直扩信号的盲处理 [Blind Processing for Signal of Direct Sequence Spread Spectrum] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张天骐 等 著

图书标签:

• 扩频通信
• 直扩信号
• 盲处理
• 信号处理
• 无线通信
• 自适应算法
• 统计信号处理
• 信息论
• 通信工程
• 优化算法

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118077902

版次：1

商品编码：11007876

包装：平装

外文名称：Blind Processing for Signal of Direct Sequence Spread Spectrum

开本：16开

出版时间：2012-03-01

用纸：胶版纸

页数：348

字数：61200

内容简介

《直扩信号的盲处理》围绕DS-SS信号的盲处理方法展开研究，主要工作是在先验知识未知的情况下，先对DS-SS信号的参数进行估计，并在已获知信号参数的情况下，再对信号的PN码序列进行估计。《直扩信号的盲处理》提出了用于DS-SS信号参数估计的功率谱二次处理算法、谱相关算法和时域相关算法，提出了能用于信号信息码与PN码同步起止时刻、PN码序列值估计的矩阵分解算法和神经网络算法等，并将所提出的算法拓展到了DS-CDMA信号和DS-UWB信号盲处理方面。在提出算法的同时，还考虑了如何增强算法的性能，因此贯穿《直扩信号的盲处理》的另一条主线是研究如何提高算法压制噪声的性能以适应实际的情况。

作者简介

张天骐，生于1971年3月，四川眉山（乐山）人。1994年于西南大学（西南师范大学）获学士学位，1997年、2003年于电子科技大学获硕士、博士学位，2005年于清华大学博士后出站：2005年8月至今在重庆邮电大学做教学科研工作：目前是重庆邮电大学教授、硕士生导师、信号与信息处理学科带头人、电子科技大学信号与信息处理学科博士生导师，重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室主任，人选教育部新世纪优秀人才支持计划，并获重庆市杰出青年科学基金资助，是中国生物医学工程学会、中国电子学会高级会员，中国计算机学会及IEICE学会会员：是重庆市自然科学基金和国家自然科学基金项目评审专家：是《系统工程与电子技术》（中、英文版）、《电子与信息学报》中、英文版）和《Electronics Letters》等期刊的审稿人，并担任了IEEE计算智能与保密国际会议CIS2006，CIS2007，CIS2008，CIS2009）等审稿人：目前已累计发表录用学术论文170余篇，其中被SCI/EI/ISTP三大数据库检索90余次，申请专利8项（授权2项），已出版教材1部，举行公开学术交流报告20余场，主持和参与了10余项科研课题研究，在信号与信息盲处理领域有较系统深入研究，培养研究生40余名。

内页插图

目录

第1章 绪论
1.1 扩频通信的原理
1.1.1 扩频技术的概述
1.1.2 扩频技术的基本原理
1.1.3 处理增益与抗干扰容限
1.1.4 扩频通信的主要应用领域
1.1.5 扩频通信的发展趋势与限制
1.2 扩频信号的对抗研究
1.2.1 扩频通信对抗的概念
1.2.2 跳频信号的对抗研究
1.2.3 直扩信号的对抗研究
1.3 直扩信号的检测与估计方法的研究现状
1.3.1 直扩信号的检测与估计
1.3.2 智能计算与微弱信号处理
1.4 本书的主要工作和内容安排

第2章 信号模型
2.1 直扩信号模型
2.1.1 常规短码调制直扩信号
2.1.2 长码调制直扩信号
2.2 直扩码分多址信号
2.3 超宽带信号模型
2.3.1 超宽带脉冲信号--高斯脉冲
2.3.2 直扩超宽带信号
2.3.3 跳时超宽带信号
2.3.4 多频带超宽带信号
2.3.5 多用户直扩超宽带信号模型
2.4 信号估计的性能度量
2.5 本章小结

第3章 基带直扩信号的盲处理
3.1 直扩信号伪码周期估计的功率谱二次处理方法
3.1.1 直扩信号伪码周期估计的二次谱方法
3.1.2 加窗的影响和分辨率
3.1.3 谱的校正
3.1.4 实验结果及分析
3.1.5 小结
3.2 直扩信号伪码码片宽度估计的谱相关方法
3.2.1 谱相关理论
3.2.2 线性周期时变变换
3.2.3 脉冲幅度调制信号的谱相关分析
3.2.4 幅度调制信号的谱相关分析
3.2.5 直扩信号的谱相关分析及伪码码片宽度估计
3.2.6 分辨率和计算公式
3.2.7 实验结果及分析
3.2.8 小结
3.3 直扩信号估计的时域相关方法
3.3.1 时域自相关算法推导和分析
3.3.2 伪码周期的自相关估计
3.3.3 伪码片宽度（码片速率）的自相关估计
3.3.4 伪码周期和码片宽度自相关估计的时频域辩证关系
3.3.5 实验结果及分析
3.3.6 小结
3.4 直扩信号伪码序列估计的矩阵分解方法
3.4.1 信号预处理
3.4.2 直扩信号的奇异值分析
3.4.3 模拟实验及结论
3.4.4 直扩信号的特征分析
3.4.5 模拟实验及结论
3.4.6 直扩信号细微特征分析的改进
3.4.7 模拟实验及结论
3.5 长码调制直扩信号的盲估计
3.5.1 长伪码直扩信号的伪码周期估计的理论分析
3.5.2 实验结果及分析
3.5.3 长伪码直扩信号盲估计的细微特征结构分析方法
3.5.4 实验结果及分析
3.5.5 小结
3.6 本章小结

第4章 基带直扩码分多址信号的盲处理
4.1 直扩码分多址信号伪码周期的盲估计
4.1.1 直扩码分多址信号伪码周期盲估计的理论分析
4.1.2 实验结果分析及结论
4.2 直扩码分多址信号伪码速率的盲估计
4.2.1 基带同步直扩码分多址信号的谱相关分析
4.2.2 实验结果分析及结论
……
第5章 复杂环境下直扩信号的盲处理
第6章 直扩信号的神经网络盲处理
第7章 直扩超宽带信号盲处理
第8章 基于非线性系统的微弱直扩信号检测

前言/序言

无线通信的秘密武器：直扩信号的盲处理 在当今信息爆炸的时代，无线通信已渗透到我们生活的方方面面。从手机通话到卫星导航，从物联网设备到军事通信，各种无线信号承载着海量的信息，以惊人的速度传递着。然而，这些信号的背后，隐藏着复杂而精妙的技术。在众多无线通信体制中，直扩信号（Direct Sequence Spread Spectrum, DSSS）凭借其独特的优势，在抗干扰、保密性以及多址接入等方面展现出强大的生命力，被广泛应用于军事、民用以及科研等诸多领域。 然而，当我们深入探究直扩信号的应用时，一个关键的技术难题便浮出水面：盲处理（Blind Processing）。在传统的信号处理过程中，我们往往需要预先了解信号的某些关键参数，例如扩频码、载波频率、符号定时等，才能有效地进行解扩、解调和信息提取。然而，在许多实际场景中，这些信息是未知的，或者无法轻易获取。例如，在侦察接收、未知信号识别、自适应抗干扰以及低功耗通信等应用中，接收方可能完全不知道发送方使用的具体扩频序列，甚至不知道信号的中心频率和符号速率。此时，如果依赖于“已知”信息进行处理，信号将变得无迹可循，如同大海捞针。 正是在这样的背景下，“直扩信号的盲处理”这一研究方向应运而生。它并非一个独立的通信体制，而是针对直扩信号在信息未知情况下的有效处理方法和技术集合。本书旨在深入探讨直扩信号盲处理的核心理论、关键算法以及实际应用，为相关领域的科研人员、工程师以及学生提供一份详实而系统的参考。 本书内容概要 本书将从基础概念出发，逐步深入到复杂理论和前沿技术，力求全面展现直扩信号盲处理的全貌。 第一部分：基础理论与预备知识 在展开盲处理的具体技术之前，理解直扩信号的基本原理至关重要。本部分将首先回顾直扩信号的核心概念，包括： 直扩信号的产生与特性： 详细介绍扩频码（PN序列）的生成方法（如m序列、Gold序列、Kasami序列等），以及直扩信号的频谱扩展、能量分散、功率谱密度特性等。 直扩信号的接收与解扩： 阐述标准解扩过程，包括载波同步、定时同步、匹配滤波等关键环节，并分析其对信号参数依赖性。 信息论与统计信号处理基础： 介绍与盲处理密切相关的概率论、数理统计、信息论（如熵、互信息）、以及最优估计理论（如最大似然估计、最小均方误差估计）等基本概念，为后续算法的理解奠定基础。 第二部分：直扩信号盲处理的核心问题与挑战 本部分将聚焦于直扩信号盲处理所面临的核心问题，并分析其内在的挑战。 盲处理的定义与分类： 明确盲处理的概念，即在未知或部分未知信号参数的情况下进行信号处理。并根据未知参数的种类，将盲处理细分为载波盲处理、定时盲处理、扩频码盲处理、符号速率盲处理等。 挑战与难点分析： 参数估计的准确性： 在未知参数的情况下，准确估计这些参数是盲处理的基础。然而，噪声、干扰以及信号的非理想性都可能导致估计误差。 计算复杂度： 许多盲处理算法往往需要迭代或复杂的搜索过程，计算量巨大，对实时性要求高的应用构成了挑战。 收敛性与鲁棒性： 盲处理算法的收敛性（能否快速准确地找到最优解）以及鲁棒性（在各种复杂环境下能否保持性能）是评价算法优劣的重要指标。 理论与实践的脱节： 理想条件下的理论分析与实际应用中的复杂环境之间存在差距，如何弥合这一差距是研究的重点。 第三部分：直扩信号关键参数的盲估计技术 这是本书的核心内容之一，将详细介绍针对直扩信号不同未知参数的盲估计方法。 载波频率盲估计： 基于信号统计特性的方法： 利用直扩信号的自相关特性，如其周期性的二阶矩或高阶矩，来估计载波频率偏移。 基于相位差的方法： 分析连续采样点之间的相位变化，从而推断出载波频率。 基于频域特征的方法： 利用FFT等工具分析信号的频谱，寻找载波频率偏移的迹象。 迭代与优化算法： 结合迭代优化技术，提高载波频率估计的精度和鲁棒性。 符号定时盲估计： 基于信号能量聚集的方法： 寻找信号能量在符号边界处聚集的特点，如Gardner定时估计器、Mueller-Muller定时估计器等（虽然这些在某些情况下是半盲的，但其思想是理解盲估计的基础）。 基于过采样信号的方法： 利用过采样信号的统计特性，构建能够指示符号定时边界的判决器。 基于决策反馈的方法： 结合符号判决结果，反过来调整和优化定时估计。 利用扩频码的周期性： 在能够部分获取扩频码信息的情况下，利用其周期性进行定时同步。 扩频码盲估计（序列识别与捕获）： 基于匹配滤波与相关累积的方法： 在不知道确切扩频码的情况下，尝试用一系列候选码进行匹配滤波，并累积相关值来判断最佳匹配。 基于二阶统计量的盲识别： 利用扩频码在特定统计意义下的性质，无需预知序列本身即可进行识别。 基于高阶统计量的盲识别： 利用信号在高阶统计域的非高斯性，尤其对于PN序列，在高阶累积量中会表现出特殊的结构，可用于识别。 机器学习与模式识别方法： 将机器学习模型（如神经网络）应用于扩频码的模式识别和分类。 差分码检测： 对于一些差分编码的扩频码，可以通过检测码之间的差分关系进行盲识别。 符号速率盲估计： 基于信号周期性检测： 利用信号的自相关函数或功率谱密度中的周期性峰值来估计符号速率。 基于信号能量变化率的方法： 符号速率直接影响信号能量的累积和衰减速度，可通过分析能量变化率来估计。 联合估计： 将符号速率与其他参数（如定时）进行联合盲估计，提高整体性能。 第四部分：盲处理中的同步与解调技术 在完成参数的盲估计之后，如何利用这些估计值进行有效的同步和解调是关键。 盲载波同步与跟踪： 基于PLL（锁相环）的盲同步： 将估计出的载波频率偏移作为PLL的输入，实现载波的捕获与跟踪。 基于DDFS（数字直接频率合成器）的补偿： 利用盲估计的频率值，通过DDFS产生补偿信号。 迭代细化同步： 在粗略估计的基础上，通过迭代过程不断优化载波相位和频率。 盲定时同步与跟踪： 基于盲估计值的补偿： 利用估计出的符号定时，调整采样点，实现对符号边界的逼近。 反馈式盲定时跟踪： 结合信号判决结果，不断调整定时跟踪环路，适应信号的变化。 盲解扩与解调： 利用估计的扩频码进行解扩： 在盲估计出扩频码后，将其应用于标准解扩过程。 基于最大似然准则的盲解调： 在未知参数的情况下，构建最优的信号判决器。 联合盲处理与决策反馈： 将盲估计、同步和解调过程进行融合，形成端到端的盲处理系统。 第五部分：直扩信号盲处理的应用领域与前沿研究 本部分将探讨直扩信号盲处理在实际应用中的重要性，并展望未来的发展趋势。 军事侦察与电子对抗： 未知信号识别与定位： 在战场环境中，快速识别和定位敌方发射的直扩信号，而不依赖于先验信息。 自适应抗干扰： 在强干扰环境下，动态估计并补偿干扰信号，保护己方通信。 信号情报（SIGINT）分析： 对捕获的直扩信号进行深度分析，提取有价值的情报。 民用通信与物联网： 低功耗与自适应通信： 在传感器网络等低功耗场景，简化终端设计，实现信号的自适应收发。 未知设备接入与频谱感知： 在复杂的无线频谱环境中，识别和接入未知信号，实现频谱的有效利用。 定位与导航： 利用直扩信号的特性，结合盲处理技术实现高精度的定位。 科研与未来展望： 深度学习在盲处理中的应用： 利用深度学习强大的特征提取和模式识别能力，开发更高效、更鲁棒的盲处理算法。 多用户MIMO系统中的盲处理： 在复杂的多用户环境下，如何实现各个用户信号的盲处理。 人工智能驱动的无线通信： 将人工智能技术融入无线通信系统，实现全局最优的资源管理和信号处理。 与其他信号处理技术的融合： 如认知无线电、软件定义无线电等，共同推动无线通信技术的进步。 总结 直扩信号的盲处理是一个充满挑战且富有活力的研究领域。本书希望通过系统性的阐述，为读者构建一个清晰的知识体系，深入理解直扩信号盲处理的原理、方法和应用。无论您是致力于无线通信技术的研究者，还是希望在实际工程中解决复杂信号处理问题的工程师，抑或是对无线世界充满好奇的学生，相信本书都能为您提供有价值的启示和帮助。掌握直扩信号的盲处理技术，如同掌握了在信息洪流中“听声辨位”的秘密武器，将有力地推动下一代无线通信技术的发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就很有技术深度，直扩信号的盲处理，光听这个名字，我就觉得里面肯定藏着不少硬核的知识。我一直在信息通信领域摸爬滚打，对于信号处理，尤其是那些需要“盲”着去处理的场景，一直充满好奇。我设想这本书会深入浅出地讲解直扩信号的基本原理，可能还会从它的特点出发，比如扩频码的选取、同步捕获的挑战等等。然后，重点肯定会放在“盲处理”这个概念上，我猜想它会介绍在无法获取先验信息（比如扩频码的精确参数、信道的状态信息等）的情况下，如何设计出有效的信号处理算法。这可能是很多实际通信系统设计中绕不开的难题，毕竟真实世界的信道环境总是充满不确定性。我期待书中能探讨一些前沿的信号复原技术，比如基于机器学习的盲估，或者是一些统计信号处理的经典方法在直扩信号上的应用。我甚至觉得，它可能会涉及一些信息论的原理，来解释在信息受限的情况下，如何最大化信号的可用性。总之，这本书在我看来，是一本能够拓宽我信号处理视野、解决实际工程难题的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《直扩信号的盲处理》给我一种非常技术化的感觉。我本身是做通信系统硬件设计的，虽然接触过信号处理，但对于“盲处理”这个概念，总觉得有点神秘。我猜想这本书会深入讲解直扩信号在复杂信道中的表现，以及在无法获得信道信息、扩频序列等先验知识的情况下，如何设计出能够工作的信号接收和处理单元。我脑海中会浮现出一些诸如盲均衡、盲分离、盲溯源之类的情景。这可能会涉及到一些高级的统计信号处理技术，比如盲源分离中的独立成分分析（ICA）或者主成分分析（PCA）在直扩信号领域的变体应用。也许书中还会介绍一些基于迭代优化的方法，通过不断的逼近来达到信号恢复的目标。我期待这本书能够提供一些实际工程上的参考，比如在设计某种特定的无线通信系统时，如何运用这些盲处理技术来克服信道不确定性带来的挑战，或者提高系统的鲁棒性。

评分☆☆☆☆☆

拿到《直扩信号的盲处理》这本书，我抱着一种学习新知识的心态。我对直扩信号的理解，主要停留在它的基本原理和一些经典的接收技术上，比如匹配滤波器、滑动相关器等。但是，“盲处理”这个概念，在我看来，似乎意味着一种更高级、更灵活的信号处理方式。我猜测这本书会探讨在通信系统中，当某些关键的先验信息缺失时（比如无法事先知道扩频码的具体序列、或者信号到达时间存在不确定性），如何依然能够有效地提取和处理直扩信号。这可能涉及到一些自适应算法，或者是一些利用信号统计特性进行估计的方法。我想象书中可能会介绍一些算法，能够通过观察接收到的信号序列，自动地学习到或者估计出必要的参数，从而实现对直扩信号的有效恢复。这对于一些开放式通信场景，或者对抗性很强的通信环境，可能会有非常重要的意义。我期待书中能提供一些具体的算法流程和性能分析，最好能有一些仿真结果作为佐证，来展示这些“盲处理”技术的有效性。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，名字是《直扩信号的盲处理》，说实话，第一反应就是这玩意儿是给谁看的？我之前对直扩信号的了解仅限于一些基础概念，比如它在CDMA通信中的应用，以及扩频带来的抗干扰能力。但“盲处理”这个词，总让我联想到一些高深的算法和复杂的数学推导，估计得是信号处理领域的专业人士才能完全领会其中的精髓吧。我猜想这本书可能会从理论层面开始，详细阐述直扩信号的数学模型，包括其生成过程、在噪声和干扰下的表现等等。然后，进入核心的“盲处理”部分，这里我脑海里浮现的可能是各种滤波技术、迭代算法、或者是一些优化方法，用来在不知道某些关键参数的情况下，将目标信号从混合信号中分离出来，或者恢复其原始信息。我设想书中会包含大量的公式和定理，可能还会用一些图示来辅助理解那些抽象的概念。这绝对不是一本可以随意翻阅的轻松读物，它更像是一本需要静下心来，仔细研读的学术专著，适合那些想要深入钻研直扩信号底层机理的读者，或许是研究生或者在相关领域工作的工程师。

评分☆☆☆☆☆

《直扩信号的盲处理》这个书名，在我看来，直击了通信信号处理中的一个核心难点。我经常在想，在很多实际应用场景中，我们往往无法完全掌握所有关于信号的先验信息，比如在干扰环境下，或者在低功耗设备中，信号可能受到严重失真，甚至扩频码的具体参数都无法事先获知。这本书，我猜想，就是为了解决这些问题而存在的。我期待它能详细阐述直扩信号的特性，以及它在面临信息缺失时的挑战。然后，重点会放在“盲处理”的方法论上，我猜想书中会介绍一些不依赖于先验知识的信号估计与恢复技术。这可能包括一些基于统计模型的方法，也可能是一些基于机器学习或者深度学习的最新进展。我希望书中能够给出清晰的算法原理，并且对算法的复杂度、收敛性以及在不同信噪比和干扰条件下的性能进行详细的分析。这本书如果能为我提供一套完整的、实用的盲处理框架，那将是非常有价值的。