学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

因子图上基于迭代检测的伪随机序列快速捕获算法及其应用

作　者: 赵国清
导　师: 徐定杰
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 检测技术及自动化装置
关键词: 迭代伪码捕获因子图消息传递算法同步迭代信道估计冗余iMPA算法 iMPA辅助并行捕获
分类号: TN914.42
类　型: 博士论文
年　份: 2010年
下　载: 98次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

伪随机序列的同步是获得扩频技术优越性的前提,其中捕获过程是伪码同步的关键。传统的伪码捕获方法包括:串行捕获、并行捕获和混合捕获等,它们都是建立在大量相关操作基础上的,虽然都有各自的优点,但是总的运算复杂度没有发生变化。为了解决实现复杂度和捕获速度之间的矛盾,有些学者开始考虑将伪随机序列看作一种特殊的信道编码,采用单入单出(SISO,single input single output)迭代译码的方法,实现快速、低复杂度捕获。Chugg和Zhu将m序列在因子图(factor graph)上展开,并将消息传递译码算法(MPA,Message Passing Algorithm)应用到伪码捕获中,提出迭代伪码捕获算法(iMPA,iterative MPA);相比传统的捕获方法,iMPA在速度和复杂度上都取得了较好的改进;这也是一个全新的研究方向。本文在研究迭代检测思想、因子图的基础上,围绕迭代伪码捕获算法展开深入研究、改进并拓展其应用。论文的主要工作如下:首先从迭代检测原理、因子图理论以及通过证明m序列是一种特殊的线性分组码这几个方面详细解释了迭代伪码捕获原理;并通过建立m序列的行为模型和概率模型,得到了m序列因子图的一般表示。然后,分析了迭代伪码捕获的计算复杂度;然后提出了一种基于逐位比较的向量判决选择算法,该方法降低了计算复杂度并有效的提高了检测概率;参考传统捕获方法的性能分析思路,采用马尔科夫链(Makov chain)来分析伪码迭代捕获过程,推导了平均捕获时间的解析表达式;通过密度进化的思想,分析了迭代伪码捕获的收敛特性;同时通过分析迭代过程中软消息的概率密度,推导了检测概率的解析表达式。然后针对基于迭代伪码捕获的同步问题,分析了同步相位误差对迭代初始信息以及对检测概率的影响;提出了一个低复杂度的定时误差开环最大似然估计器;由于迭代捕获输出软信息的均值随同步误差的增加而减小,且相对误差零点对称,由此提出了基于“超前-滞后”门限的符号定位误差迭代估计算法。对于衰减信道下的迭代伪码捕获问题,提出了联合信道估计与伪码迭代捕获算法。首先分析了Rician和Rayleigh衰落信道模型,修正了瑞利信道下迭代捕获的初始信道软信息;采用AR模型建模Rayleigh衰减信道;将信号最佳接收表达式进行因子图上的分解,提出了联合信道估计和伪码迭代捕获的联合因子图模型;采用卡尔曼前后向算法来进行迭代信道估计;给出了联合因子图上消息迭代规则。针对iMPA算法捕获概率较低的缺点,基于m序列等价约束的原理,给出了增加约束的冗余iMPA算法,即R-iMPA。给出了R-iMPA算法的因子图模型以及消息传递规则;同时,根据冗余约束的思想,给出了Gold码的分层因子图结构,给出了分成因子图上迭代GOLD码捕获的消息传递规则;对于“非稀疏的”生成多项式得到的多抽头因子图,可以搜索等价高阶“稀疏的”多项式来组成冗余因子图,提高检测概率;给出了搜索等价“稀疏”高阶多项式的Zech算法。最后将iMPA快速捕获算法应用到海洋无线电导航系统中进行天波干扰抵消。天波信号幅度大,变化速度快,是一种典型的时变信号。传统的伪码序列捕获方法都是基于滑动相关的,其在捕获速度上有一定的局限性;本文提出了一种基于iMPA辅助的多路直扩信号快速捕获方法,该方法能有效地解决具有不同相位的多路相同扩频信号的快速并行捕获。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-13
第1章绪论  13-41
  1.1 课题的来源和意义  13-15
  1.2 迭代检测技术的研究现状及发展趋势  15-17
    1.2.1 迭代检测思想的演变过程  15-16
    1.2.2 迭代检测技术的研究现状  16-17
    1.2.3 迭代消息传递算法在伪码捕获领域的应用  17
  1.3 迭代检测的基本理论  17-33
    1.3.1 检测与估值理论  17-23
    1.3.2 迭代检测的基本概念  23-25
    1.3.3 因子图与和积算法  25-33
  1.4 基于滑动相关的伪码捕获算法  33-38
    1.4.1 直接序列扩频通信系统的一般模型（DSSS）  33-34
    1.4.2 基于滑动相关的伪码捕获方法  34-38
  1.5 论文主要研究内容  38-41
第2章基于迭代检测的伪码捕获算法及性能分析  41-72
  2.1 引言  41
  2.2 迭代伪码捕获的理论解释  41-44
    2.2.1 伪码捕获问题的检测估值原理  41-44
    2.2.2 m 序列是一种特殊的线性分组码  44
  2.3 m 序列因子图的建立  44-48
    2.3.1 行为模型的建立  44-46
    2.3.2 概率模型的建立  46-47
    2.3.3 直观解释  47-48
  2.4 基于迭代检测的伪码快速捕获算法  48-57
    2.4.1 迭代消息传递过程  49-52
    2.4.2 基于迭代检测的伪码捕获  52-57
  2.5 迭代伪码捕获算法的性能分析  57-71
    2.5.1 迭代伪码捕获算法的复杂度分析  57-58
    2.5.2 基于逐位判决的低运算复杂度向量选择算法  58-61
    2.5.3 迭代伪码捕获算法的平均捕获时间分析  61-64
    2.5.4 迭代伪码捕获算法的捕获概率分析  64-68
    2.5.5 迭代伪码捕获算法的收敛性分析  68-71
  2.6 本章小结  71-72
第3章基于iMPA 迭代软信息的同步误差消除  72-94
  3.1 引言  72
  3.2 数字平均技术对初始码片信道信息的优化  72-76
    3.2.1 数字平均技术  73-74
    3.2.2 数字平均对迭代初始信息的改善  74-76
  3.3 同步误差对iMPA 算法的影响  76-83
    3.3.1 定时误差对iMPA 算法的影响  77-80
    3.3.2 相位误差对iMPA 算法的影响  80-83
  3.4 基于最大似然法进行定时误差消除  83-85
  3.5 利用iMPA 迭代输出软信息特性来消除定时误差  85-92
    3.5.1 软信息“早-晚”门限算法实现定时偏移估计的原理  86-92
    3.5.2 仿真结果及分析  92
  3.6 本章小结  92-94
第4章衰减信道下基于因子图的联合信道估计与迭代伪码捕获  94-112
  4.1 引言  94
  4.2 瑞利衰减信道下iMPA 算法的捕获性能  94-98
    4.2.1 瑞利衰落信道模型  94-95
    4.2.2 Rayleigh 信道下初始信道信息的修正  95-98
  4.3 采用AR 模型对Rayleigh 衰减信道进行建模  98-102
  4.4 因子图上联合信道估计的迭代伪码捕获算法  102-111
    4.4.1 联合信道估计与迭代伪码捕获的因子图形式  102-105
    4.4.2 联合信道估计与迭代伪码捕获的消息传递规则  105-110
    4.4.3 仿真结果及分析  110-111
  4.5 本章小结  111-112
第5章基于增加约束的冗余iMPA 算法  112-133
  5.1 引言  112
  5.2 基于增加约束的冗余iMPA  112-119
    5.2.1 R-iMPA 算法的原理  115-116
    5.2.2 R-iMPA 的消息传递规则  116-118
    5.2.3 R-iMPA 算法的性能仿真及分析  118-119
  5.3 “非稀疏”m 序列的迭代捕获结构  119-125
    5.3.1 “非稀疏”因子图上消息传递算法的性能  119-122
    5.3.2 等价高阶三系数生成多项式的搜索  122-125
  5.4 基于分层因子图的Gold 码迭代捕获  125-132
    5.4.1 Gold 码的产生  125-127
    5.4.2 Gold 码的分层因子图模型  127-129
    5.4.3 分层因子图上的消息传递规则  129-131
    5.4.4 性能分析  131-132
  5.5 本章小结  132-133
第6章基于iMPA 辅助的多路天波快速捕获  133-148
  6.1 引言  133
  6.2 多路DS/SS 信号并行iMPA 快速捕获结构  133-138
    6.2.1 多路DS/SS 信号系统模型  134
    6.2.2 多路并行iMPA 捕获模型的因子图及消息传递规则  134-135
    6.2.3 性能仿真及分析  135-138
  6.3 基于iMPA 辅助的多路天波信号快速捕获结构  138-146
    6.3.1 天波传播特性分析  138-139
    6.3.2 基于iMPA 辅助的多路天波信号快速捕获结构  139-140
    6.3.3 性能仿真及分析  140-146
  6.4 基于iMPA 辅助的多路捕获结构在天波干扰抵消中的应用  146-147
  6.5 本章小结  147-148
结论  148-151
参考文献  151-160
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果  160-161
致谢  161

因子图上基于迭代检测的伪随机序列快速捕获算法及其应用

内容摘要

全文目录

相似论文