直擴信號的盲處理 [Blind Processing for Signal of Direct Sequence Spread Spectrum] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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張天騏 等 著

圖書標籤:

• 擴頻通信
• 直擴信號
• 盲處理
• 信號處理
• 無綫通信
• 自適應算法
• 統計信號處理
• 信息論
• 通信工程
• 優化算法

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118077902

版次：1

商品編碼：11007876

包裝：平裝

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

開本：16開

齣版時間：2012-03-01

用紙：膠版紙

頁數：348

字數：61200

內容簡介

《直擴信號的盲處理》圍繞DS-SS信號的盲處理方法展開研究，主要工作是在先驗知識未知的情況下，先對DS-SS信號的參數進行估計，並在已獲知信號參數的情況下，再對信號的PN碼序列進行估計。《直擴信號的盲處理》提齣瞭用於DS-SS信號參數估計的功率譜二次處理算法、譜相關算法和時域相關算法，提齣瞭能用於信號信息碼與PN碼同步起止時刻、PN碼序列值估計的矩陣分解算法和神經網絡算法等，並將所提齣的算法拓展到瞭DS-CDMA信號和DS-UWB信號盲處理方麵。在提齣算法的同時，還考慮瞭如何增強算法的性能，因此貫穿《直擴信號的盲處理》的另一條主綫是研究如何提高算法壓製噪聲的性能以適應實際的情況。

作者簡介

張天騏，生於1971年3月，四川眉山（樂山）人。1994年於西南大學（西南師範大學）獲學士學位，1997年、2003年於電子科技大學獲碩士、博士學位，2005年於清華大學博士後齣站：2005年8月至今在重慶郵電大學做教學科研工作：目前是重慶郵電大學教授、碩士生導師、信號與信息處理學科帶頭人、電子科技大學信號與信息處理學科博士生導師，重慶郵電大學信號與信息處理重慶市重點實驗室主任，人選教育部新世紀優秀人纔支持計劃，並獲重慶市傑齣青年科學基金資助，是中國生物醫學工程學會、中國電子學會高級會員，中國計算機學會及IEICE學會會員：是重慶市自然科學基金和國傢自然科學基金項目評審專傢：是《係統工程與電子技術》（中、英文版）、《電子與信息學報》中、英文版）和《Electronics Letters》等期刊的審稿人，並擔任瞭IEEE計算智能與保密國際會議CIS2006，CIS2007，CIS2008，CIS2009）等審稿人：目前已纍計發錶錄用學術論文170餘篇，其中被SCI/EI/ISTP三大數據庫檢索90餘次，申請專利8項（授權2項），已齣版教材1部，舉行公開學術交流報告20餘場，主持和參與瞭10餘項科研課題研究，在信號與信息盲處理領域有較係統深入研究，培養研究生40餘名。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1.1 擴頻通信的原理
1.1.1 擴頻技術的概述
1.1.2 擴頻技術的基本原理
1.1.3 處理增益與抗乾擾容限
1.1.4 擴頻通信的主要應用領域
1.1.5 擴頻通信的發展趨勢與限製
1.2 擴頻信號的對抗研究
1.2.1 擴頻通信對抗的概念
1.2.2 跳頻信號的對抗研究
1.2.3 直擴信號的對抗研究
1.3 直擴信號的檢測與估計方法的研究現狀
1.3.1 直擴信號的檢測與估計
1.3.2 智能計算與微弱信號處理
1.4 本書的主要工作和內容安排

第2章 信號模型
2.1 直擴信號模型
2.1.1 常規短碼調製直擴信號
2.1.2 長碼調製直擴信號
2.2 直擴碼分多址信號
2.3 超寬帶信號模型
2.3.1 超寬帶脈衝信號--高斯脈衝
2.3.2 直擴超寬帶信號
2.3.3 跳時超寬帶信號
2.3.4 多頻帶超寬帶信號
2.3.5 多用戶直擴超寬帶信號模型
2.4 信號估計的性能度量
2.5 本章小結

第3章 基帶直擴信號的盲處理
3.1 直擴信號僞碼周期估計的功率譜二次處理方法
3.1.1 直擴信號僞碼周期估計的二次譜方法
3.1.2 加窗的影響和分辨率
3.1.3 譜的校正
3.1.4 實驗結果及分析
3.1.5 小結
3.2 直擴信號僞碼碼片寬度估計的譜相關方法
3.2.1 譜相關理論
3.2.2 綫性周期時變變換
3.2.3 脈衝幅度調製信號的譜相關分析
3.2.4 幅度調製信號的譜相關分析
3.2.5 直擴信號的譜相關分析及僞碼碼片寬度估計
3.2.6 分辨率和計算公式
3.2.7 實驗結果及分析
3.2.8 小結
3.3 直擴信號估計的時域相關方法
3.3.1 時域自相關算法推導和分析
3.3.2 僞碼周期的自相關估計
3.3.3 僞碼片寬度（碼片速率）的自相關估計
3.3.4 僞碼周期和碼片寬度自相關估計的時頻域辯證關係
3.3.5 實驗結果及分析
3.3.6 小結
3.4 直擴信號僞碼序列估計的矩陣分解方法
3.4.1 信號預處理
3.4.2 直擴信號的奇異值分析
3.4.3 模擬實驗及結論
3.4.4 直擴信號的特徵分析
3.4.5 模擬實驗及結論
3.4.6 直擴信號細微特徵分析的改進
3.4.7 模擬實驗及結論
3.5 長碼調製直擴信號的盲估計
3.5.1 長僞碼直擴信號的僞碼周期估計的理論分析
3.5.2 實驗結果及分析
3.5.3 長僞碼直擴信號盲估計的細微特徵結構分析方法
3.5.4 實驗結果及分析
3.5.5 小結
3.6 本章小結

第4章 基帶直擴碼分多址信號的盲處理
4.1 直擴碼分多址信號僞碼周期的盲估計
4.1.1 直擴碼分多址信號僞碼周期盲估計的理論分析
4.1.2 實驗結果分析及結論
4.2 直擴碼分多址信號僞碼速率的盲估計
4.2.1 基帶同步直擴碼分多址信號的譜相關分析
4.2.2 實驗結果分析及結論
……
第5章 復雜環境下直擴信號的盲處理
第6章 直擴信號的神經網絡盲處理
第7章 直擴超寬帶信號盲處理
第8章 基於非綫性係統的微弱直擴信號檢測

前言/序言

無綫通信的秘密武器：直擴信號的盲處理 在當今信息爆炸的時代，無綫通信已滲透到我們生活的方方麵麵。從手機通話到衛星導航，從物聯網設備到軍事通信，各種無綫信號承載著海量的信息，以驚人的速度傳遞著。然而，這些信號的背後，隱藏著復雜而精妙的技術。在眾多無綫通信體製中，直擴信號（Direct Sequence Spread Spectrum, DSSS）憑藉其獨特的優勢，在抗乾擾、保密性以及多址接入等方麵展現齣強大的生命力，被廣泛應用於軍事、民用以及科研等諸多領域。 然而，當我們深入探究直擴信號的應用時，一個關鍵的技術難題便浮齣水麵：盲處理（Blind Processing）。在傳統的信號處理過程中，我們往往需要預先瞭解信號的某些關鍵參數，例如擴頻碼、載波頻率、符號定時等，纔能有效地進行解擴、解調和信息提取。然而，在許多實際場景中，這些信息是未知的，或者無法輕易獲取。例如，在偵察接收、未知信號識彆、自適應抗乾擾以及低功耗通信等應用中，接收方可能完全不知道發送方使用的具體擴頻序列，甚至不知道信號的中心頻率和符號速率。此時，如果依賴於“已知”信息進行處理，信號將變得無跡可循，如同大海撈針。 正是在這樣的背景下，“直擴信號的盲處理”這一研究方嚮應運而生。它並非一個獨立的通信體製，而是針對直擴信號在信息未知情況下的有效處理方法和技術集閤。本書旨在深入探討直擴信號盲處理的核心理論、關鍵算法以及實際應用，為相關領域的科研人員、工程師以及學生提供一份詳實而係統的參考。 本書內容概要 本書將從基礎概念齣發，逐步深入到復雜理論和前沿技術，力求全麵展現直擴信號盲處理的全貌。 第一部分：基礎理論與預備知識 在展開盲處理的具體技術之前，理解直擴信號的基本原理至關重要。本部分將首先迴顧直擴信號的核心概念，包括： 直擴信號的産生與特性： 詳細介紹擴頻碼（PN序列）的生成方法（如m序列、Gold序列、Kasami序列等），以及直擴信號的頻譜擴展、能量分散、功率譜密度特性等。 直擴信號的接收與解擴： 闡述標準解擴過程，包括載波同步、定時同步、匹配濾波等關鍵環節，並分析其對信號參數依賴性。 信息論與統計信號處理基礎： 介紹與盲處理密切相關的概率論、數理統計、信息論（如熵、互信息）、以及最優估計理論（如最大似然估計、最小均方誤差估計）等基本概念，為後續算法的理解奠定基礎。 第二部分：直擴信號盲處理的核心問題與挑戰 本部分將聚焦於直擴信號盲處理所麵臨的核心問題，並分析其內在的挑戰。 盲處理的定義與分類： 明確盲處理的概念，即在未知或部分未知信號參數的情況下進行信號處理。並根據未知參數的種類，將盲處理細分為載波盲處理、定時盲處理、擴頻碼盲處理、符號速率盲處理等。 挑戰與難點分析： 參數估計的準確性： 在未知參數的情況下，準確估計這些參數是盲處理的基礎。然而，噪聲、乾擾以及信號的非理想性都可能導緻估計誤差。 計算復雜度： 許多盲處理算法往往需要迭代或復雜的搜索過程，計算量巨大，對實時性要求高的應用構成瞭挑戰。 收斂性與魯棒性： 盲處理算法的收斂性（能否快速準確地找到最優解）以及魯棒性（在各種復雜環境下能否保持性能）是評價算法優劣的重要指標。 理論與實踐的脫節： 理想條件下的理論分析與實際應用中的復雜環境之間存在差距，如何彌閤這一差距是研究的重點。 第三部分：直擴信號關鍵參數的盲估計技術 這是本書的核心內容之一，將詳細介紹針對直擴信號不同未知參數的盲估計方法。 載波頻率盲估計： 基於信號統計特性的方法： 利用直擴信號的自相關特性，如其周期性的二階矩或高階矩，來估計載波頻率偏移。 基於相位差的方法： 分析連續采樣點之間的相位變化，從而推斷齣載波頻率。 基於頻域特徵的方法： 利用FFT等工具分析信號的頻譜，尋找載波頻率偏移的跡象。 迭代與優化算法： 結閤迭代優化技術，提高載波頻率估計的精度和魯棒性。 符號定時盲估計： 基於信號能量聚集的方法： 尋找信號能量在符號邊界處聚集的特點，如Gardner定時估計器、Mueller-Muller定時估計器等（雖然這些在某些情況下是半盲的，但其思想是理解盲估計的基礎）。 基於過采樣信號的方法： 利用過采樣信號的統計特性，構建能夠指示符號定時邊界的判決器。 基於決策反饋的方法： 結閤符號判決結果，反過來調整和優化定時估計。 利用擴頻碼的周期性： 在能夠部分獲取擴頻碼信息的情況下，利用其周期性進行定時同步。 擴頻碼盲估計（序列識彆與捕獲）： 基於匹配濾波與相關纍積的方法： 在不知道確切擴頻碼的情況下，嘗試用一係列候選碼進行匹配濾波，並纍積相關值來判斷最佳匹配。 基於二階統計量的盲識彆： 利用擴頻碼在特定統計意義下的性質，無需預知序列本身即可進行識彆。 基於高階統計量的盲識彆： 利用信號在高階統計域的非高斯性，尤其對於PN序列，在高階纍積量中會錶現齣特殊的結構，可用於識彆。 機器學習與模式識彆方法： 將機器學習模型（如神經網絡）應用於擴頻碼的模式識彆和分類。 差分碼檢測： 對於一些差分編碼的擴頻碼，可以通過檢測碼之間的差分關係進行盲識彆。 符號速率盲估計： 基於信號周期性檢測： 利用信號的自相關函數或功率譜密度中的周期性峰值來估計符號速率。 基於信號能量變化率的方法： 符號速率直接影響信號能量的纍積和衰減速度，可通過分析能量變化率來估計。 聯閤估計： 將符號速率與其他參數（如定時）進行聯閤盲估計，提高整體性能。 第四部分：盲處理中的同步與解調技術 在完成參數的盲估計之後，如何利用這些估計值進行有效的同步和解調是關鍵。 盲載波同步與跟蹤： 基於PLL（鎖相環）的盲同步： 將估計齣的載波頻率偏移作為PLL的輸入，實現載波的捕獲與跟蹤。 基於DDFS（數字直接頻率閤成器）的補償： 利用盲估計的頻率值，通過DDFS産生補償信號。 迭代細化同步： 在粗略估計的基礎上，通過迭代過程不斷優化載波相位和頻率。 盲定時同步與跟蹤： 基於盲估計值的補償： 利用估計齣的符號定時，調整采樣點，實現對符號邊界的逼近。 反饋式盲定時跟蹤： 結閤信號判決結果，不斷調整定時跟蹤環路，適應信號的變化。 盲解擴與解調： 利用估計的擴頻碼進行解擴： 在盲估計齣擴頻碼後，將其應用於標準解擴過程。 基於最大似然準則的盲解調： 在未知參數的情況下，構建最優的信號判決器。 聯閤盲處理與決策反饋： 將盲估計、同步和解調過程進行融閤，形成端到端的盲處理係統。 第五部分：直擴信號盲處理的應用領域與前沿研究 本部分將探討直擴信號盲處理在實際應用中的重要性，並展望未來的發展趨勢。 軍事偵察與電子對抗： 未知信號識彆與定位： 在戰場環境中，快速識彆和定位敵方發射的直擴信號，而不依賴於先驗信息。 自適應抗乾擾： 在強乾擾環境下，動態估計並補償乾擾信號，保護己方通信。 信號情報（SIGINT）分析： 對捕獲的直擴信號進行深度分析，提取有價值的情報。 民用通信與物聯網： 低功耗與自適應通信： 在傳感器網絡等低功耗場景，簡化終端設計，實現信號的自適應收發。 未知設備接入與頻譜感知： 在復雜的無綫頻譜環境中，識彆和接入未知信號，實現頻譜的有效利用。 定位與導航： 利用直擴信號的特性，結閤盲處理技術實現高精度的定位。 科研與未來展望： 深度學習在盲處理中的應用： 利用深度學習強大的特徵提取和模式識彆能力，開發更高效、更魯棒的盲處理算法。 多用戶MIMO係統中的盲處理： 在復雜的多用戶環境下，如何實現各個用戶信號的盲處理。 人工智能驅動的無綫通信： 將人工智能技術融入無綫通信係統，實現全局最優的資源管理和信號處理。 與其他信號處理技術的融閤： 如認知無綫電、軟件定義無綫電等，共同推動無綫通信技術的進步。 總結 直擴信號的盲處理是一個充滿挑戰且富有活力的研究領域。本書希望通過係統性的闡述，為讀者構建一個清晰的知識體係，深入理解直擴信號盲處理的原理、方法和應用。無論您是緻力於無綫通信技術的研究者，還是希望在實際工程中解決復雜信號處理問題的工程師，抑或是對無綫世界充滿好奇的學生，相信本書都能為您提供有價值的啓示和幫助。掌握直擴信號的盲處理技術，如同掌握瞭在信息洪流中“聽聲辨位”的秘密武器，將有力地推動下一代無綫通信技術的發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《直擴信號的盲處理》給我一種非常技術化的感覺。我本身是做通信係統硬件設計的，雖然接觸過信號處理，但對於“盲處理”這個概念，總覺得有點神秘。我猜想這本書會深入講解直擴信號在復雜信道中的錶現，以及在無法獲得信道信息、擴頻序列等先驗知識的情況下，如何設計齣能夠工作的信號接收和處理單元。我腦海中會浮現齣一些諸如盲均衡、盲分離、盲溯源之類的情景。這可能會涉及到一些高級的統計信號處理技術，比如盲源分離中的獨立成分分析（ICA）或者主成分分析（PCA）在直擴信號領域的變體應用。也許書中還會介紹一些基於迭代優化的方法，通過不斷的逼近來達到信號恢復的目標。我期待這本書能夠提供一些實際工程上的參考，比如在設計某種特定的無綫通信係統時，如何運用這些盲處理技術來剋服信道不確定性帶來的挑戰，或者提高係統的魯棒性。

評分☆☆☆☆☆

拿到《直擴信號的盲處理》這本書，我抱著一種學習新知識的心態。我對直擴信號的理解，主要停留在它的基本原理和一些經典的接收技術上，比如匹配濾波器、滑動相關器等。但是，“盲處理”這個概念，在我看來，似乎意味著一種更高級、更靈活的信號處理方式。我猜測這本書會探討在通信係統中，當某些關鍵的先驗信息缺失時（比如無法事先知道擴頻碼的具體序列、或者信號到達時間存在不確定性），如何依然能夠有效地提取和處理直擴信號。這可能涉及到一些自適應算法，或者是一些利用信號統計特性進行估計的方法。我想象書中可能會介紹一些算法，能夠通過觀察接收到的信號序列，自動地學習到或者估計齣必要的參數，從而實現對直擴信號的有效恢復。這對於一些開放式通信場景，或者對抗性很強的通信環境，可能會有非常重要的意義。我期待書中能提供一些具體的算法流程和性能分析，最好能有一些仿真結果作為佐證，來展示這些“盲處理”技術的有效性。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書，名字是《直擴信號的盲處理》，說實話，第一反應就是這玩意兒是給誰看的？我之前對直擴信號的瞭解僅限於一些基礎概念，比如它在CDMA通信中的應用，以及擴頻帶來的抗乾擾能力。但“盲處理”這個詞，總讓我聯想到一些高深的算法和復雜的數學推導，估計得是信號處理領域的專業人士纔能完全領會其中的精髓吧。我猜想這本書可能會從理論層麵開始，詳細闡述直擴信號的數學模型，包括其生成過程、在噪聲和乾擾下的錶現等等。然後，進入核心的“盲處理”部分，這裏我腦海裏浮現的可能是各種濾波技術、迭代算法、或者是一些優化方法，用來在不知道某些關鍵參數的情況下，將目標信號從混閤信號中分離齣來，或者恢復其原始信息。我設想書中會包含大量的公式和定理，可能還會用一些圖示來輔助理解那些抽象的概念。這絕對不是一本可以隨意翻閱的輕鬆讀物，它更像是一本需要靜下心來，仔細研讀的學術專著，適閤那些想要深入鑽研直擴信號底層機理的讀者，或許是研究生或者在相關領域工作的工程師。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就很有技術深度，直擴信號的盲處理，光聽這個名字，我就覺得裏麵肯定藏著不少硬核的知識。我一直在信息通信領域摸爬滾打，對於信號處理，尤其是那些需要“盲”著去處理的場景，一直充滿好奇。我設想這本書會深入淺齣地講解直擴信號的基本原理，可能還會從它的特點齣發，比如擴頻碼的選取、同步捕獲的挑戰等等。然後，重點肯定會放在“盲處理”這個概念上，我猜想它會介紹在無法獲取先驗信息（比如擴頻碼的精確參數、信道的狀態信息等）的情況下，如何設計齣有效的信號處理算法。這可能是很多實際通信係統設計中繞不開的難題，畢竟真實世界的信道環境總是充滿不確定性。我期待書中能探討一些前沿的信號復原技術，比如基於機器學習的盲估，或者是一些統計信號處理的經典方法在直擴信號上的應用。我甚至覺得，它可能會涉及一些信息論的原理，來解釋在信息受限的情況下，如何最大化信號的可用性。總之，這本書在我看來，是一本能夠拓寬我信號處理視野、解決實際工程難題的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

《直擴信號的盲處理》這個書名，在我看來，直擊瞭通信信號處理中的一個核心難點。我經常在想，在很多實際應用場景中，我們往往無法完全掌握所有關於信號的先驗信息，比如在乾擾環境下，或者在低功耗設備中，信號可能受到嚴重失真，甚至擴頻碼的具體參數都無法事先獲知。這本書，我猜想，就是為瞭解決這些問題而存在的。我期待它能詳細闡述直擴信號的特性，以及它在麵臨信息缺失時的挑戰。然後，重點會放在“盲處理”的方法論上，我猜想書中會介紹一些不依賴於先驗知識的信號估計與恢復技術。這可能包括一些基於統計模型的方法，也可能是一些基於機器學習或者深度學習的最新進展。我希望書中能夠給齣清晰的算法原理，並且對算法的復雜度、收斂性以及在不同信噪比和乾擾條件下的性能進行詳細的分析。這本書如果能為我提供一套完整的、實用的盲處理框架，那將是非常有價值的。