一、基于四阶累积量的直接序列扩频信号多参数估计（论文文献综述）
刘秋红[1]（2021）在《混叠条件下直扩信号的截获与分析》文中认为直接序列扩频（DSSS）是一种通过扩展频域带宽换取低信噪比的通信技术,具有频带宽、功率低、保密性好、截获率低、可实现码分多址等优点,被广泛应用于军事和民用通信中。在非合作接收条件下,如通信侦察、无线电频谱监测及非法通信电台的定位跟踪等,实现该类信号的截获和分析,具有重要的现实意义和研究价值。虽然目前针对DSSS信号的盲分析已取得了较多进展,但均基于单一的直扩信号。当非合作接收环境中存在其他通信体制的同频强功率干扰信号,或合作方采用非对称成对载波多址通信体制且为了提高保密性或实现多用户传输而将小站信号采用DSSS调制时,第三方所截获的DSSS信号是带有强信号干扰的混叠信号,再加上多径干扰、复杂的相位调制等,都使得直扩信号的检测和盲分析极具挑战。本文主要针对混叠条件下直接序列扩频信号的盲分析问题,做了以下几点研究:1、研究了混叠条件下直扩信号的强干扰信号抵消技术。分别讨论了窄带干扰和宽带干扰两种情况。其中,重点针对混叠窄带干扰的DSSS信号,提出了一种基于互补对称滤波器的干扰抵消算法,且研究了算法参数、信号参数等对算法性能的影响。仿真结果表明,针对混叠有功率较强、带宽较窄的干扰信号的DSSS信号,该算法能够实现精度较高的干扰抵消。此外,所提算法的实现思路有较多应用前景,如宽带多信号抵消、信道估计以及隐蔽传输下的扩频检测等。2、研究了强干扰信号抵消后直扩信号的检测与参数估计问题。从多相制（MPSK）和连续相位（CPM）两种调制方式出发,分别讨论了载波频率、码片速率、扩频（PN）码周期三类参数型特征检测器。针对信号检测与载波频率估计,讨论了倍频、循环谱两类算法,其中,重点对循环谱特性进行了详细梳理和证明,并分析了二者在常用的MPSK、CPM调制下的性能差异;针对信号检测与码片速率估计,首先研究了针对MPSK调制的延时相乘算法,并通过仿真分析了延时参数对其性能的影响,而后针对CPM调制,提出了一种基于小波时频分析的估计算法,该算法可适用于CPM灵活多变的调制参数;针对信号检测与PN码周期估计,研究了应用成熟的自相关波动和二次功率谱,并通过仿真分析了二者对MPSK、CPM调制的性能差异。3、针对短码直扩信号,分别研究了高斯信道和多径信道下的PN码估计问题。针对高斯信道,对比讨论了现有的三类成熟算法,矩阵分解、子空间跟踪、神经网络,其中,矩阵分解性能最优,可达到克拉美罗下界（CRB）,但算法存在复杂度高、跟踪性差等问题,子空间跟踪和神经网络避免了上述问题,但性能有所损失;针对多径信道,提出了一种基于最大似然的PN码和信道联合盲估计算法。为了降低低信噪比下信道估计误差对PN码估计带来的影响,进一步提出了一种改进的联合估计算法。此外,为了更好地评估算法对信道的估计性能,推导了合作通信下信道估计的CRB。所提算法不受PN码码型限制,且仿真结果表明,算法的PN码估计性能与理想情况下信道已知的PN码最大似然估计性能相当,信道估计性能逼近合作通信下的CRB。4、针对长码直扩信号,分别研究了高斯信道和多径信道下的PN码估计问题。针对高斯信道,对比分析了适用于复杂的非周期长码直扩信号的两类处理算法,分别是基于缺失数据模型转换的优化类算法和基于窄窗口重叠分段的矩阵分解类算法。其中,优化类算法可逼近CRB。而窄窗口分解类算法,由于存在概率上的近似性,因此算法性能低于优化算法。针对多径信道,提出了一种PN码和信道联合盲估计的算法。为了避免矩阵求逆等问题,给出了算法的自适应优化方式。此外,为了降低计算复杂度以及提高算法在低信噪比下的估计性能,进一步提出了一种基于近似模型的低复杂度联合盲估计算法。仿真结果表明,对于信道估计,所提方法性能优于基于已知PN码的信道半盲估计算法;对于PN码估计,所提方法性能优于基于已知多径信道均衡后的PN码盲估计算法。
郭李强[2]（2020）在《无人机图传信号检测与调制识别方法研究》文中指出随着无人机（Unmanned Aerial V-ehicle,UAV）技术日益成熟,无人机已广泛应用于人们日常生活,如航拍摄影、电力巡检、新闻报道等。但随之也带来了一系列安全问题,如无人机“黑飞”、运送毒品、偷窥他人隐私等现象屡见不鲜,给社会和人们的生活造成了严重的威胁,引起各国专业人士的广泛关注。因此,反无人机的技术研究势在必行。本文对无人机图传信号的检测、调制识别及相关参数估计方法进行研究,其是反制无人机领域中无人机定位技术的前提,具有重要的理论意义。主要研究内容如下:（1）研究了无人机的通信系统,以此作为无人机图传信号检测与调制识别的理论基础,并采用AD9361射频捷变芯片与数字信号处理片上系统（System on Chip,SOC）结合的架构,设计了无人机图传信号接收系统。（2）研究了民用无人机图传信号的检测方法。利用无人机遥控信号为跳频信号,而图传信号为非跳频通信信号的特点,采用时频分析法对两种信号分析,利用图传信号在时频谱图上频率恒定不变、时间连续的特征来检测图传信号是否存在。同时,提出基于功率谱的图传信号检测方法,通过计算信号平均功率谱与原功率谱之间的对消比,利用图传信号对消比较大的特征判断接收信号是否为图传信号。（3）研究了民用无人机图传信号的调制识别与相关参数估计算法。首先,利用正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）信号的高阶累积量,实现了 OFDM信号与单载波信号的调制识别,仿真表明该算法在信噪比大于-4dB时,识别正确率高于97%;其次,研究了 OFDM调制信号的相关参数估计算法,主要包括基于功率谱密度的带宽估计算法、基于信号循环特征的时域参数估计算法、基于带宽的子载波数目估计算法,并在不同信道、不同循环前缀长度、不同子载波数目、不同符号数目四种条件下对三种参数估计算法仿真,仿真表明在信噪比大于0dB时,每种参数估计正确率高于91%;最后,利用图传信号为非跳频通信信号、带宽约为9MHz、调制方式为OFDM三种特征,设计了无人机图传信号接收、检测及识别系统。
李鑫凯[3]（2020）在《多用户长码直扩信号参数盲估计研究》文中指出直接序列扩频（Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS）是扩频通信中一种非常重要的通信方式。由于经伪码序列调制后信号的频谱展宽,使得信号能够在较低信噪比下传输,因此DSSS信号具有较低的截获概率和较强的抗干扰能力,被广泛应用于军事通信领域。然而,实际中的信号都是复杂直扩信号,使得接收端无法对多用户长码直扩（Multi-user Long Code Direct Sequence Spread Spectrum,LC-DS-CDMA）信号和高动态异步LC-DS-CDMA信号的伪码周期、信源数和波达方向等重要参数进行精准估计,导致其无法得到发送的信息序列。因此对LC-DS-CDMA信号和高动态异步LC-DS-CDMA信号的参数盲估计研究具有重要的现实意义。本文研究了LC-DS-CDMA信号的参数（信源数,波达方向,伪码周期）估计,主要内容分为如下三个方面:（1）针对低信噪比下难以准确估计LC-DS-CDMA信号的信源数问题,提出一种基于阵列接收的信源数估计算法。该方法首先采用阵列天线对LC-DS-CDMA信号进行接收。然后求取阵列接收信号的协方差矩阵,对其进行特征分解后,利用信息论准则、盖氏圆算法以及平滑秩算法估计LC-DS-CDMA信号的信源数。实验分析表明,所提算法在低信噪比下可以准确估计出多个信号的真实信源数,其中最小描述长度（Minimum Description Length,MDL）准则在信噪比为-10d B时信源数估计正确率达到95%,优于其它算法。（2）针对异步LC-DS-CDMA信号波达方向（Direction Of Arrival,DOA）估计困难的问题,在信源数已知的情况下,提出了一种使用相干信号子空间和高阶累积量估计异步LC-DS-CDMA信号波达方向的算法。首先使用傅里叶变换将接收信号变换到频域内,再使用酉聚焦变换将信号聚焦在同一参考频率点。然后,求取聚焦后信号的协方差矩阵,利用直接特征分解或四阶累积量矩阵的特征分解结果构造噪声子空间。最后通过多重信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）算法进行谱峰搜索来计算信号的波达方向。实验分析结果表明,所提算法能够在很低信噪比下准确估计出异步LC-DS-CDMA信号的波达方向,其中四阶累积量算法在信噪比大于-15d B时波达方向估计的正确率达到100%,优于相干信号子空间算法。（3）针对高动态异步LC-DS-CDMA信号的伪码周期估计难题,提出一种多项式相位变换和二次功率谱相结合伪码周期估计算法。首先利用接收信号的平方消去伪码相位的突变。然后利用多项式相位变换求出信号的调频斜率并对原信号进行降解处理,消去其中的二阶指数项,使原信号变为带有频偏的异步LC-DS-CDMA信号。最后根据二次功率谱算法会在信号伪码周期的整数倍处产生的尖峰这一现象来估计原信号的伪码周期。实验结果表明,与直接利用二次功率谱算法相比,所提算法在信噪比为-7d B时,能够准确估计出高动态异步LC-DS-CDMA信号的伪码周期。
李思佳[4]（2019）在《低信噪比下直扩信号检测与参数估计技术研究》文中提出直接序列扩频（Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS）通信作为扩频通信中最主要的一种工作方式,由于其出色的隐蔽性和抗干扰性,被广泛应用于军事和民用通信中。在电子侦察和通信对抗领域,如何高效完成低信噪比下对直扩信号的检测和参数估计始终是国内外学者研究的重要课题。本文从DSSS/BPSK信号检测和参数估计的角度展开研究。在直扩信号盲检测方面,研究了时域自相关算法和四阶累积量切片算法。在传统算法的基础上,利用小波分解和延时相乘技术对两种算法进行改进,提出基于小波分解和延时相乘的时域自相关改进算法以及基于小波分解和延时相乘的四阶累积量改进算法。仿真表明,改进后算法在所有伪码周期整数倍位置上均具有明显相关峰,更易于检测直扩信号的有无。在信噪比不低于-12dB的情况下,对直扩信号的平均正确检测概率可达到90%以上,有效的提升了DSSS/BPSK信号的检测性能,同时完成了对伪码周期的准确估计。在参数估计方面,研究了延迟相乘算法和循环谱算法,对其理论进行了分析,对算法的性能进行了仿真。延迟相乘算法主要用于估计直扩信号的伪码速率,而循环谱算法可以同时得到载频和伪码速率的估计值。另外,用于DSSS/BPSK信号检测的时域自相关法和四阶累积量切片法也可以在检测信号的同时得到伪码周期的信息,其中后者还可以估计信号载频。最后本文对四种参数估计方法的性能及优缺点进行了对比分析。在PN（pseudo noise）码序列估计方面,研究了用于单用户的特征分解法（Eigen Value Decomposition,EVD）和变步长神经网络算法以及用于多用户的快速独立成分分析算法（FastICA）。在分析传统算法的基础上,针对异步情况下特征分解法存在的相位模糊问题,利用二倍窗口法对其进行改进,并对改进算法进行了仿真分析。为了解决特征分解法计算量大复杂度高的问题,引入了变步长神经网络算法作为特征分解法的一种快速计算方法,并结合仿真对两种方法的估计性能进行了对比。最后,本文还利用独立分量分析（Independent Component Algorithm,ICA）技术,对用于多用户的PN码序列盲估计方法展开研究。在充分考虑应用背景的基础上,针对经典的FastICA算法进行了优化,引入核熵分量分析（Kernel Entropy Component Analysis,KECA）代替主分量分析（Principle Component Analysis,PCA）用于信号的白化处理,提出了基于KECA-ICA的改进算法,使得最终的码序列估计结果更加准确可靠。
沈斌[5]（2018）在《非协作直接序列扩频信号参数估计技术研究》文中研究表明直接序列扩频（Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS）信号又称直扩信号,它具有良好的保密性、灵活的信道分配能力以及较强的抗干扰能力,因而在民用通信及军事战术通信等领域得到了广泛的应用。非协作通信中,DSSS信号的扩频参数估计具有重要的意义,其中伪码序列的盲估计问题更是目前的难点和热点。本文对高斯信道中DSSS信号的参数估计问题进行了研究和探索,主要工作包括以下几个方面:（1）针对DSSS信号的参数估计问题,提出了一种基于特征值分解的扩频参数估计方法。首先利用二次功率谱法实现伪码周期估计,然后根据两倍的伪码周期长度对接收信号进行分段处理,计算数据段的相关矩阵,最后根据相关矩阵信号子空间中的主特征向量包含的扩频参数信息实现扩频参数估计。主特征向量的非线性变换可以分别产生代表载频和码片速率的谱线,从而估计出相关的扩频参数。通过向量2范数法或者矩阵F范数法估计出调制同步点以后,码片定时算法输出序列的符号即为估计的伪码序列。实验仿真比较了参数估计方法的性能差异,根据仿真结果选取了各个参数的估计方法。（2）研究了DSSS信号伪码序列与信息码序列的估计问题,提出了一种基于奇异值分解的联合估计算法。将接收信号以两倍伪码周期长度分段后组成数据矩阵,该矩阵的奇异值分解结果表明,信号子空间中的左奇异向量含有伪码序列信息,右奇异向量含有信息码序列信息。因此,通过分析左奇异向量可以恢复出伪码序列,同时,利用右奇异向量的信息可以估计出信息码序列。和现有的一些算法比较得知,该算法的伪码序列估计性能最好,而信息码序列的估计性能和最优算法很接近。（3）在频谱监测、电子侦听等非协作通信系统中,接收信号可能受到来自第三方的有意或无意的窄带干扰,从而对信号的参数估计造成很大影响。针对这种情况,研究了窄带干扰条件下的DSSS信号的参数估计和伪码序列估计问题,提出了一种可以在分析干扰信号的同时实现伪码序列估计的方法。首先该方法利用数据相关矩阵的信号子空间分离窄带干扰和伪码序列信息,并根据特征值的大小分布,确定等效信号源数,然后利用自定义函数定位含有完整伪码序列信息的特征向量,最后通过分析该特征向量的特性实现了扩频参数和伪码序列估计。实验仿真结果表明,和其它算法相比,该算法的载频和伪码序列估计性能最好。（4）为了解决多进制扩频信号的伪码序列盲估计问题,借鉴无监督聚类分析思想,提出了一种基于聚类算法的伪码序列估计方法。先将接收信号以伪码周期长度连续分段,利用数据段之间的相关系数估计调制同步点,实现信号的盲同步,然后根据同步数据段的聚类结果计算相似度差值函数,通过最大化该函数估计出伪码集合规模,在完成调制同步点和伪码集合规模估计的基础上,根据数据段的聚类结果可以估计出伪码序列。仿真实验表明,该算法适用于不同伪码集合规模、不同正交扩频码组下的多进制扩频信号,而且均取得了较好的伪码序列估计性能。
何帅宁,胡剑浩,吴廷勇[6]（2014）在《影响四阶累积量二维切片估计性能的参数研究》文中研究表明基于四阶累积量二维切片的参数估计是一种在低信噪比环境下估计直扩信号扩频码周期等通信参数的重要方法。不失一般性,本文基于四阶累积量二维切片方法对AWGN信道下DS-SS/BPSK信号进行了扩频码周期等参数的估计,利用控制变量法深入分析了检测窗口大小、符号持续时间与扩频码周期相对关系、累加次数等参数对其估计性能的影响,并仿真验证结论的正确性。理论和仿真均表明,若反侦查方合理设置符号持续时间与扩频码周期的相对关系,可以降低扩频码周期被检测概率;而侦查方合理设置检测窗口大小和累加次数可以增大扩频码周期检测概率。因此,分析这些特定参数对四阶累积量二维切片估计性能的影响在侦查和反侦查中扮演着极为重要的角色。
迟旭斌[7]（2014）在《直接序列扩频信号的盲检测和参数估计方法》文中指出直接序列扩频通信系统由于它具有很强的抗干扰能力,还有定时测距、强隐蔽性、码分多址、抗多径干扰等优点,因此能够得到广泛的应用,尤其是在军事通信领域。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的检测与参数估计成为扩频通信领域的研究热点,为了适应未来战争对电子侦察技术的需要,研究低信噪比下直接序列扩频（DSSS）信号盲检测与参数估计方法具有重要的现实意义。本文的主要工作是在不具有任何先验知识的情况下,对DSSS信号进行盲检测与参数估计,本文的主要工作内容如下：本文首先简要阐述了扩频技术的原理及其特点,之后对直接序列扩频的基本理论进行了数学分析。主要研究了二次谱检测、平方倍频检测、高阶累积量检测等方法,进行了详细的理论分析和仿真验证。其中,利用DSSS信号的时域相关特征,二次谱检测方法能够准确的提取DSSS信号的伪码周期；平方倍频检测与相关累积技术相结合能够比较精确的估计DSSS言号的载波频率；高阶累积量检测是DSSS信号检测的另一途径,基于四阶累积量二维切片的检测方法能够同时估计出码片速率和载波频率。本文在高阶累积量检测方面建立了一个模型,在包含DSSS信号和几种简单调制信号的有限集合中,借助于四阶累积量二维切片功率谱检测的方法,能够在混有简单调制信号的高斯信道中将DSSS信号有效识别出来。
黄兴莉[8]（2012）在《直接序列扩频信号的检测及参数估计研究》文中认为由于具有低频谱密度,低截获率,抗多径干扰,类噪声等优点,直接序列扩频信号在现代通信系统中得到广泛的应用。在阅读大量文献资料的基础上,本文研究了非合作通信环境下的直接序列扩频信号检测和参数估计算法,利用本文改进的算法在DSP上实现了直接序列扩频信号的检测及参数估计系统功能。具体而言,其主要的研究工作在于：（1）研究了基于平均自相关二阶矩以及基于高阶累积量的直接序列扩频信号检测算法。针对多径环境下的检测难题,对算法进行改进,提出了新的检测因子。MATLAB仿真实验表明提出的检测因子能有效的实现多径环境下直接序列扩频信号的检测,从而将常规的适用于高斯白噪声加性信道的检测算法推广到多径信道下。（2）研究了基于倍频法以及基于循环谱法的载波频率估计算法。分析了成形滤波器对载波频率估计算法的影响,并针对基于循环谱法的载波频率估计算法只适用于大于接收机中心频率的载波频率这一缺陷,提出了基于复数FFT的循环谱载波频率估计算法。MATLAB仿真实验及DSP数据测试表明新方法能有效的估计任何形式的载波频率。（3）研究了基于瞬时幅度谱以及基于循环谱的符号速率估计算法。从理论上分析了载波频率和滚降因子对符号速率估计的影响。MATLAB仿真实验表明滚降因子越大其估计性能越好,同时小范围的载波偏差对符号速率的估计影响不大。（4）通过仿真与对比分析,选取合适的算法在基于DSPTMS320C6454的DSP硬件系统上实现了直接序列扩频信号检测以及参数估计系统功能,并用线性汇编语言对核心算法进行优化。系统测试结果表明选择的算法是合理有效的,并表明优化后的算法无论是在精度上还是运算时间上都较优化前有较大提高。总之,本文对直接序列扩频信号的检测和参数估计进行了系统级的仿真和基于硬件的系统级的实验。计算机仿真实验以及信号源实测实验表明本系统测试结果达到了课题预期指标,改进的几种算法较之原始算法都更适合本课题需求。
皇甫松涛[9]（2011）在《直接序列扩频信号参数估计方法研究及应用》文中研究说明直接序列扩频信号（DSSS）由于其抗干扰性好、截获率低,已在现代军事和商用通信系统中得到广泛应用,与之对应的直扩通信对抗技术也就成了通信对抗领域急待解决的问题。本论文主要研究DSSS相移键控（PSK）通信系统发射端码速率以及码长大范围变化下,如何对接收信号参数进行估计的问题,应用平方倍频法估计出信号的载波频率,然后对信号的其它参数进行估计。主要包括码周期、码速率以及码长的估计。主要内容为:在已有的参数估计算法基础上,考虑如何将算法应用于半实物近似盲估计系统。在发射机码速率125Mbps变化,高速伪噪声（PN）码码长511至2047变化的条件下对码周期、码长进行估计并观察估计效果。根据已有算法的局限性对其进行改进,首先研究了码速率、码长大范围变化下,码周期估计分段积累算法分段数选取方法,并提出一种有偏估计-加窗法估计码周期,实现了码周期的近似盲估计。然后研究码长估计方法,利用信号检测中用到的分割符号矩估计（SSME Split-Symbol Moments Estimator）信噪比估计算法,以及码序列恢复基于压缩投影逼近子空间跟踪（E-PASTd）的算法,考虑半实物参数估计测试系统平台实现,将二者结合,运用在码长估计中,提出一种盲同步-SSME码长估计算法,实现了码长的近似盲估计。将估计出的码长除以估计出的码周期,即得到码速率估计结果,从而避免了传统的延迟相乘法功率谱在码速率整数倍均出现峰值的问题,在发射端码速率与码长大范围变化的前提下盲估计系统仍可以正常工作。经过软件仿真以及SIMULINK仿真,得到了准确的估计结果,证明了在码速率、码长大范围变化下,该算法的可行性。再经过半实物测试平台的实现,证明该算法可应用于实际工程中。
李斌栋[10]（2011）在《基于不等长伪码序列扩频的高安全通信方案研究与实现》文中认为直接序列扩频通信具有高保密性和高抗干扰能力。在HF-VHF通信中,它是一种主要的扩频通信方式,与此同时对于直接序列扩频中所用到的PN码估计技术也得到了迅速的发展。现行的PN码估计算法已经能够达到很低的信噪比,这直接威胁到了现有的直接序列扩频通信的保密性能。现有PN码估计算法主要分为两个步骤:首先是对PN码周期的估计,然后是对PN码序列的估计。所有对PN码序列本身的准确估计都是建立在对PN码周期准确估计的基础之上的。本文对现行的PN码周期估计的几种主流算法做了详细的理论分析并做了仿真分析。在自适应门限同步理论的基础上,本文提出了一种不等长序列扩频方案:对于不同的信息码元采用不同长度的扩频序列,由于发送信息码元的随机性,其PN码也没有了固定的周期,使得其对PN码周期的估计变的非常困难从而使得直接序列扩频系统的保密性能得到了很大的提高。由于采用了门限值来进行相关判决,其抗噪声性能必然会有所下降,在本文中给出了其在高斯信道下的Matlab的抗噪声性能仿真结果,仿真结果表明:采用不等长序列扩频系统能够以牺牲较小的抗噪声性能为代价,换取直接序列扩频系统的高安全性。最后,在CCS（Code Composer Studio）平台上,利用TMS320C6713B芯片对该扩频方案做了硬件实现。
二、基于四阶累积量的直接序列扩频信号多参数估计（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于四阶累积量的直接序列扩频信号多参数估计（论文提纲范文）
（1）混叠条件下直扩信号的截获与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 混叠条件下DSSS信号盲分析相关技术研究现状 |
| 1.2.1 混叠的强干扰信号的抵消研究现状 |
| 1.2.2 DSSS信号检测与参数估计研究现状 |
| 1.2.3 SC-DSSS信号PN码盲估计研究现状 |
| 1.2.4 LC-DSSS信号PN码盲估计研究现状 |
| 1.3 主要研究工作 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 DSSS信号强功率干扰抵消 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 信号模型 |
| 2.3 基于强信号波形重构的干扰抵消算法 |
| 2.3.1 定时同步 |
| 2.3.2 载波同步 |
| 2.3.3 幅度估计 |
| 2.4 基于强信号硬判决值的干扰抵消算法 |
| 2.4.1 算法原理 |
| 2.4.2 性能仿真 |
| 2.5 基于互补对称滤波器的干扰抵消算法 |
| 2.5.1 互补对称滤波器滤波 |
| 2.5.2 强弱信号分离 |
| 2.5.3 算法总结 |
| 2.5.4 性能仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 DSSS信号检测与参数估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 信号模型 |
| 3.3 DSSS信号检测与载波频率估计 |
| 3.3.1 倍频法检测 |
| 3.3.2 循环谱检测 |
| 3.3.3 性能仿真 |
| 3.4 DSSS信号检测与码片速率估计 |
| 3.4.1 延时相乘算法 |
| 3.4.2 小波时频分析算法 |
| 3.4.3 性能仿真 |
| 3.5 DSSS信号检测与PN码周期估计 |
| 3.5.1 自相关波动 |
| 3.5.2 二次功率谱 |
| 3.5.3 性能仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 短码直扩信号PN码盲估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 信号模型 |
| 4.3 高斯信道下短码直扩信号PN码估计 |
| 4.3.1 矩阵分解 |
| 4.3.2 子空间跟踪 |
| 4.3.3 神经网络 |
| 4.3.4 性能仿真 |
| 4.4 多径信道下短码直扩信号PN码估计 |
| 4.4.1 信号二阶统计特性 |
| 4.4.2 最大似然模型 |
| 4.4.3 基于ILSP的联合估计算法 |
| 4.4.4 基于ITLSP的联合估计算法 |
| 4.4.5 合作通信下信道估计的CRB |
| 4.4.6 性能仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 长码直扩信号PN码盲估计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 信号模型 |
| 5.3 高斯信道下长码直扩信号PN码估计 |
| 5.3.1 基于缺失数据模型的交替投影算法 |
| 5.3.2 基于窄窗口重叠分段的矩阵分解算法 |
| 5.3.3 性能仿真 |
| 5.4 多径信道下长码直扩信号PN码估计 |
| 5.4.1 基于最大似然的PN码和信道的联合盲估计 |
| 5.4.2 基于近似模型的PN码和信道的联合盲估计 |
| 5.4.3 性能仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（2）无人机图传信号检测与调制识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无人机通信系统 |
| 1.2.2 无人机信号检测与调制识别技术研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容和章节安排 |
| 2 无人机通信技术理论 |
| 2.1 无人机系统工作原理 |
| 2.2 扩频通信系统 |
| 2.3 跳频扩频通信系统 |
| 2.3.1 跳频扩频通信系统工作原理 |
| 2.3.2 跳频扩频系统数学模型 |
| 2.3.3 跳频扩频通信系统仿真 |
| 2.4 数字信号调制技术 |
| 2.4.1 单载波调制 |
| 2.4.2 多载波调制 |
| 2.5 OFDM调制系统 |
| 2.5.1 OFDM系统工作原理 |
| 2.5.2 OFDM系统结构 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 无人机图传信号接收系统设计 |
| 3.1 图传信号接收系统总体方案 |
| 3.2 硬件架构 |
| 3.2.1 AD9361 |
| 3.2.2 SOC |
| 3.3 软件架构 |
| 3.3.1 接收系统软件总体架构设计 |
| 3.3.2 软件流程 |
| 3.4 实验测试与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 无人机信号的分析与检测方法 |
| 4.1 时频分析方法 |
| 4.1.1 线性变换时频分析方法 |
| 4.1.2 非线性变换时频分析方法 |
| 4.1.3 仿真与分析 |
| 4.2 基于功率谱的无人机信号检测算法 |
| 4.2.1 信号功率谱的基本原理 |
| 4.2.2 基于功率谱的信号检测方法 |
| 4.2.3 仿真与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 图传信号的调制识别与参数估计算法 |
| 5.1 图传信号检测与调制识别系统 |
| 5.1.1 接收信号类型分析 |
| 5.1.2 图传信号检测与识别方案 |
| 5.1.3 图传信号检测与调制识别算法流程 |
| 5.2 基于高阶统计量的图传信号调制识别 |
| 5.2.1 高阶统计量的定义 |
| 5.2.2 OFDM信号的高阶累积量特征 |
| 5.2.3 单载波信号的高阶累积量特征 |
| 5.2.4 OFDM调制信号识别算法仿真与分析 |
| 5.3 图传信号参数估计算法研究 |
| 5.3.1 基于循环自相关的时域参数估计算法 |
| 5.3.2 基于功率谱密度的带宽估计 |
| 5.3.3 基于信号带宽的子载波数目估计 |
| 5.3.4 信号相关参数估计算法仿真与分析 |
| 5.3.5 参数估计算法性能仿真与分析 |
| 5.4 本章总结 |
| 6 结论 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
| 致谢 |
（3）多用户长码直扩信号参数盲估计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 LC-DS-CDMA信号信源数估计的研究现状 |
| 1.2.2 异步LC-DS-CDMA信号波达方向估计的研究现状 |
| 1.2.3 高动态异步LC-DS-CDMA信号伪码周期估计的研究现状 |
| 1.3 论文组织结构及章节安排 |
| 第2章 DSSS通信系统基础及信号模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 DSSS通信系统 |
| 2.2.1 理论基础 |
| 2.2.2 DSSS系统模型 |
| 2.3 DSSS信号模型 |
| 2.3.1 m序列 |
| 2.3.2 Gold序列 |
| 2.3.3 LC-DS-CDMA信号模型 |
| 2.3.4 高动态异步LC-DS-CDMA信号模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 LC-DS-CDMA信号的信源数估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 常用阵列模型 |
| 3.2.1 均匀线阵 |
| 3.2.2 均匀圆阵 |
| 3.2.3 平面阵 |
| 3.3 阵列信号模型 |
| 3.4 信源数估计算法理论基础 |
| 3.4.1 信息论准则估计信源数 |
| 3.4.2 盖氏圆算法估计信源数 |
| 3.4.3 平滑秩算法估计信源数 |
| 3.5 仿真及性能分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 异步LC-DS-CDMA信号的波达方向估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 影响波达方向估计的因素 |
| 4.3 窄带信号波达方向估计算法 |
| 4.3.1 MUSIC算法 |
| 4.3.2 ESPRIRT算法 |
| 4.4 宽带阵列信号模型 |
| 4.5 CSM算法 |
| 4.5.1 CSM算法基本原理 |
| 4.5.2 聚焦矩阵的选择 |
| 4.6 高阶累积量算法 |
| 4.6.1 四阶累积量理论基础 |
| 4.6.2 基于四阶累积量的MUSIC估计波达方向 |
| 4.7 仿真及性能分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 高动态异步LC-DS-CDMA信号的伪码周期估计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多项式相位变换 |
| 5.3 二次功率谱估计伪码周期 |
| 5.3.1 调频斜率的估计 |
| 5.3.2 伪码周期估计 |
| 5.4 仿真及性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结束语 |
| 6.1 论文的主要工作及总结 |
| 6.2 后续研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（4）低信噪比下直扩信号检测与参数估计技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 直扩信号检测方法 |
| 1.2.2 直扩信号扩频码序列估计方法 |
| 1.3 本文内容安排 |
| 第2章 直接序列扩频通信系统 |
| 2.1 直扩通信系统分析 |
| 2.2 伪随机编码介绍 |
| 2.2.1 伪随机码基本原理 |
| 2.2.2 m序列 |
| 2.3 直扩信号的模型和参数定义 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 直扩信号检测技术研究 |
| 3.1 时域自相关检测法 |
| 3.1.1 直扩信号时域自相关检测法 |
| 3.1.2 基于小波分解与延时相乘的自相关检测改进算法 |
| 3.1.3 算法性能分析 |
| 3.2 四阶累积量2-D切片算法 |
| 3.2.1 DSSS信号的统计特性 |
| 3.2.2 基于四阶累积量2-D切片的直扩信号检测算法 |
| 3.2.3 基于小波分解与延时相乘的四阶累积量改进算法 |
| 3.2.4 算法性能分析 |
| 3.3 检测算法性能比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 直扩信号参数估计技术研究 |
| 4.1 延迟相乘法 |
| 4.1.1 基于延迟相乘算法的伪码速率估计 |
| 4.1.2 仿真与性能分析 |
| 4.2 循环谱算法 |
| 4.2.1 循环谱理论分析 |
| 4.2.2 基于循环谱算法的载频与伪码速率估计 |
| 4.2.3 仿真与性能分析 |
| 4.3 四种算法性能比较 |
| 4.3.1 载频估计方法性能比较 |
| 4.3.2 伪码速率估计方法性能比较 |
| 4.3.3 伪码周期估计方法性能比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 直扩信号PN码序列估计技术研究 |
| 5.1 基于EVD的 PN码序列估计方法 |
| 5.1.1 EVD算法理论基础 |
| 5.1.2 基于特征分解的PN码序列估计 |
| 5.1.3 二倍窗口改进算法 |
| 5.1.4 仿真与性能分析 |
| 5.2 基于变步长神经网络的PN码序列估计方法 |
| 5.2.1 神经网络算法基本原理 |
| 5.2.2 基于变步长神经网络的PN码序列估计 |
| 5.2.3 仿真与性能分析 |
| 5.3 基于ICA的多用户扩频码序列盲估计算法 |
| 5.3.1 独立分量分析基本原理 |
| 5.3.2 改进的FastICA算法 |
| 5.3.3 基于KECA-ICA的扩频序列盲估计算法 |
| 5.3.4 仿真与性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）非协作直接序列扩频信号参数估计技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写与中英文对照 |
| 论文中通用的符号 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究动态及发展现状 |
| 1.2.1 直扩信号检测的研究现状 |
| 1.2.2 直扩信号参数估计的研究现状 |
| 1.2.3 直扩信号伪码序列估计的研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容及结构安排 |
| 2 基于二次功率谱法的伪码周期估计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 直接序列扩频通信系统 |
| 2.2.1 直接序列扩频的基本原理 |
| 2.2.2 伪随机编码 |
| 2.2.3 DSSS/BPSK的信号模型 |
| 2.3 伪码周期估计 |
| 2.3.1 二次功率谱的基本原理 |
| 2.3.2 发送端成形滤波器和载波对二次功率谱法的影响 |
| 2.3.3 多径信道对二次功率谱法的影响 |
| 2.4 实验仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于特征值分解的扩频参数估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 接收信号的特征值分解 |
| 3.3 调制同步点估计 |
| 3.3.1 基于向量2范数的调制同步点估计 |
| 3.3.2 基于矩阵F范数的调制同步点估计 |
| 3.4 载频估计 |
| 3.4.1 联合FFT和CZT的载频估计 |
| 3.4.2 基于循环谱的载频估计 |
| 3.5 平稳小波滤波 |
| 3.5.1 平稳小波变换 |
| 3.5.2 小波变换的参数选择 |
| 3.6 码片速率估计 |
| 3.6.1 基于延迟相乘的码片速率估计 |
| 3.6.2 基于循环谱的码片速率估计 |
| 3.7 伪码序列估计 |
| 3.8 实验仿真 |
| 3.8.1 扩频参数估计 |
| 3.8.2 伪码序列估计 |
| 3.9 本章小结 |
| 4 直扩信号伪码序列与信息码序列的联合估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 信号模型及预处理 |
| 4.3 基于奇异值分解的伪码序列与信息码序列联合估计 |
| 4.3.1 奇异值分解 |
| 4.3.2 伪码序列估计 |
| 4.3.3 信息码序列估计 |
| 4.3.4 伪码序列与信息码序列的联合估计 |
| 4.4 实验仿真 |
| 4.4.1 扩频参数估计 |
| 4.4.2 完整的扩频参数估计性能 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 窄带干扰下的直扩信号伪码序列估计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 信号模型 |
| 5.2.1 常用的窄带干扰 |
| 5.3 基于特征值分解的伪码序列估计 |
| 5.3.1 窄带干扰下接收信号的特征值分解 |
| 5.3.2 窄带干扰抑制 |
| 5.3.3 等效信号源数估计 |
| 5.3.4 伪码序列估计 |
| 5.4 实验仿真 |
| 5.4.1 等效信号源数估计 |
| 5.4.2 伪码序列估计 |
| 5.4.3 不同干扰类型下的伪码序列估计 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 多进制扩频信号的伪码序列估计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多进制扩频系统 |
| 6.2.1 多进制扩频系统的基本原理 |
| 6.2.2 多进制扩频信号的模型 |
| 6.3 基于K均值聚类的伪码序列估计 |
| 6.3.1 K均值聚类 |
| 6.3.2 调制同步点估计 |
| 6.3.3 伪码集合规模估计 |
| 6.3.4 伪码序列估计 |
| 6.4 实验仿真 |
| 6.4.1 多进制扩频信号的参数估计 |
| 6.4.2 残余相偏对参数估计的影响 |
| 6.4.3 数据长度对参数估计的影响 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）影响四阶累积量二维切片估计性能的参数研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 DS-SS/BPSK信号的四阶累积量二维切片分析 |
| 2.1 影响四阶累积量二维切片估计性能的参数分析 |
| 2.2 检测窗口大小对四阶累积量二维切片估计性能的影响 |
| 2.3 符号持续时间与扩频码周期相对关系对四阶累积量二维切片估计性能的影响 |
| 2.4 累加次数对四阶累积量二维切片估计性能的影响 |
| 3 仿真验证 |
| 3.1 检测窗口大小对检测性能的影响 |
| 3.2 符号持续时间与扩频码周期相对关系对检测性能的影响 |
| 3.3 累加次数对检测性能的影响 |
| 4 结论 |
（7）直接序列扩频信号的盲检测和参数估计方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景及意义 |
| 1.2 直接序列扩频信号检测的研究历史和现状 |
| 1.3 论文主要工作及内容安排 |
| 第二章 直接序列扩频通信的理论和原理 |
| 2.1 扩频通信的基本原理 |
| 2.2 直扩通信原理 |
| 2.2.1 直扩通信系统分析 |
| 2.2.2 直扩通信系统的特点 |
| 2.3 伪随机编码介绍 |
| 2.3.1 伪随机码的基本定理 |
| 2.3.2 m序列 |
| 2.3.3 Gold序列 |
| 2.4 直接序列扩频信号的模型和参数定义 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 二次谱检测 |
| 3.1 时域相关模型 |
| 3.1.1 直扩信号的自相关特征 |
| 3.1.2 直扩信号的时域相关检测 |
| 3.2 二次谱估计 |
| 3.2.1 二次谱的理论分析 |
| 3.2.2 二次谱的处理算法 |
| 3.2.3 二次谱的谱峰搜索检测 |
| 3.3 计算机仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 平方倍频法 |
| 4.1 平方倍频的原理分析 |
| 4.2 相关累积-平方倍频检测 |
| 4.3 计算机仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于高阶累积量的检测 |
| 5.1 高阶统计量基本理论 |
| 5.1.1 高阶矩和高阶累积量的定义 |
| 5.1.2 高斯信号的高阶矩与高阶累积量 |
| 5.1.3 累积量和矩的转换 |
| 5.2 BPSK直扩信号的高阶累积量 |
| 5.3 基于四阶累积量二维切片方法的直扩信号检测 |
| 5.4 基于四阶累积量二维切片的方法估计直扩信号载频和码片速率 |
| 5.5 计算机仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）直接序列扩频信号的检测及参数估计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 直接序列扩频信号检测及参数估计研究现状 |
| 1.3 本文主要内容及工作安排 |
| 第二章 直接序列扩频通信原理及系统模型 |
| 2.1 直接序列扩频通信系统原理 |
| 2.2 伪随机编码理论 |
| 2.3 BPSK/QPSK直扩信号数学模型及特性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 直接序列扩频信号检测算法研究 |
| 3.1 基于平均自相关二阶矩的DSSS信号盲检测与伪码周期估计 |
| 3.1.1 时域自相关二阶矩检测算法基本原理 |
| 3.1.2 基于平均自相关二阶矩的DSSS信号检测算法 |
| 3.1.3 仿真结果及分析 |
| 3.2 基于高阶累积量的直接序列扩频信号盲检测与伪码估计 |
| 3.2.1 高阶统计量的基本理论知识 |
| 3.2.2 基于高阶统计量的直接序列扩频信号检测算法 |
| 3.2.3 仿真结果及分析 |
| 3.3 一种适用于多径信道下直接序列扩频信号检测新算法 |
| 3.3.1 多径信道下的信号模型及其自相关函数分析 |
| 3.3.2 基于多径因子的DSSS信号检测新算法 |
| 3.3.3 仿真结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 直接序列扩频信号载波频率估计算法研究 |
| 4.1 基于倍频法的载波频率估计 |
| 4.1.1 基于倍频法的载波频率估计基本原理 |
| 4.1.2 滚降因子对载波频率估计的影响 |
| 4.1.3 仿真结果及分析 |
| 4.2 基于循环谱的载波频率估计 |
| 4.2.1 循环谱理论 |
| 4.2.2 基于循环谱的DSSS信号载波频率估计算法 |
| 4.2.3 改进的循环谱参数估计算法 |
| 4.2.4 仿真结果及分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 直接序列扩频信号符号速率估计算法研究 |
| 5.1 基于瞬时幅度谱的PSK直扩信号符号速率估计算法 |
| 5.1.1 基于瞬时幅度谱的PSK直扩信号符号速率估计算法基本原理 |
| 5.1.2 滚降因子对符号速率估计的影响 |
| 5.1.3 仿真结果及分析 |
| 5.2 基于循环谱的PSK直扩信号符号速率估计算法 |
| 5.2.1 基于循环谱的PSK直扩信号符号速率估计算法原理 |
| 5.2.2 滚降因子以及载波偏差对符号速率估计的影响 |
| 5.2.3 仿真结果及分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 直接序列扩频信号检测和参数估计算法的DSP实现 |
| 6.1 直接序列扩频信号检测及参数估计的DSP实现 |
| 6.1.1 DSPTMS320C6454及线性汇编语言简介 |
| 6.1.2 基于平均自相关二阶矩的DSSS信号检测算法的DSP实现及优化 |
| 6.1.3 基于循环谱的DSSS信号参数估计算法的DSP实现及优化 |
| 6.1.4 基于DSP6454的DSSS信号检测及参数估计系统模型 |
| 6.2 数据测试结果及分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 全文总结及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（9）直接序列扩频信号参数估计方法研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 直接序列扩频信号参数估计方法的研究背景 |
| 1.1.1 扩频通信系统 |
| 1.1.2 直接序列扩频通信系统主要应用领域 |
| 1.1.3 直接序列扩频通信技术的发展趋势与限制 |
| 1.1.4 直接序列扩频通信系统参数估计技术研究意义 |
| 1.2 直接序列扩频信号参数估计方法的研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作及内容安排 |
| 第二章 DSSS/PSK 通信系统及信号模型 |
| 2.1 DSSS/PSK 通信系统 |
| 2.1.1 PN 码的产生 |
| 2.1.2 PSK 调制与信号模型 |
| 2.2 DSSS/PSK 信号参数估计的性能度量 |
| 第三章 已有的DSSS/PSK 信号参数估计方法 |
| 3.1 分段积累平方倍频法载频估计 |
| 3.2 DSSS/PSK 信号码周期估计 |
| 3.2.1 DSSS 信号自相关积累码周期估计 |
| 3.2.2 基于四阶累积量的DSSS/PSK 信号码周期估计 |
| 3.3 DSSS/PSK 信号码速率估计 |
| 3.4 性能仿真 |
| 3.4.1 分段积累方法平方倍频法载频估计 |
| 3.4.2 相关积累方法与四阶累积量方法码周期估计 |
| 3.4.3 延迟相乘方法码速率估计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 DSSS/PSK 系统码速率大范围变化参数估计方法研究 |
| 4.1 码速率大范围变化参数估计算法面临的问题 |
| 4.2 码速率大范围变化下参数估计模块的基本流程 |
| 4.3 DSSS 含噪中频信号的预处理 |
| 4.4 码速率大范围变化下的码周期估计 |
| 4.4.1 有偏估计与无偏估计 |
| 4.4.2 有偏估计结果的加窗处理 |
| 4.5 含噪信号非同步延迟值计算 |
| 4.5.1 低信噪比下含噪信号非同步延迟值计算基本思路 |
| 4.5.2 E-PASTd 迭代延迟值计算方法 |
| 4.6 码速率大范围变化下码长与码速率估计 |
| 4.6.1 用于基带扩频信号PN 码码长估计的SSME 算法 |
| 4.6.2 SSME 算法用于DSSS 含噪中频信号PN 码码长估计的研究 |
| 4.7 性能仿真 |
| 4.7.1 有偏估计-加窗积累法码周期估计 |
| 4.7.2 盲同步-SSME 法码长估计 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 SIMULINK 平台仿真结果 |
| 5.1 SIMULINK 全局变量设置以及软件开发结构 |
| 5.2 SIMULINK 平台仿真结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 半实物参数估计系统的实现 |
| 6.1 半实物参数估计系统平台 |
| 6.1.1 半实物参数估计系统结构 |
| 6.1.2 半实物参数估计系统技术指标 |
| 6.1.3 半实物参数估计系统连接 |
| 6.1.4 半实物参数估计系统计算机界面控制 |
| 6.2 半实物参数估计结果 |
| 6.2.1 单音干扰低信干比下参数估计结果 |
| 6.2.2 窄带干扰低信干比下参数估计结果 |
| 6.2.3 宽带白噪声干扰低信干比下参数估计结果 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 表1 半实物参数估计系统码速率测试结果 |
| 表2 半实物参数估计系统PN 码码长测试结果 |
| 在学期间的研究成果 |
（10）基于不等长伪码序列扩频的高安全通信方案研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 扩频系统的应用与发展 |
| 1.2 直接序列扩频在HF-VHF 频段传输中的应用 |
| 1.3 直接序列扩频(DS)伪随机码估计方法简述 |
| 1.4 本论文所做工作 |
| 第二章 扩频通信系统 |
| 2.1 扩频通信系统的基本原理及特点 |
| 2.2 扩频码序列 |
| 2.2.1 伪随机编码 |
| 2.2.2 m 序列 |
| 2.2.3 Gold 序列 |
| 2.3 DSSS/QPSK 扩频通信系统 |
| 2.3.1 直接序列扩频系统(DSSS) |
| 2.3.2 DSSS/QPSK 通信模型 |
| 第三章 伪码估计算法与盲解扩技术研究 |
| 3.1 直接序列扩频信号检测估计的国内外现状研究概述 |
| 3.2 PN 码周期估计方法研究 |
| 3.2.1 功率二次谱法 |
| 3.2.2 基于四阶累积量的二次谱检测法 |
| 3.2.3 分段自相关累加法 |
| 3.3 PN 码序列的估计方法研究 |
| 3.3.1 基于神经网络的直扩信号伪码估计 |
| 3.3.2 直扩信号伪码估计投影逼近子空间跟踪(PAST)方法 |
| 3.3.3 直扩信号伪码估计特征分解法(EVD) |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于不等长伪码序列扩频的方案研究 |
| 4.1 不等长序列扩频方案介绍 |
| 4.2 DS/QPSK 系统自适应解扩门限推导 |
| 4.3 不等长伪码序列扩频仿真实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于DSP/BIOS 的不等长扩频系统实现 |
| 5.1 TMS320C6713 简介 |
| 5.1.1 TMS320C6713B 片内存储器 |
| 5.1.2 TMS320C6713B 外部存储器接口设置 |
| 5.1.3 Code Composer Studio(CCS)简介 |
| 5.2 DSP 系统设计与配置 |
| 5.2.1 DSP 内部存储与L2cache 的配置 |
| 5.2.2 DSP 的EDMA 与硬件中断配置 |
| 5.2.3 TI DSP 函数库的使用 |
| 5.3 硬件系统测试 |
| 5.3.1 系统中频信号频谱 |
| 5.3.2 系统中频信号的波形与星座图 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间的研究成果 |
四、基于四阶累积量的直接序列扩频信号多参数估计（论文参考文献）
- [1]混叠条件下直扩信号的截获与分析[D]. 刘秋红. 战略支援部队信息工程大学, 2021(03)
- [2]无人机图传信号检测与调制识别方法研究[D]. 郭李强. 西安理工大学, 2020(01)
- [3]多用户长码直扩信号参数盲估计研究[D]. 李鑫凯. 重庆邮电大学, 2020(02)
- [4]低信噪比下直扩信号检测与参数估计技术研究[D]. 李思佳. 哈尔滨工程大学, 2019(09)
- [5]非协作直接序列扩频信号参数估计技术研究[D]. 沈斌. 南京理工大学, 2018(07)
- [6]影响四阶累积量二维切片估计性能的参数研究[J]. 何帅宁,胡剑浩,吴廷勇. 信号处理, 2014(06)
- [7]直接序列扩频信号的盲检测和参数估计方法[D]. 迟旭斌. 西安电子科技大学, 2014(01)
- [8]直接序列扩频信号的检测及参数估计研究[D]. 黄兴莉. 电子科技大学, 2012(07)
- [9]直接序列扩频信号参数估计方法研究及应用[D]. 皇甫松涛. 电子科技大学, 2011(07)
- [10]基于不等长伪码序列扩频的高安全通信方案研究与实现[D]. 李斌栋. 西安电子科技大学, 2011(07)