导读:本文包含了软扩频论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:扩频,信号,序列,密度,功率,数据链,译码。
软扩频论文文献综述写法
张丹娜,杨晓静[1]（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[2]（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）
李丞,张玉[3]（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）
赵大伟[4]（2018）在《数据链系统中软扩频码的优选及应用》一文中研究指出研究了软扩频码的最优筛选方法和多网分配方法,以提高Link 16数据链系统的组网能力。本方法首先根据循环移位键控码的结构特征设置搜索码空间的限定条件,生成满足均衡性和自相关性要求的码库;之后采用起点遍历、初段随机、末段有向的叁段式搜索方法,由自相关码库中进一步筛选出满足互相关要求的一组软扩频码;最后与跳频图案相结合,将软扩频码合理分配给数据链系统的各子网使用。与传统的随机搜索相比,所提出的优选方法计算量小,能够更加快速地搜索出满足指标要求的码字,从而有效地降低系统的网间干扰,支撑系统的多网工作能力。(本文来源于《舰船电子对抗》期刊2018年03期）
杨强[5]（2018）在《直扩及软扩频信号参数的盲估计研究》一文中研究指出直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)因具有抗干扰能力强、抗多径衰落和低截获概率等优点被广泛地用于军事通信和民用通信。但是,在频谱资源较窄、处理增益较高的通信系统中,不适于使用DSSS信号对信息数据进行传输。软扩频信号(或称为多进制扩频)作为DSSS信号的衍生信号,以其独特的编码特性克服了传统DSSS信号在某些特定条件不适用的情况,因而也备受关注。由于在非协作通信中,需要知道扩频的伪码序列才能对截获信号进行盲解扩,以获得传输的信息,所以对于直扩信号和软扩频信号特征参数的盲估计研究在非协作通信中具有重要意义,而伪码与信息码序列的估计方法也成为了主要的研究内容。本文研究了直扩及软扩频信号伪码和信息码序列的盲估计,主要工作包括以下几个方面:1.针对传统方法对短码直扩(Short Code-Direct Sequence Spread Spectrum,SCDSSS)信号进行盲解扩时,需要估计伪码序列才能完成信号盲解扩的问题,研究了一种基于相似度的SC-DSSS信号信息码及伪码序列的盲估计方法。该方法首先计算数据矩阵中任意两段数据的相似度值,以构造信息码序列的特征矩阵,然后对该矩阵进行特征分解,提取最大特征值所对应的特征向量,即可估计出信息码序列,最后用接收信号与信息码序列的估计值对点相乘,可进一步估计扩频所用的伪码序列。2.针对传统单通道短码直接序列码分多址(Short Code-Direct Sequence-Code Division Multiple Access,DS-CDMA)信号信息码及伪码序列难以估计的问题,本文研究了一种基于平行因子的多通道同步/异步SC-DS-CDMA信号信息码及伪码序列的盲估计方法。该方法首先将信号建模为多通道接收模型,并在此基础上对同步/异步SC-DS-CDMA信号分别按照单倍、两倍伪码周期的窗长进行分段,构造信号的观测数据矩阵,然后将观测数据矩阵等效为平行因子模型,最后使用迭代最小二乘算法对平行因子进行低秩分解,便可以进一步估计信号中各用户的伪码及信息码序列。3.针对软扩频信号在多径信道下伪码周期估计的问题,研究了一种基于二次功率谱的多径软扩频信号伪码周期盲估计方法。该方法首先计算多径软扩频信号的一次功率谱,然后将其作为输入信号计算二次功率谱。理论分析表明,信号的二次功率谱最大的峰值将会在整数倍伪码周期处出现,最后通过计算任意相邻最大峰值的间距,即可估计伪码序列的周期。而且这也为进一步实现软扩频信号伪码序列的估计奠定理论基础。4.针对传统直扩信号伪码序列估计方法不再适用于软扩频信号的问题,研究了一种改进的K-means算法对软扩频信号的伪码序列进行盲估计。该方法首先利用相似测度的理论对算法聚类初始点进行选取,克服了算法因随机选取初始点造成聚类结果不稳定的问题,然后结合平均轮廓系数(Silhouette Coefficient,SC)的绝对值对聚类结果进行度量,并以最大的SC值对应的聚类数作为伪码集合规模数的估计值,最后找到该聚类数与之对应的聚类中心点集合,即可进一步估计软扩频信号的伪码序列。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2018-05-26）
周锞,王世练,解楠,张尔扬,张彦龙[6]（2017）在《软扩频Multi-h CPM信号设计方法及其性能》一文中研究指出为解决传统多调制指数连续相位调制(Multi-h CPM)实现复杂度高和调制指数同步困难的问题,提出一种软扩频Multi-h CPM信号设计方法。利用单调制指数软扩频获得Multi-h CPM类似的相位轨迹和性能增益,伪码捕获的同时实现调制指数同步;推导了软扩频Multi-h CPM欧氏距离表达式,搜索获得了h=5/7时的最小欧氏距离,与直接序列扩频单调制指数CPM(DSSS Single-h CPM)信号相比,至少可获得0.5 dB的欧氏距离增益。基于极大似然序列检测(MLSD)的同步解扩解调算法,仿真了h=5/7的软扩频Multi-h CPM误码性能,与DSSS Single-h CPM信号相比,在BER=10–5时,可获得1.5 dB性能增益,且性能优于美军WGS系统和ARTM Tier II系统采用的Multi-h CPM信号。(本文来源于《太赫兹科学与电子信息学报》期刊2017年06期）
张天骐,杨强,宋玉龙,熊梅[7]（2018）在《一种K-means改进算法的软扩频信号伪码序列盲估计》一文中研究指出针对软扩频信号因采用了编码技术使得伪码序列难以估计的问题,该文提出一种基于K-means聚类改进的软扩频信号伪码序列盲估计方法。该方法首先以单倍伪码周期的窗长对接收信号进行数据分段以构造观测数据矩阵,其次利用相似测度的理论从观测数据中寻找出K-means算法最优的初始聚类中心点,然后通过搜索平均轮廓系数(Silhouette Coefficient,SC)最大的绝对值以完成伪码集合规模数的估计,最后找到估计的伪码集合规模数所对应的聚类中心点集合,进一步完成对软扩频信号伪码序列的盲估计。通过仿真实验表明,在伪码序列估计错误概率低于0.1的情况下,该文方法比未改进方法提高信噪比约4 dB;而且在同一条件下,该文方法对信号的盲解扩性能优于未改进的方法。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2018年01期）
杨强,张天骐,赵亮[8]（2017）在《多径软扩频信号伪码周期盲估计》一文中研究指出针对多径信道下因多径衰落造成软扩频信号伪码周期难以估计的问题,提出了一种基于二次功率谱的多径软扩频信号伪码周期盲估计方法。首先,将一般的单径软扩频信号扩展到多径模型;然后,在多径软扩频信号模型的基础上计算信号的一次功率谱;其次,将求出的一次功率谱作为输入信号计算信号的二次功率谱,理论分析表明信号的二次功率谱在伪码周期整数倍处将会出现峰值谱线;最后,通过检测峰值谱线间的间距就可以实现多径软扩频信号的伪码周期估计。通过仿真实验表明,在伪码周期估计正确率为100%、伪码序列长度为127位和255位时,所提方法比时域相关法提高信噪比约1 d B和2 d B;在同一对比条件下,所需要的平均累加次数均少于时域相关法。实验结果表明,所提方法对伪码周期进行估计,在减少计算量的同时,还提高了估计的正确率。(本文来源于《计算机应用》期刊2017年07期）
宋青平,余跃,高军军,苏飞[9]（2016）在《一种用于测控通信的抗干扰软扩频算法研究》一文中研究指出针对航天测控通信的抗干扰问题,提出了一种改进的软扩频捕获及译码算法,基于自相关和互相关特性设计了具有强抗干扰能力的扩频前导序列,提高了信号捕获的灵敏度,并根据解扩后的相关值采用软判决译码方式提高了传输链路的可靠性。分析及仿真结果表明,本文算法在强干扰条件下依然有较高的信号捕获概率和较低的误码率,信号的捕获性能和误码率性能明显优于常规软扩频算法,能够满足航天测控抗干扰的实际应用。(本文来源于《航天控制》期刊2016年06期）
魏芸[10]（2015）在《基于稀疏图码的自适应解调及软扩频技术的研究》一文中研究指出速率自适应(RA)技术为时变信道下传输数据提供了一种很好的方法,它是根据信道状态自适应的调整数据速率从而保证系统的吞吐量。传统的速率自适应方案要求发送端需要来自接收端的关于信道状态的反馈,或者方案中需要一个数据链路层的ARQ协议,这无疑都会增加很多成本和开销。本文研究的基于rateless码的自适应解调(ADM)方案在保留传统的速率自适应方案的优势的同时避免了它们的缺点。扩频技术具有很多优点,直接序列扩频系统虽然具有抗干扰的能力但是对扩频序列的速率要求很高,而且没有编码增益,可达信息传输速率很低。软扩频技术实际上是一种采用低码率前向纠错(FEC)编码的方案,可以降低对扩频码片速率的要求,在实现抗干扰的同时提高系统的性能。本文主要研究了结合LDPC码的软扩频方案。本文的具体工作成果主要包括:1.研究了两种ADM方案。发送端采用rateless码进行信道编码,在接收端分别根据判决域集合(DRS)和最大后验概率(MAP)准则来选择高可靠的解调比特,当译码器接收到（1+ε）K个高可靠的解调比特时进行译码。本文分别研究了接收端固定解调比特数目与发送端固定编码比特数目的情况,仿真结果表明,在前者中,ADM方案的BER性能要优于非ADM方案的性能,且基于MAP的ADM方案的性能要比基于DRS的ADM方案好;在后者中,当Es/N0在一定范围时,未被解调的比特数目越多,误比特性能越差。2.研究了几种软扩频方案。为了提高扩频系统的可靠性,本文采取了LDPC码级联扩频码的编码扩频方案,扩频码选取的是Hadamard码,因此接收端的相关运算可以引入快速哈达玛变换(FHT),使得系统的解调复杂度大大降低,此外还研究了多元乘性重复LDPC(MR-LDPC)码作为软扩频码的系统性能。同时为了验证软扩频系统的优越性能,本文还研究了二元LDPC码级联直扩的系统。仿真结果表明软扩频系统与二元LDPC码级联直扩的系统相比具有更高的编码增益,更低的误比特率,同时采用多元LDPC码的软扩频方案的性能要明显优于采用二元LDPC码的软扩频方案。3.本文的另外一个贡献就是提供了几种多元域上低码率码的构造方案。多元Raptor-like码是二元Raptor码在有限域上的推广,多元MR-LDPC码是构造低码率多元码的一种简单而性能优良的方案。仿真结果表明这两种多元低码率码都具有很好的性能。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2015-11-01）
软扩频论文开题报告范文
（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：
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。
（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。
软扩频论文参考文献
[1].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
[2].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
[3].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
[4].赵大伟.数据链系统中软扩频码的优选及应用[J].舰船电子对抗.2018
[5].杨强.直扩及软扩频信号参数的盲估计研究[D].重庆邮电大学.2018
[6].周锞,王世练,解楠,张尔扬,张彦龙.软扩频Multi-hCPM信号设计方法及其性能[J].太赫兹科学与电子信息学报.2017
[7].张天骐,杨强,宋玉龙,熊梅.一种K-means改进算法的软扩频信号伪码序列盲估计[J].电子与信息学报.2018
[8].杨强,张天骐,赵亮.多径软扩频信号伪码周期盲估计[J].计算机应用.2017
[9].宋青平,余跃,高军军,苏飞.一种用于测控通信的抗干扰软扩频算法研究[J].航天控制.2016
[10].魏芸.基于稀疏图码的自适应解调及软扩频技术的研究[D].西安电子科技大学.2015