自编码扩频通信同步捕获研究——电子科技大学硕士论文

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"AR滤波的参数模型-东北大学数据库试卷" 扩频通信系统是一种利用扩频序列对信息信号进行调制的技术,具有抗干扰性强、安全性高等特点,尤其适用于无线移动通信环境。自编码扩频通信是扩频通信的一个分支,它通过利用传输的数据信息动态生成扩频码,增强了系统的抗干扰性和安全性。 在自编码扩频通信中,信息流首先经过压缩编码等预处理,去除冗余,转化为随机数据流。这个随机数据流随后被用于生成扩频序列,而不是依赖固定的伪随机序列(如PN码),从而提高了序列的随机性和动态性,降低了被截获的可能性。 对于自编码扩频通信的同步捕获,这是一个关键问题,因为接收端无法预先知道扩频序列,必须从接收到的信号中实时恢复。编码同步捕获涉及对信号的精确同步,以便正确地解扩接收到的扩频信号。在这一过程中,通常需要设计特定的同步算法,这些算法需要在加性白高斯噪声(AWGN)信道、多径衰落(如瑞利衰落)信道以及多址干扰(MAI)环境中表现出良好的性能。 AR滤波器是参数模型中的一种,常用于信号处理,特别是在估计信号序列的系统参数时。AR滤波器的参数模型如图2-9所示,它包括一个已知的二进制序列u(n)、高斯白噪声序列v(n)和AR滤波器的系数A(n)。AR滤波器的级数P代表了模型的复杂度,其工作原理是通过当前时刻的信号与过去若干时刻的信号的线性组合来预测当前信号,公式为u(n)+A(1)u(n-1)+...+A(p)u(n-p)=V(n)。滤波器的传递函数H(w)影响信号的功率谱密度,通过计算可以得到u(n)的功率谱密度Pu(w)。 在仿真和实际应用中,AR滤波器通常与其他滤波模型(如MA和ARMA)一起被用来估计信号参数。AR滤波器的参数估计方法包括最大似然估计、最小二乘估计等,这些方法旨在最小化预测误差,以最准确地估计信号的统计特性。 扩频通信系统中的自编码扩频通信通过动态生成扩频序列提高了安全性和抗干扰性,而AR滤波器则在信号处理中起到关键作用,帮助估计和恢复信号。在实际应用中,编码同步捕获的算法设计和优化对于实现高效、可靠的自编码扩频通信至关重要。未来的研究可能会进一步探索更先进的同步策略和更复杂的信道环境下扩频通信系统的性能。
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