何丹娜,張?zhí)祢U,高春霞,高 麗

(重慶郵電大學(xué)信號(hào)與信息處理重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 400065)

線性調(diào)頻-偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)的偽碼盲估計(jì)新算法

何丹娜,張?zhí)祢U,高春霞,高 麗

(重慶郵電大學(xué)信號(hào)與信息處理重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 400065)

針對(duì)線性調(diào)頻-偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)的偽碼估計(jì)問(wèn)題,提出一種基于離散多項(xiàng)式相位變換和頻譜搬移的偽碼盲估計(jì)新算法。首先采用平方法消去偽碼的相位突變,然后利用離散多項(xiàng)式相位變換估計(jì)調(diào)頻斜率,利用估計(jì)的高精度調(diào)頻斜率重構(gòu)二階指數(shù)項(xiàng),對(duì)原復(fù)合信號(hào)進(jìn)行解線調(diào),再對(duì)解線調(diào)后的信號(hào)取實(shí)部從而可得正弦載波與偽碼調(diào)相的復(fù)合信號(hào),采用頻譜搬移的方法可恢復(fù)出原偽碼序列。仿真結(jié)果表明,該算法在信噪比大于等于3 dB時(shí)可正確估計(jì)出偽碼,且性能隨子脈沖個(gè)數(shù)的增加而改善,與FM-AM時(shí)頻分析方法相比具有更好的估計(jì)效果。

線性調(diào)頻-偽碼調(diào)相;離散多項(xiàng)式相位變換;頻譜搬移;偽碼盲估計(jì)

1 引 言

線性調(diào)頻-偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)(LFM-PRBC)是一種脈內(nèi)調(diào)頻、脈間調(diào)相的復(fù)合信號(hào),既具有偽碼調(diào)相信號(hào)良好的抗干擾能力,又具有線性調(diào)頻信號(hào)對(duì)多普勒頻移的不敏感性,因而具有截獲概率低、抗干擾性能好等優(yōu)點(diǎn)。目前,這種復(fù)合信號(hào)已被用于多種雷達(dá)和微小型探測(cè)器中,所以研究該信號(hào)的參數(shù)估計(jì)和偽碼估計(jì)具有重要意義。

目前,針對(duì)該復(fù)合信號(hào)已提出各種參數(shù)估計(jì)方法。文獻(xiàn)[1-2]提出基于循環(huán)譜的時(shí)差估計(jì)方法,但需已知碼片寬度和載頻。文獻(xiàn)[3-4]采用譜相關(guān)的方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和信號(hào)識(shí)別,需滿(mǎn)足調(diào)頻帶寬大于偽碼數(shù)與脈沖寬度之比,且計(jì)算量大、運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)。文獻(xiàn)[5-6]提出了基于時(shí)頻分布函數(shù)的參數(shù)估計(jì)算法,由于要進(jìn)行時(shí)頻平面的二維搜索,該算法計(jì)算量大且較復(fù)雜。文獻(xiàn)[7-8]提出了快速參數(shù)估計(jì)算法,該算法計(jì)算量小且實(shí)時(shí)性好。以上文獻(xiàn)只是針對(duì)線性調(diào)頻-偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)的參數(shù)進(jìn)行估計(jì),并沒(méi)有涉及偽碼的估計(jì)。文獻(xiàn)[9]中提出頻譜搬移的方法用來(lái)實(shí)現(xiàn)正弦波調(diào)制的偽碼調(diào)相信號(hào)的偽碼估計(jì),該方法要進(jìn)行兩次快速博里葉變換(FFT),計(jì)算量較大。文獻(xiàn)[10]中采用基于FM-AM時(shí)頻分析方法可對(duì)該復(fù)合信號(hào)的碼型進(jìn)行估計(jì),但涉及濾波器組的設(shè)計(jì)及多次乘法運(yùn)算,實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜。目前,針對(duì)線性調(diào)頻-偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)的偽碼盲估計(jì)的研究很少,本文將深入研究這個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題。

本文的核心思想是先消除偽碼的相位突變,再利用多項(xiàng)式相位變換估計(jì)調(diào)頻斜率用以解線調(diào),從而將線性調(diào)頻信號(hào)降階為單音頻信號(hào),然后利用頻譜搬移的方法恢復(fù)出偽碼序列。

2 信號(hào)模型

線性調(diào)頻-偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)的時(shí)域表達(dá)式為[11]

本文只考慮一個(gè)偽碼周期內(nèi)的信號(hào)(即N=1),此時(shí)該復(fù)合信號(hào)可表示為

3 偽碼盲估計(jì)的算法原理

3.1 線性調(diào)頻-偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)的解線調(diào)

假設(shè)已經(jīng)估計(jì)出偽碼調(diào)相信號(hào)的子脈沖寬度Tp、子脈沖重復(fù)周期T1、子脈沖個(gè)數(shù)P這幾個(gè)參數(shù),而線性調(diào)頻信號(hào)的載頻和調(diào)頻斜率未知。設(shè)接收到的信號(hào)為

式中,s(t)為接收到的線性調(diào)頻-偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào),w(t)是均值為0、方差為的高斯白噪聲。

對(duì)接收的信號(hào)以Ts為采樣間隔進(jìn)行采樣,采樣后的接收信號(hào)為

為了簡(jiǎn)化,令 n=nTs,則上式表示為

式中,s(n)為采樣后的線性調(diào)頻-偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào),w(n)是采樣后的高斯白噪聲序列,M為采樣后信號(hào)的長(zhǎng)度。對(duì)該復(fù)合信號(hào)進(jìn)行偽碼的估計(jì),首先要通過(guò)解線調(diào)的方法消除信號(hào)的線性調(diào)制,使其變成單頻率載波與偽碼調(diào)相的復(fù)合信號(hào)。解線調(diào)的結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。

圖1 線性調(diào)頻-偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)的解線調(diào)結(jié)構(gòu)框圖Fig.1 Block diagram of dechirp of LFM-PRBC signal

首先利用平方法對(duì)采樣后的信號(hào)進(jìn)行處理,使偽碼的符號(hào)由隨機(jī)的±1變?yōu)?,消除了偽碼的相位突變。將式(5)平方后為

其中:

式中,slfm1(n)為經(jīng)平方后新的線性調(diào)頻信號(hào),載頻為2fc,調(diào)頻斜率為2K;w1(n)是經(jīng)平方后產(chǎn)生的新的噪聲。

線性調(diào)頻信號(hào)是多項(xiàng)式相位信號(hào)的一種特殊形式,它的最高階數(shù)為2,則可以采用離散多項(xiàng)式相位變換的方法[12]來(lái)估計(jì)線性調(diào)頻的參數(shù)。由于該方法在估計(jì)最高階系數(shù)時(shí)比較精確,而其他系數(shù)的估計(jì)依賴(lài)于最高階系數(shù)估計(jì)的精度,存在傳遞誤差,所以這里只用該方法估計(jì)調(diào)頻斜率。

令z(n)=y2(n)為平方后的信號(hào),則z(n)的二階瞬態(tài)矩表示為

式中,R為有用信號(hào)與噪聲、噪聲和噪聲的延遲相乘之和,可看作對(duì)有用信號(hào)二階瞬態(tài)矩的噪聲干擾。

經(jīng)DP2[z(n),τ]變換將接收信號(hào)變?yōu)檎倚盘?hào)和新的噪聲,通過(guò)FFT將在 ω0處呈現(xiàn)峰值,從而可從最大峰值估計(jì)出調(diào)頻斜率:

式中 ,ω0=2!τ a2,由于最高階系數(shù) a2=2πK,則調(diào)頻斜率的估計(jì)值 K= a2/2π。

通過(guò)上式得到了調(diào)頻斜率K的精確估計(jì),故可重構(gòu)二階指數(shù)項(xiàng)exp[j(π Kn2)],將重構(gòu)二階指數(shù)項(xiàng)的共軛與接收到的信號(hào)相乘,有

式中,Δ K=K- K為調(diào)頻斜率的真實(shí)值與估計(jì)值的差值,w′(n)為噪聲與二階指數(shù)項(xiàng)相乘后新的噪聲,當(dāng) Δ K 較小時(shí)就有 exp(jπΔ Kn2)≈1,此時(shí)

由式(17)得到的y1(n)是解線調(diào)后的單音頻信號(hào)與偽碼調(diào)相的復(fù)合信號(hào)及產(chǎn)生的新噪聲,接下來(lái)對(duì)該信號(hào)進(jìn)行偽碼估計(jì)。

3.2 偽碼的盲估計(jì)

對(duì)上一節(jié)得到的信號(hào)y1(n)取實(shí)部得

式中,real(·)表示取信號(hào)的實(shí)部。從式(18)可以看出,此時(shí)y2(n)的有用信號(hào)為正弦波與偽碼調(diào)相的復(fù)合信號(hào),正弦載波的作用相當(dāng)于對(duì)偽碼調(diào)相信號(hào)進(jìn)行了上變頻處理,通常為了得到基帶偽碼調(diào)相信號(hào)采用下變頻的方法。

將式(19)通過(guò)低通濾波器濾除高頻分量,便可得基帶偽碼信號(hào)V(n),從而可以恢復(fù)出偽碼序列。

但實(shí)際對(duì)載頻fc的估計(jì)不可能做到完全準(zhǔn)確,此時(shí)估計(jì)值與真實(shí)值之間存在偏差(即頻偏),在頻偏存在的情況下,利用下變頻的方法獲得偽碼調(diào)相信號(hào)時(shí)會(huì)出現(xiàn)誤差。

令估計(jì)的載頻f′c=fc+Δfc,Δfc即為頻偏,此時(shí)式(19)變?yōu)?/p>

上式通過(guò)低通濾波器濾除高頻分量后,還是有殘留頻偏引起的正弦波存在,這使得偽碼序列不能正確地恢復(fù)出來(lái),因此通過(guò)下變頻恢復(fù)偽碼序列的時(shí)域方法是不可行的。

通過(guò)分析上述時(shí)域方法有很大的局限性,因此考慮在頻域進(jìn)行偽碼序列的恢復(fù)。

信號(hào)y2(n)的傅里葉變換為

其中,W(f)為real(w′(n))的傅里葉變換,[V(f-fc)+V(f+fc)]/2為正弦波與偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)的頻譜,且有

由式(22)可以看出,偽碼調(diào)相信號(hào)的頻譜包絡(luò)近似為sa(πfTp),主瓣寬度窄且高,旁瓣相比較占的頻譜很寬且幅度低。正弦載波的作用相當(dāng)于將偽碼信號(hào)的頻譜分別向兩邊頻移了 fc,形狀沒(méi)有發(fā)生變化。當(dāng)fc較小時(shí)V(f-fc)和 V(f+fc)混疊的部分較多,當(dāng)fc較大時(shí)V(f-fc)和 V(f+fc)混疊的部分較少。頻譜搬移的思想是:先對(duì)接收的信號(hào)進(jìn)行FFT變換,對(duì)變換后的頻譜進(jìn)行搬移,使之恢復(fù)偽碼序列的頻譜,再進(jìn)行IFFT變換,從而得到所求的偽碼序列。該算法流程如下:

(1)對(duì)信號(hào)y2(n)進(jìn)行長(zhǎng)度為2M的FFT變換(M為信號(hào)y2(n)的長(zhǎng)度),記為Y2(f),此時(shí)頻譜關(guān)于中心位置是對(duì)稱(chēng)的;

(2)將頻譜沿中心位置對(duì)折相加,相加后的頻譜記為Y21(f),此時(shí)Y21(f)頻譜的長(zhǎng)度為Y2(f)的一半,即為 M;

(4)對(duì)頻譜進(jìn)行搬移,得所求偽碼信號(hào)的頻譜為 V(f)=[Y21(α:M),Y21(1:α-1)];

(5)對(duì)搬移后的頻譜 V(f)進(jìn)行IFFT變換,取前半個(gè)周期序列可得正確的偽碼序列。

該算法的實(shí)質(zhì)是通過(guò)FFT變換及頻譜的搬移,將頻偏抑制從而不會(huì)對(duì)偽碼估計(jì)產(chǎn)生影響,且不存在反碼的問(wèn)題。只是由于第一步中進(jìn)行的傅里葉變換的長(zhǎng)度是信號(hào)長(zhǎng)度的2倍,使得恢復(fù)出來(lái)正確的偽碼序列的長(zhǎng)度是原序列長(zhǎng)度的一半,由于偽碼的參數(shù)是已知的,可對(duì)估計(jì)出來(lái)的偽碼序列擴(kuò)展得原長(zhǎng)度的序列波形。單音頻信號(hào)與偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)的偽碼估計(jì)原理見(jiàn)圖2。圖2中累加平均的作用是使偽碼序列保持不變而大部分噪聲被平均掉,從而使恢復(fù)出來(lái)的序列波形清晰可見(jiàn)。

圖2 單音頻信號(hào)與偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)的偽碼估計(jì)結(jié)構(gòu)框圖Fig.2 Block diagram of the PN code estimation of reconnaissance signal combined single tone signal and PRBC

3.3 計(jì)算復(fù)雜度分析

針對(duì)本文提出的偽碼盲估計(jì)算法,以復(fù)數(shù)乘法作為衡量計(jì)算復(fù)雜度的指標(biāo)。設(shè)經(jīng)采樣后接收信號(hào)的長(zhǎng)度為M,則經(jīng)平方法去除偽碼相位突變需要M次復(fù)數(shù)乘法,離散多項(xiàng)式相位變換主要包括延時(shí)相乘和FFT變換,延時(shí)相乘需要約0.5M次復(fù)數(shù)乘法,FFT變換需要50Mlb(100M)次復(fù)數(shù)乘法,重構(gòu)二階指數(shù)項(xiàng)的共軛與接收信號(hào)相乘所需M次復(fù)數(shù)乘法,偽碼估計(jì)時(shí)FFT變換需要Mlb(2M)次復(fù)數(shù)乘法,IFFT變換需要(Mlb(M))/2次復(fù)數(shù)乘法,則總計(jì)需要的復(fù)數(shù)乘法約為3.5M+Mlb(2M)+(Mlb(M))/2+50Mlb(100M)。

4 仿真實(shí)驗(yàn)及其分析

實(shí)驗(yàn)一:設(shè)接收的信號(hào)為

式中,w(t)為高斯白噪聲。其中,子脈沖寬度 Tp=0.3 μ s,子脈沖重復(fù)周期 T1=0.5 μ s,子脈沖個(gè)數(shù) P=7,載頻 fc=100MHz,調(diào)頻斜率K=30×1012Hz/s,采樣頻率為fs=128MHz。

圖3給出了線性調(diào)頻-偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)平方后分別在沒(méi)有噪聲和信噪比為10 dB時(shí)經(jīng)過(guò)瞬態(tài)矩變換后的信號(hào)實(shí)部幅值特性圖。從圖中可以看出,在沒(méi)有噪聲時(shí),經(jīng)過(guò)瞬態(tài)矩后,信號(hào)變?yōu)閹в姓伎毡鹊恼也?信號(hào)二階瞬態(tài)矩的長(zhǎng)度與延時(shí)有關(guān),若延時(shí)越大,則信號(hào)二階瞬態(tài)矩的長(zhǎng)度越小,反之,則信號(hào)二階瞬態(tài)矩的長(zhǎng)度越長(zhǎng)。對(duì)于線性調(diào)頻信號(hào)而言,延時(shí) τ一般取采樣后信號(hào)長(zhǎng)度的一半。當(dāng)信噪比為10 dB時(shí)信號(hào)為正弦波和新的噪聲。圖4給出信噪比為10 dB時(shí)信號(hào)的二階瞬態(tài)矩經(jīng)離散多項(xiàng)式相位變換后的譜線,從最大峰對(duì)應(yīng)的位置可以得到調(diào)頻斜率。

圖3 平方后LFM-PRBC信號(hào)的二階瞬態(tài)矩Fig.3 Transient second-order moment of squared LFM-PRBC signal

圖4 多項(xiàng)式相位變換譜線圖Fig.4 Spectral line graph of polynomial phase transform

圖5是經(jīng)過(guò)200次Monte-Carlo仿真的結(jié)果,它給出了調(diào)頻斜率的均方誤差和CRB隨信噪比變化的曲線,從圖中可以看出信噪比小于10 dB時(shí),隨著信噪比的增大,線性調(diào)頻的均方誤差與CRB越來(lái)越接近,此時(shí)理論值與真實(shí)值的偏差逐漸減小;當(dāng)信噪比大于等于10 dB時(shí),隨著信噪比的增加,調(diào)頻斜率的均方誤差保持不變。

圖5 LFM-PRBC信號(hào)的調(diào)頻斜率估計(jì)Fig.5 Chirp rate estimation of LFM-PRBC

實(shí)驗(yàn)二:在實(shí)驗(yàn)一的基礎(chǔ)上,對(duì)正弦波與偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)的偽碼進(jìn)行估計(jì),參數(shù)和實(shí)驗(yàn)一相同,并仿真子脈沖個(gè)數(shù)不同時(shí)的正確估計(jì)次數(shù)性能曲線。

圖6給出了信噪比為5 dB時(shí)正弦波與偽碼復(fù)合信號(hào)的頻譜,從圖中可以清楚地看到兩個(gè)較高的主瓣,旁瓣范圍較寬且易受到噪聲的影響,兩個(gè)主瓣之間的部分旁瓣是混疊的,這是由于頻移而產(chǎn)生的。圖7給出了信噪比為5 dB時(shí),經(jīng)過(guò)累加平均后恢復(fù)出來(lái)的偽碼序列波形,從圖中可以看出恢復(fù)出來(lái)的偽碼序列與原序列相比,符號(hào)完全相同,只是長(zhǎng)度減為原序列的一半。通過(guò)下采樣及取符號(hào)可得偽隨機(jī)二進(jìn)序列 -1,1,-1,1,-1,-1,-1。

圖6 正弦波與偽碼復(fù)合信號(hào)的頻譜Fig.6 Spectrum of reconnaissance signal combined sine wave and PRBC

圖7 估計(jì)的偽碼序列Fig.7 Estimated PN sequence

圖8是進(jìn)行200次實(shí)驗(yàn)用來(lái)驗(yàn)證不同子脈沖條件下正確估計(jì)的性能。從圖中可以看出隨著信噪比的增大,正確估計(jì)的次數(shù)逐漸增大,到25 dB時(shí)都趨近200次。在同一信噪比下,子脈沖個(gè)數(shù)越多,正確估計(jì)次數(shù)越大。從圖中還可以清楚地看到子脈沖個(gè)數(shù)多的可以工作在更低的信噪比下,估計(jì)性能更好,當(dāng)子脈沖個(gè)數(shù)為31時(shí),在信噪比為0 dB時(shí)也可以正確估計(jì)出偽碼序列,且當(dāng)信噪比大于等于5 dB時(shí),正確估計(jì)率達(dá)到90%以上。

圖8 不同子脈沖個(gè)數(shù)的性能分析Fig.8 Performance analysis for numbers of sub-pulse

圖9給出了子脈沖個(gè)數(shù)為7時(shí),本文算法與文獻(xiàn)[10]中提出的FM-AM時(shí)頻分析方法的性能對(duì)比。從圖中可見(jiàn),同一信噪比下,本文算法的正確檢測(cè)概率高于FM-AM時(shí)頻分析方法,由此表明本文算法具有一定的優(yōu)越性。

圖9 性能對(duì)比曲線Fig.9 Performance comparison

5 結(jié) 論

本文提出一種基于離散多項(xiàng)式相位變換和頻譜搬移的線性調(diào)頻-偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)的偽碼盲估計(jì)算法。首先采用平方法消去偽碼的相位突變,然后采用離散多項(xiàng)式相位變換估計(jì)調(diào)頻斜率,通過(guò)估計(jì)的調(diào)頻斜率重構(gòu)二階指數(shù)項(xiàng)用來(lái)對(duì)該復(fù)合信號(hào)解線調(diào),再對(duì)解線調(diào)后的信號(hào)取實(shí)部從而可得正弦載波與偽碼調(diào)相的復(fù)合信號(hào),通過(guò)頻譜搬移的方法可恢復(fù)出原偽碼序列。通過(guò)相應(yīng)的仿真分析可以看出該方法有效、可行。與FM-AM時(shí)頻分析方法相比,本文算法在子脈沖個(gè)數(shù)為7時(shí)可在信噪比大于等于3 dB的情況下正確估計(jì)偽碼,隨著子脈沖個(gè)數(shù)的增大,估計(jì)性能進(jìn)一步提高,在子脈沖個(gè)數(shù)為31時(shí)可達(dá)到信噪比為0 dB,且本文的算法不涉及濾波器組的設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)較為簡(jiǎn)單。因此本文的算法將為解決該類(lèi)偽碼體制復(fù)合信號(hào)的偽碼盲估計(jì)提供一種途徑,為電子偵察和抗干擾通信的研究鋪平道路。

由于本文提出的偽碼盲估計(jì)算法中間步驟較多,存在誤差傳播,且偽碼估計(jì)性能的好壞受到調(diào)頻斜率估計(jì)的影響,后期工作將圍繞這方面深入研究,以便進(jìn)一步提高偽碼的估計(jì)性能。

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ZENG De-guo,XIONG Hui,LONG Ke-yu,et al.Fast parameter estimation approach of reconnaissance signal combined PRBC and LFM[J].Systems Engineering and Electronics,2010,32(5):891-894.(in Chinese)

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ZHANG Jia-fen,HE Xiao-dong,TANG Bin.A Fast parameter estimation approachfor multiplicative signal combined PRBC and LFM[J].Telecommunication Engineering,2009,49(12):100-104.(in Chinese)

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[10]李明孜,趙惠昌.偽碼體制復(fù)合引信信號(hào)識(shí)別及參數(shù)提取技術(shù)研究[D].南京:南京理工大學(xué),2006.

LI Ming-zi,ZHAO Hui-chang.Study on signal recognition and parameter extraction of pseudo-code compound system fuze[D].Nanjing:Nanjing University of Science and Technology,2006.(in Chinese)

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GAO Chun-xia,ZHANG Tian-qi,JIN Xiang,et al.Arrival direction estimationof wideband linear frequency modulation signal based on DPT[J].Journal of Computer Applications,2011,31(10):2872-2875.(in Chinese)

HE Dan-na was born inTianshui,Gansu Province,in 1988.She received the B.S.degree from Chongqing University of Posts and Telecommunications in 2010.She is now a graduate student.Her research direction is blind detection and estimation of composite signal in high dynamic system.

Email:hedanna886@163.com

張?zhí)祢U(1971—),男,四川眉山人,現(xiàn)為教授、碩士生導(dǎo)師,主要從事寬帶微弱無(wú)線電信號(hào)處理、盲信號(hào)與信息處理以及通信對(duì)抗理論研究;

ZHANG Tian-qiwas born in Meishan,Sichuan Province,in 1971.He is now a professor and also the instructor of graduate students.His research interests include weak wideband radio signal processing,blind signal and information processing,communication confrontation theory.

Email:zhangtq@cqupt.edu.cn

高春霞(1987—),女,河南周口人,碩士研究生,主要研究方向?yàn)閷拵盘?hào)的波達(dá)方向估計(jì)、陣列信號(hào)處理;

GAO Chun-xia was born in Zhoukou,Henan Province,in 1987.She is now a graduate student.Her research interests include DOA estimation of broadband signal and array signal processing.

Email:gaochunxia888@163.com

高 麗(1985—),女,山東菏澤人,2010年于菏澤學(xué)院獲學(xué)士學(xué)位,現(xiàn)為碩士研究生,主要研究方向?yàn)閳D像和通信信號(hào)的盲源分離。

GAO Li was born in Heze,Shandong Province,in 1985.She received the B.S.degree from Heze University in 2010.She is now a graduate student.Her research direction is blind source separation of image and communications signals.

Email:gaoli5106794@126.com

The NationalNaturalScience Foundation of China(No.61071196,61102131);The Program for New Century Excellent Talents in University(NCET-10-0927);The Project of Key Laboratory of Signal and Information Processing of Chongqing(CSTC2009CA2003);The Chongqing Distinguished Youth Foundation(CSTC2011jjjq40002);The Natural Science Foundation of Chongqing(CSTC2009BB2287,CSTC2010BB2398,CSTC2010BB2409,CSTC2010BB2411)

A New Blind Estimation Algorithm for PN Code of Reconnaissance Signal Combined PRBC and LFM

HE Dan-na,ZHANG Tian-qi,GAO Chun-xia,GAO Li
(Chongqing Key Laboratory of Signal and Information Processing,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China)

A new algorithm is proposed to blindly estimate the pseudo noise(PN)code of reconnaissance signal combined pseudo-random binary phase code(PRBC)and linear frequency modulated(LFM),which uses methods of discrete polynomial-phase transform(DPT)and spectrum shifting.Firstly,the square of the

signal is computed to eliminate the phase mutation.Then,DPT is adopted to obtain chirp rate,which is used to reconstruct the second-order index.The original signal is multiplied by the conjugated second-order index to get a new compound signal.And then,the real part of the new compound signal is made of a sine carrier and the PRBC signal,the original pseudo-code sequence can be restored by the way of spectrum shifting.Simulation results show that the algorithm can correctly estimate PN code when the signal-to-noise ratio(SNR)is greater than or equal to 3 dB,and performance will be improvedwith the increase in the number of sub-pulse.It also has a better performance compared with FM-AM time-frequency analysis method.

LFM-PRBC;discrete polynomial-phase transform;spectrum shifting;blind estimation of PN code

TN911.7

A

10.3969/j.issn.1001-893x.2012.06.015

1001-893X(2012)06-0906-07

2012-01-20;

2012-03-16

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61071196,61102131);教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃項(xiàng)目(NCET-10-0927);信號(hào)與信息處理重慶市市級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)項(xiàng)目(CSTC2009CA2003);重慶市杰出青年基金項(xiàng)目(CSTC2011jjjq40002);重慶市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(CSTC2009BB2287,CSTC2010BB2398,CSTC2010BB2409,CSTC2010BB2411)

何丹娜(1988—),女,甘肅天水人,2010年于重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院獲學(xué)士學(xué)位,現(xiàn)為碩士研究生,主要研究方向?yàn)楦邉?dòng)態(tài)體制復(fù)合信號(hào)的盲檢測(cè)與盲估計(jì);