导读:本文包含了盲解扩论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:序列,扩频,信号,算法,密度,多项式,短波。
盲解扩论文文献综述写法
张花国,曾辉,尤少钦[1]（2019）在《一种利用ILSP的同步DS-CDMA信号快速盲解扩算法》一文中研究指出针对同步DS-CDMA信号的盲解扩问题,本文提出了一种基于迭代最小二乘投影算法(ILSP)的快速盲解扩算法。本算法首先通过对截获信号的协方差矩阵进行特征分解,估计出由各用户扩频序列张成的信号子空间,然后结合扩频码序列的有限符号集特性,利用ILSP算法消除由特征分解产生的酉矩阵模糊问题,得到扩频序列的精确估计,最后利用估计得到的扩频序列对截获信号解扩得到信息码序列,完成DS-CDMA信号的盲解扩。仿真结果表明本算法在低信噪比条件下具有良好的盲解扩性能,且相较传统算法本文提出算法大大降低了计算复杂度。(本文来源于《宇航学报》期刊2019年07期）
张丹娜,杨晓静[2]（2019）在《改进密度峰聚类的walsh码软扩频盲解扩》一文中研究指出针对walsh码软扩频信号盲解扩问题,提出一种改进密度峰聚类算法。该算法在已知伪码周期和码片速率的前提下,对接收数据进行分段处理,得到数据矩阵,随后计算数据点的局部密度和距离较高局部密度数据点的最短距离,最后采用自动确定聚类中心的密度峰聚类算法估计伪码序列规模数和伪码序列。该算法具有在较低信噪比条件下,实现walsh码软扩频信号盲解扩的特点。仿真结果表明,在信噪比较低时,本文算法能够准确估计伪码序列规模数和伪码序列,且时间复杂度较低。(本文来源于《信号处理》期刊2019年07期）
张丹娜,杨晓静,冯辉,钱锋[3]（2019）在《改进Walsh码软扩频盲解扩算法》一文中研究指出采用传统密度峰聚类算法实现Walsh码软扩频信号盲解扩时,算法的截断距离根据经验选取,性能不稳定。针对这一问题,提出改进密度峰聚类软扩频信号的盲解扩算法。该算法采用赋权欧氏距离作为数据的相似性度量并根据数据总体分布情况自适应确定截断距离,具有效率高、性能稳定等特点。Matlab环境下仿真结果表明,文中所述的改进算法能够自动确定截断距离,在信噪比为0～10dB范围内准确估计伪码序列规模数和伪码序列,并在该条件下实现Walsh码软扩频信号盲解扩。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2019年10期）
张天骐,李群,梁先明,袁帅[4]（2019）在《异步LC-DS-CDMA信号的盲解扩》一文中研究指出针对低信噪比下异步长码直接序列码分多址(direct sequence-code division multiple access,DS-CDMA)信号伪码序列难以估计的问题,提出一种基于嵌套迭代最小二乘投影和库搜索算法相结合的盲解扩方法。该方法先将接收到的异步长码DS-CDMA信号建模成含有缺失数据的短码DS-CDMA信号,并使用重迭窗对信号进行分段构造观测数据矩阵。然后,使用最大似然理论对其进行数学建模,并用嵌套迭代最小二乘投影算法实现各用户伪码序列片段的粗提取。最后,将提取出来的伪码序列在有限长的生成多项式库中进行匹配搜索,从而得到该序列的生成多项式。仿真实验及理论分析验证了该方法对异步长码DS-CDMA信号伪码序列估计的有效性。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2019年07期）
李丞,张玉[5]（2019）在《基于改进近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法》一文中研究指出针对现代二次雷达系统通信中存在的Walsh软扩频难以盲解扩问题,借鉴常规扩频解扩方法及聚类分析,提出了一种基于近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法。该方法首先对接收信号进行采样得到目标结构数据集合,并根据统计量估计得出信号时延。然后采用改进近邻传播算法进行伪码集合估计,并得到聚类中心从而得到伪码集合。最后利用已知的Walsh码和信息码的映射关系得到信息序列,完成盲解扩问题。仿真结果表明,在白噪声条件下,可有效解决Walsh软扩频盲解扩问题,性能较同类算法均有提升并降低算法复杂度。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年03期）
潘磊[6]（2018）在《非协作直扩通信系统盲解扩与盲解调技术研究》一文中研究指出直扩信号一直是通信对抗领域的重点研究对象,近几十年来重点研究方向主要是直扩信号参数估计,例如码片速率估计、伪码周期估计、载频估计以及伪随机序列估计等,但是现有的研究基础大都是建立在信号已经过解调,而后将信号建模在基带上,而实际情况是直扩信号需要先进行伪码解扩提高信噪比后再进行解调,由此引出本文研究的重点和难点。本文讨论的对象是短码直扩信号,研究的是中频直扩信号,主要内容如下:首先,介绍了信号调制的基本原理,分别就常见的7种调制信号(AM、FM、2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK)建立数学模型,分析信号时域频域内的特点。紧接着分析了信号调制方式识别原理,根据信号瞬时幅度,瞬时相位,瞬时频率之间的差异构造区分信号的6种特征参数。然后基于此特征参数建立了信号调制识别决策树模型,仿真分析了常见5种调制信号的识别率。其次,以最常见的m序列作为典型对象分析了伪随机码的自相关特性,然后以此为依据分析了基于延迟相关累计算法的伪码周期估计方法。接着介绍了信号的特征分解理论,以此为依据分析了基于信号子空间分解算法的码序列盲估计算法。将接收到的中频短码直扩信号按照估计的伪码周期进行两倍周期分段,组成接收信号矩阵,构造信号协方差矩阵,对矩阵进行特征分解,寻找最大特征值对应的特征向量。以估计的伪码周期为窗对特征向量进行最大2范数搜索,最大2范数对应的起点位置,即为估计的伪码同步点,搜索得到的周期长度特征向量即为带载波的中频伪码波形。按照估计得到的伪码波形以及伪码同步点,对原直扩序列进行同步解扩、低通滤波、抽样判决、最终实现了直扩序列信息码提取。最后,分析了通用通信信号处理平台的常见结构,以DSP+FPGA为基础,编写了信号调制识别的硬件算法程序和伪码周期估计硬件算法,以CCS3.3+ISE14.7为软件编程基础经过ModelSim和ChipScope仿真、调试并实现了本文中信号调制识别和伪随机序列周期估计算法。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2018-03-14）
罗名君,张旻,史英春[7]（2017）在《一种短码直扩信号分层盲解扩算法》一文中研究指出针对非合作低信噪比条件下短码二进制频移键控(Binary phase shift keying,BPSK)/直接序列扩频(Direct sequence spread spectrum,DSSS)信号的盲解扩问题,提出了一种分层的处理方法。算法首先估计序列扩频周期,然后利用短码DSSS信号的相关特性寻找短码序列的起始位,构造两个扩频周期长度的滑动窗口。通过两窗口序列内积的符号判断相邻码字的相对极性。每轮迭代通过滑动对起始位进行修正,提高算法的鲁棒性。仿真实验表明,信噪比高于-2dB时盲解扩算法可以实现低于2×10-4的误码率,算法具有一定的工程应用价值。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2017年06期）
张天骐,杨强,宋玉龙,熊梅[8]（2017）在《基于相似度的直扩信号盲解扩方法》一文中研究指出针对传统方法对直扩(direct sequence spread spectrum,DS-SS)信号进行盲解扩时,需要在估计出扩频序列后,才能完成信号盲解扩的问题,提出了一种基于相似度的DS-SS信号盲解扩方法。该方法首先在扩频码的码片速率和周期已知的条件下,以单倍扩频码周期的窗长对接收信号进行数据分段,然后对任意两段数据求相似度函数值,构造相似度函数值的特征信息矩阵,最后通过对构造的特征信息矩阵进行特征值分解就可以实现对信息序列及扩频码序列的盲估计。理论推导和仿真实验结果表明,该方法具有精度高、稳定性好,在信噪比容限值为-22dB的条件下也能够有效的盲估计DS-SS信号的信息序列及扩频码序列。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2017年07期）
罗名君,史英春,张旻[9]（2017）在《基于分层处理的短码直扩信号盲解扩算法》一文中研究指出针对实际截获的短码直扩(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)信号信噪比存在波动、以及在低信噪比下伪噪声(Pseudo Random,PN)码盲估计困难的问题,提出了分层解调与解扩的处理方法。该算法将信噪比存在较大起伏的信号分为两层进行处理,首先从筛选出的高信噪比信号中估计扩频周期、短码序列起始位两个参数,然后利用估计出的参数,通过滑动窗口法实现全部信号的盲解扩。算法直接对调制过的BPSK信号进行处理,不需要数字相干信号、不需要估计PN码序列。仿真实验表明,用于参数估计的部分信号信噪比为0dB时,可以实现信噪比大于等于-12dB的信号的准确解扩。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2017年01期）
李鑫[10]（2016）在《短波DSSS信号的盲解扩研究》一文中研究指出直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum, DSSS)能够提升短波通信系统的抗干扰性能和数据传输速率,广泛应用于如第叁代短波通信协议《短波自适应通信系统自动线路建立规程》、美军141B协议等短波通信系统中。对于非合作场景如通信侦察、非法短波电台的定位跟踪及认知无线电等领域,非合作接收方无法事先获得扩频序列,需采用盲估计的手段实现短波DSSS信号的恢复。因此开展短波DSSS信号的盲解扩研究具有重要的意义。本文针对短波DSSS信号的盲解扩问题开展研究,研究思路主要是在深入分析短波信道特性基础上,通过研究不同信道的数学模型,实现短波DSSS信号盲解扩问题的数学优化建模及优化求解。主要工作如下：1.单通道接收条件下针对地波信道传播的短波DSSS信号,信号经地波信道传输距离较近,在较好信道环境条件下可等效为高斯信道。针对短波DSSS信号,本文利用扩频序列的符号有限集特性,设计了基于ILSP算法的信号盲解扩改进方法,可应用于同步短码、异步短码和同步长码DSSS信号场景。对于单用户长码DSSS信号,本文研究了一种基于半定松弛的盲解扩方法,建立了扩频序列与信息序列的联合极大似然估计模型,通过松弛约束条件将极大似然估计问题转换为半定规划问题,利用内点算法实现该极大似然估计问题的近似求解。2. 多通道接收条件下针对地波信道传播的短波DSSS信号,在较差信道环境如障碍物较多条件下,信号将受多径效应影响,但地波传输距离较近,多径时延较小,此时接收端信号存在扩频码片间串扰,但可忽略信息码元间的符号串扰。本文针对同步短码DSSS信号,研究了一种基于张量模型低秩分解的盲解扩方法；针对同步长码DSSS信号,通过将信号建模为缺失数据的叁阶张量模型,研究了一种基于缺失数据张量模型低秩分解的盲解扩方法,并针对张量模型低秩分解问题设计了一种基于ALS算法的求解方法。3. 多通道接收条件下针对天波传播的短波DSSS信号,由于电离层的存在,信号多径时延严重,导致接收信号存在多个信息码元间的串扰。对于多径反射发生在远场的短波同步短码DSSS信号,研究了一种基于秩L-L-1张量分解模型的盲解扩方法,并首次将该方法拓展到异步短码DSSS信号的盲解扩问题中；对于多径反射发生在近场的同步短码DSSS信号,研究了一种基于BCM模型低秩分解的方法以实现信号的盲解扩。(本文来源于《电子科技大学》期刊2016-03-31）
盲解扩论文开题报告范文
（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：
针对walsh码软扩频信号盲解扩问题,提出一种改进密度峰聚类算法。该算法在已知伪码周期和码片速率的前提下,对接收数据进行分段处理,得到数据矩阵,随后计算数据点的局部密度和距离较高局部密度数据点的最短距离,最后采用自动确定聚类中心的密度峰聚类算法估计伪码序列规模数和伪码序列。该算法具有在较低信噪比条件下,实现walsh码软扩频信号盲解扩的特点。仿真结果表明,在信噪比较低时,本文算法能够准确估计伪码序列规模数和伪码序列,且时间复杂度较低。
（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。
盲解扩论文参考文献
[1].张花国,曾辉,尤少钦.一种利用ILSP的同步DS-CDMA信号快速盲解扩算法[J].宇航学报.2019
[2].张丹娜,杨晓静.改进密度峰聚类的walsh码软扩频盲解扩[J].信号处理.2019
[3].张丹娜,杨晓静,冯辉,钱锋.改进Walsh码软扩频盲解扩算法[J].系统工程与电子技术.2019
[4].张天骐,李群,梁先明,袁帅.异步LC-DS-CDMA信号的盲解扩[J].系统工程与电子技术.2019
[5].李丞,张玉.基于改进近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法[J].火力与指挥控制.2019
[6].潘磊.非协作直扩通信系统盲解扩与盲解调技术研究[D].哈尔滨工程大学.2018
[7].罗名君,张旻,史英春.一种短码直扩信号分层盲解扩算法[J].数据采集与处理.2017
[8].张天骐,杨强,宋玉龙,熊梅.基于相似度的直扩信号盲解扩方法[J].系统工程与电子技术.2017
[9].罗名君,史英春,张旻.基于分层处理的短码直扩信号盲解扩算法[J].探测与控制学报.2017
[10].李鑫.短波DSSS信号的盲解扩研究[D].电子科技大学.2016