久久久久无码精品,四川省少妇一级毛片,老老熟妇xxxxhd,人妻无码少妇一区二区

直接序列擴頻的分層級聯(lián)隨機共振接的問題和方式論文

時間:2024-08-10 06:06:18 其他類論文 我要投稿

直接序列擴頻的分層級聯(lián)隨機共振接的問題和方式論文

  引言

直接序列擴頻的分層級聯(lián)隨機共振接的問題和方式論文

  傳統(tǒng)通信中,直接序列擴頻體制的通信方式憑借其優(yōu)異的抗干擾能力,廣泛地被應(yīng)用于各種通信系統(tǒng)中。當較弱的直接序列擴頻信號傳輸于較為惡劣的通信環(huán)境中,面臨著需要的序列長度長、物理層同步時延大等現(xiàn)實問題。如何實現(xiàn)弱信號高增益解調(diào)是本領(lǐng)域持續(xù)關(guān)注的難點問題。

  隨機共振為非線性物理現(xiàn)象,是當激勵信號、噪聲和非線性系統(tǒng)符合一定條件時,噪聲逐步減弱、激勵信號通過非線性系統(tǒng)后得到增強的現(xiàn)象[1]。其具有將噪聲能量轉(zhuǎn)化為信號能量的能力,為通信信號降噪處理提供了新的思路[2]。后文將重點討論隨機共振理論應(yīng)用于解決直接序列擴頻通信中的弱信號接收問題。

  現(xiàn)有隨機共振理論[3-4]大多討論脈沖調(diào)制信號和窄帶信號的檢測,這類信號構(gòu)成較為單一,通常為單頻正弦信號形或方波信號。當接收到的直接序列擴頻信號包含有載波信號、基帶擴頻序列以及信道噪聲時,信號構(gòu)成較為復(fù)雜。如果直接應(yīng)用隨機共振方法,隨機共振過程很難穩(wěn)定、持續(xù)地進行,會導(dǎo)致共振失諧、解調(diào)信號質(zhì)量惡化的效果[7]。針對此問題,一類研究重點討論隨機共振系統(tǒng)的參數(shù)設(shè)置,例如文獻[5-6]通過設(shè)計隨機共振門限提升共振效果,文獻[8]通過設(shè)計自適應(yīng)的參數(shù)調(diào)整過程,保證了隨機共振過程順利進行;另外一類則通過多個雙穩(wěn)態(tài)隨機共振系統(tǒng)共同提高信號檢測效率,避免了煩瑣的參數(shù)設(shè)置過程,例如文獻[9]通過多個系統(tǒng)合作進行聯(lián)合檢測,文獻[10]則構(gòu)建了隨機共振系統(tǒng)陣列分別檢測不同形式的信號。通過現(xiàn)有文獻可知,在解調(diào)直接序列擴頻信號的同時,降低隨機共振系統(tǒng)的參數(shù)設(shè)置復(fù)雜度并縮小系統(tǒng)規(guī)模是設(shè)計的難點。

  本文提出一種直接序列擴頻信號的分層級聯(lián)雙穩(wěn)態(tài)隨機共振接收算法,該算法針對載波解調(diào)和序列解擴過程分別設(shè)計兩層級聯(lián)隨機共振過程。經(jīng)過第一層級聯(lián)隨機共振過程后,正弦載波被寬帶化為方波信號,并與本地方波信號進行相關(guān)實現(xiàn)下變頻運算;經(jīng)過第二層級聯(lián)隨機共振過程后,下變頻過程殘留在擴頻序列中的噪聲進一步轉(zhuǎn)化成信號能量,使解擴增益提高。算法避免了煩瑣的參數(shù)設(shè)計,并通過隨機共振的反復(fù)迭代縮小了系統(tǒng)規(guī)模。

  1 算法設(shè)計

  1.1 分層級聯(lián)隨機共振算法

  直接序列擴頻的分層級聯(lián)隨機共振接收系統(tǒng)流程如圖1所示,共分為兩層隨機共振階段,第一階段是接收的中頻信號直接輸入到隨機共振系統(tǒng)1中,經(jīng)過幾次自環(huán)式的級聯(lián)過程后,與本地信號2進行相關(guān)運算去掉載波;第二階段是隨機共振系統(tǒng)1的輸出基帶信號進入到隨機共振2,再次經(jīng)過幾次自環(huán)式的級聯(lián)過程后與本地解擴序列相關(guān)運算后輸出解擴信號。

  因此,在算法實現(xiàn)過程中,首先根據(jù)特定頻率的窄帶信號設(shè)置隨機共振的參數(shù)a、b,當接收信號的頻率升高(或降低)時,依照定理中描述的比例提高(或降低)采樣頻率,就可在同一隨機共振系統(tǒng)下接收不同頻率的信號。

  2 算法增益分析

  分層級聯(lián)隨機共振算法的主要增益來源于3個部分:

  1)級聯(lián)的隨機共振本身會將載波中包含的噪聲能量轉(zhuǎn)化為信號能量;

  2)信號經(jīng)過隨機共振處理后會發(fā)生低頻展寬,此時與本地的方波進行相關(guān)運算可獲得高于本地為正弦波相關(guān)運算的增益;

  3)第二層隨機共振系統(tǒng)將基帶信號中的噪聲能量轉(zhuǎn)化為信號能量從而提高處理增益。

  2.1 第一層隨機共振系統(tǒng)增益

  繼續(xù)采用圖2的仿真參數(shù)驗證分層級聯(lián)隨機共振系統(tǒng)的性能。選取正弦波信號頻率為100MHz,擴頻序列周期為64比特,接收信號的信噪比分布范圍為-5dB至2dB。圖3為第一層級聯(lián)隨機共振系統(tǒng)的輸出信號增益隨信噪比不同而變化的性能曲線,增益計算的具體描述見2.1節(jié)。圖中最下面的曲線是接收系統(tǒng)中未采用級聯(lián)隨機共振處理方式時的輸出信號增益,可以看出其變化過程與輸入信號的信噪比成線性關(guān)系。當引入1級級聯(lián)隨機共振后,平均增益得到約10dB的提高;當引入2級級聯(lián)隨機共振后,增益再提高約6dB。隨著級聯(lián)次數(shù)增多,增益的增幅逐步減小。

  圖4是第二層級聯(lián)隨機共振系統(tǒng)的增益性能曲線,增益計算過程見式(11)。圖4中:橫坐標表示第一層級聯(lián)隨機共振系統(tǒng)的輸入信號信噪比,縱坐標為式(10)所描述的第二級級聯(lián)隨機共振系統(tǒng)的輸出信號增益。從圖4可看出,隨著第二層隨機共振系統(tǒng)的級聯(lián)次數(shù)逐步增多,在各個輸入信噪比條件下的增益也不斷提高。級聯(lián)次數(shù)從為1增加到2時,平均處理增益提高5dB左右。隨著級聯(lián)次數(shù)進一步增加,系統(tǒng)的處理增益提高程度下降。當信噪比低于-5dB時,由于驅(qū)動信號相對于噪聲太過微弱。超出了隨機共振系統(tǒng)的處理范圍,系統(tǒng)表現(xiàn)出無規(guī)則的性能曲線。

  圖5是直接序列擴頻接收機采用分層級聯(lián)隨機共振的總處理增益。圖中“11級聯(lián)連接方式”是指在圖1的第一層隨機共振系統(tǒng)中級聯(lián)次數(shù)為1,且在第二層隨機共振系統(tǒng)中級聯(lián)次數(shù)為1。類似地,“22級聯(lián)連接方式”是指在圖1的第二層隨機共振系統(tǒng)中級聯(lián)次數(shù)為2,且在第二層隨機共振系統(tǒng)中級聯(lián)次數(shù)為2。因此級聯(lián)次數(shù)越多,依照仿真結(jié)果圖3~4可知,其處理增益也越高。這在圖5的仿真結(jié)果中得到了證實,“33級聯(lián)連接方式”的處理增益最高。相對于現(xiàn)有算法(如文獻[1]提出的隨機共振檢測算法),本文提出的分層級聯(lián)隨機共振方法的性能提高至少10dB,多次級聯(lián)后提高20dB以上。進一步與傳統(tǒng)的直接序列擴頻信號解調(diào)、解擴算法相比,文中提出的方法獲得的增益提高至少22dB。

  綜上,直接序列擴頻的分層級聯(lián)隨機共振接收算法可以有效地提高接收機性能:一方面可以通過改變采樣頻率提高接收機的頻譜適用范圍;另一方面,可以通過提高兩層級聯(lián)隨機共振系統(tǒng)的級聯(lián)數(shù)量獲取更大的接收性能,但隨著級聯(lián)次數(shù)的增加,運算量開銷變大,且增益提高幅度降低。因此可以根據(jù)實際系統(tǒng)的需求選擇合適的級聯(lián)次數(shù)。

  3 結(jié)語

  直接序列擴頻通信在目前的數(shù)字中具有重要意義。文中提出的分層級聯(lián)隨機共振接收算法通過在載波下變頻和解擴兩個階段分別設(shè)計級聯(lián)隨機共振系統(tǒng)。其中第一層級聯(lián)隨機共振系統(tǒng)中將載波寬帶化后與本地方波序列相關(guān)計算得到基帶信號;然后通過第二層級聯(lián)隨機共振系統(tǒng)實現(xiàn)基帶信號的去噪,并進行解擴。理論分析和仿真實驗結(jié)果

【直接序列擴頻的分層級聯(lián)隨機共振接的問題和方式論文】相關(guān)文章:

直接序列擴頻技術(shù)在無線通信中的研究與應(yīng)用論文05-23

語文教學(xué)中的習(xí)作評價的問題和方式論文12-21

CDMA系統(tǒng)硬切換失敗故障處理的問題和方式論文12-17

現(xiàn)代音樂的音樂存在方式問題論文03-01

大學(xué)語文課程教學(xué)和考試方式的思考的問題論文12-19

中學(xué)語文學(xué)法指導(dǎo)的原則、方式、途徑和注意問題論文03-03

淺談現(xiàn)代音樂的音樂存在方式問題論文11-16

淺析分層教學(xué),有效解決中職機械基礎(chǔ)教學(xué)存在的問題論文02-25

淺議分層教學(xué)的實施論文04-01

  • 相關(guān)推薦