码方式，所以，在传输时，可采用任何一种现有的调制方式，如：( p s k 、f s k 、a s k 、q a m 等) 。调制方式的识别，是后续解调的基础。2 ) 直扩信号特征参数的估计问题这里的特征参数，是指除了调制方法和p n 码型外的所有内容。包括载波频率、码速率、码长、码周期、码片起始位置等。信号特征参数的提取，可认为是“宏4第一章绪论观”条件下的参数测量。基本都是在变换域上进行( 比如傅立叶分析、小波分析) ，所以，经常会产生d s s s 信号与d s c d m a 信号提取的特征参数相同的结果。现今，针对于该类低弱信号的估计方法主要有：针对于信号载频估计的循环谱相关法；针对于码周期估计的倒谱、二次功率谱法；针对于码片速率的循环谱方法等等。本论文将平方律法、周期谱法和倒谱法三种检测方法应用到对d s c d m a 信号的检测。其中，平方律法主要用于提取信号的载波频率；周期谱法主要估计信号的p n 码速率；倒谱法估计p n 码时间周期。三种方法互为补充，形成一个较好的d s c d m a 信号联合检测技术。3 ) 直扩信号的码型估计( 分离) 问题如问题2 ) 所述，在变换域上进行的各种特征参数估计，会产生d s s s 信号与d s c d m a 信号提取的特征参数相同的结果。针对于时频特性完全一样的多用户码序列估计，是目前非合作条件下d s c d m a 信号检测技术的最难点。这一步是建立在问题2 ) 基础上。相对