基于時分?jǐn)?shù)據(jù)調(diào)制信號的N-χ系數(shù)捕獲判決方法

馮永新， 何寬， 劉芳， 梁東

(1.沈陽理工大學(xué) 研究生院， 遼寧 沈陽 110159； 2.沈陽理工大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院， 遼寧 沈陽 110159)

0 引言

擴(kuò)頻通信技術(shù)作為具有巨大商業(yè)價值和軍用價值的信息傳輸技術(shù)，兼?zhèn)淇垢蓴_性強(qiáng)、低截獲率、保密性好、便于隨機(jī)接入和易于實(shí)現(xiàn)碼分多址的特點(diǎn)，成為世界各國的研究熱點(diǎn)。隨著擴(kuò)頻通信技術(shù)跨領(lǐng)域技術(shù)融合的不斷發(fā)展，使得無線傳輸頻段資源越來越緊張，頻段內(nèi)干擾越來越嚴(yán)重，進(jìn)而導(dǎo)致信號抗干擾性降低，保密性變差。在這種情況下，新一代擴(kuò)頻調(diào)制信號的研究就變得尤為重要。

新一代擴(kuò)頻調(diào)制信號除了其擴(kuò)頻偽碼從短周期向長周期、非周期的方向轉(zhuǎn)變外，調(diào)制方式也發(fā)生了重要變革。在傳統(tǒng)調(diào)制方式基礎(chǔ)上，為更好地提高擴(kuò)頻通信質(zhì)量，提高抗欺騙、抗模仿能力，在不影響頻段共享的前提下，新型時分?jǐn)?shù)據(jù)調(diào)制(TDDM)方式被提出，該調(diào)制方式憑借獨(dú)特的時分結(jié)構(gòu)提高了信號傳輸?shù)谋Ｃ苄?，并改善了信號的捕獲精度，大大提高了擴(kuò)頻調(diào)制信號適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的能力，但與此同時由基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)特性引發(fā)的翻轉(zhuǎn)位置模糊問題也為接收端正確恢復(fù)出基帶數(shù)據(jù)帶來了新的挑戰(zhàn)。

為解決TDDM信號的基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置模糊問題，一種基于影響因子的模糊抑制捕獲方法被提出，該方法為加快搜索速度首先對接收信號進(jìn)行搜索引導(dǎo)處理，判斷擴(kuò)頻偽碼的起始時間，然后通過建立最大影響因子和最小影響因子解決基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置模糊問題，提高了估計精度，降低了處理復(fù)雜度；針對TDDM信號同步過程中的模糊問題，提出一種TDDM信號的雙通道時域模糊抑制同步方法，首先利用雙通道疊加判決進(jìn)行一次同步，在Doppler大頻偏搜索范圍進(jìn)行初步頻偏搜索并進(jìn)行補(bǔ)償，對碼相位偏移進(jìn)行初步估計，已達(dá)到提高二次同步的效率和精度的目的；隨后，根據(jù)初步同步所得的兩路相關(guān)結(jié)果進(jìn)行二次同步的通道選擇，再進(jìn)入相應(yīng)通道實(shí)現(xiàn)精確同步，并對含有數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)的信號進(jìn)行數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的估計。考慮到捕獲精度、捕獲速度等因素，提出了一種3階直接捕獲算法(3SDA)，該算法主要包括合路快捕、正負(fù)并行精捕和模糊判決3個階段，彌補(bǔ)了時分?jǐn)?shù)據(jù)調(diào)制引發(fā)的漏捕現(xiàn)象，縮小了基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的判決誤差，提高了判決精度。上述兩種方法雖然可以估計基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置，但是捕獲精度及環(huán)境適應(yīng)性還有待提高。

為有效解決TDDM信號由基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)引發(fā)的捕獲精度及環(huán)境適應(yīng)性問題，本文提出一種-系數(shù)捕獲判決方法，該方法可以高精度地判決基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置進(jìn)而正確恢復(fù)基帶數(shù)據(jù)，同時具有良好的環(huán)境適應(yīng)性。

1 TDDM信號

TDDM調(diào)制方式是在傳統(tǒng)擴(kuò)頻調(diào)制方式基礎(chǔ)上進(jìn)行TDDM，即基帶數(shù)據(jù)以時間分離式的調(diào)制方式進(jìn)行擴(kuò)頻調(diào)制，信號中采用了有數(shù)據(jù)信息分量與無數(shù)據(jù)信息分量交替?zhèn)鬏數(shù)姆绞?，TDDM信號產(chǎn)生原理如圖1所示。

圖1 TDDM信號產(chǎn)生原理Fig.1 Schematic diagram of TDDM signal generation

由圖1可見，擴(kuò)頻偽碼經(jīng)碼片拆分后分為奇數(shù)位碼片和偶數(shù)位碼片，奇數(shù)位碼片與基帶數(shù)據(jù)進(jìn)行異或處理，異或處理后含有基帶數(shù)據(jù)的擴(kuò)頻偽碼與偶數(shù)位碼片進(jìn)行碼片合成，最終形成奇偶間隔調(diào)制的TDDM信號。TDDM信號結(jié)構(gòu)如圖2所示。圖2中，PNo+data為擴(kuò)頻偽碼的奇數(shù)位碼片與基帶數(shù)據(jù)異或處理結(jié)果，PNe為擴(kuò)頻偽碼的偶數(shù)位碼片。由此看出，擴(kuò)頻偽碼的奇數(shù)位碼片和偶數(shù)位碼片的調(diào)制方式不同但互不影響，由此產(chǎn)生了由有數(shù)據(jù)位調(diào)制和無數(shù)據(jù)位調(diào)制結(jié)合的TDDM信號。

圖2 TDDM信號結(jié)構(gòu)圖Fig.2 TDDM signal structure diagram

經(jīng)載波調(diào)制后TDDM信號()的數(shù)學(xué)表達(dá)式如(1)式所示：

()=(-)cos (2π(-)(-)+)

(1)

式中：為載波信號的幅值；(·)為擴(kuò)頻偽碼經(jīng)TDDM調(diào)制處理后的TDDM調(diào)制序列；為載波信號的頻率；為頻率的Doppler偏移量；與分別為時間和相位的相對偏移量。TDDM調(diào)制序列()的表達(dá)式如(2)式所示：

(2)

式中：()為基帶數(shù)據(jù)信息序列；()為擴(kuò)頻偽碼序列。

為進(jìn)一步分析基帶數(shù)據(jù)分別為+1和-1時的TDDM信號形式，經(jīng)(1)式和(2)式推導(dǎo)可得，當(dāng)基帶數(shù)據(jù)為+1時，TDDM信號數(shù)學(xué)表達(dá)式如(3)式所示：

()=
(-)cos (2π(-)(-))+)=
(-)cos (2π(-)(-))+)

(3)

當(dāng)基帶數(shù)據(jù)為+1時，擴(kuò)頻偽碼不發(fā)生改變，TDDM調(diào)制序列與擴(kuò)頻偽碼序列相同，如圖3所示，即+1擴(kuò)頻。

圖3 基帶數(shù)據(jù)為+1時TDDM調(diào)制序列Fig.3 TDDM modulation sequence when baseband data is +1

同理，經(jīng)(1)式和(2)式推導(dǎo)可得，當(dāng)基帶數(shù)據(jù)為-1時，TDDM信號數(shù)學(xué)表達(dá)式如(4)式所示：

(4)

當(dāng)基帶數(shù)據(jù)為-1時，偶數(shù)位碼片的擴(kuò)頻偽碼不發(fā)生改變，奇數(shù)位碼片的擴(kuò)頻偽碼發(fā)生翻轉(zhuǎn)，TDDM調(diào)制序列相當(dāng)于擴(kuò)頻偽碼序列被速率為擴(kuò)頻偽碼速率一半的方波調(diào)制后的序列，如圖4所示，即-1擴(kuò)頻。

圖4 基帶數(shù)據(jù)為-1的TDDM調(diào)制序列Fig.4 TDDM modulation sequence when baseband data is -1

2 時域模糊分析

基于TDDM信號的調(diào)制特性，采用相關(guān)捕獲方法進(jìn)行捕獲判決，并根據(jù)相關(guān)結(jié)果進(jìn)行時域模糊分析。

2.1 +1擴(kuò)頻相關(guān)

基帶數(shù)據(jù)只含有+1情況，即+1擴(kuò)頻時，TDDM調(diào)制序列與本地擴(kuò)頻偽碼序列的相關(guān)結(jié)果如圖5所示，與經(jīng)TDDM調(diào)制后本地擴(kuò)頻偽碼序列的相關(guān)結(jié)果如圖6所示。

圖5 與本地擴(kuò)頻偽碼相關(guān)結(jié)果Fig.5 Correlation results with local spread spectrum pseudo code

圖6 與TDDM調(diào)制后的本地擴(kuò)頻偽碼相關(guān)結(jié)果Fig.6 Correlation result with local spread spectrum pseudo code after TDDM modulation

由圖5和圖6可以看出，+1擴(kuò)頻時，信號中不含有TDDM調(diào)制成分，與本地擴(kuò)頻偽碼的相關(guān)結(jié)果峰值明顯，近似自相關(guān)，與經(jīng)TDDM調(diào)制后的本地擴(kuò)頻偽碼的相關(guān)結(jié)果無明顯峰值。

2.2 -1擴(kuò)頻相關(guān)

基帶數(shù)據(jù)只含有-1情況，即-1擴(kuò)頻時，TDDM調(diào)制序列與本地擴(kuò)頻偽碼序列的相關(guān)結(jié)果如圖7所示，與經(jīng)TDDM調(diào)制后本地擴(kuò)頻偽碼序列的相關(guān)結(jié)果如圖8所示。

圖7 與本地擴(kuò)頻偽碼相關(guān)結(jié)果Fig.7 Correlation results with local spread spectrum pseudo code

圖8 與TDDM調(diào)制后的本地擴(kuò)頻偽碼相關(guān)結(jié)果Fig.8 Correlation result with local spread spectrum pseudo code after TDDM modulation

由圖7和圖8可以看出，-1擴(kuò)頻時，信號中含有TDDM調(diào)制成分，與本地擴(kuò)頻偽碼的相關(guān)結(jié)果無明顯峰值，與經(jīng)TDDM調(diào)制后的本地擴(kuò)頻偽碼的相關(guān)結(jié)果峰值明顯，近似自相關(guān)。

2.3 +1向-1翻轉(zhuǎn)擴(kuò)頻相關(guān)

基帶數(shù)據(jù)由+1向-1發(fā)生翻轉(zhuǎn)情況，即模糊擴(kuò)頻時，在基帶數(shù)據(jù)累積時間比為3∶7的情況下，TDDM調(diào)制序列與本地擴(kuò)頻偽碼序列的相關(guān)結(jié)果如圖9所示，與經(jīng)TDDM調(diào)制后本地擴(kuò)頻偽碼序列的相關(guān)結(jié)果如圖10所示，在基帶數(shù)據(jù)累積時間比為5∶5的情況下，TDDM調(diào)制序列與本地擴(kuò)頻偽碼序列的相關(guān)結(jié)果如圖11所示，與經(jīng)TDDM調(diào)制后本地擴(kuò)頻偽碼序列的相關(guān)結(jié)果如圖12所示。

圖9 與本地擴(kuò)頻偽碼相關(guān)結(jié)果Fig.9 Correlation results with local spread spectrum pseudo code

圖10 與TDDM調(diào)制后的本地擴(kuò)頻偽碼相關(guān)結(jié)果Fig.10 Correlation result with local spread spectrum pseudo code after TDDM modulation

圖11 與本地擴(kuò)頻偽碼相關(guān)結(jié)果Fig.11 Correlation results with local spread spectrum pseudo code

圖12 與TDDM調(diào)制后的本地擴(kuò)頻偽碼相關(guān)結(jié)果Fig.12 Correlation result with local spread spectrum pseudo code after TDDM modulation

由圖9、圖10、圖11和圖12可以看出，模糊擴(kuò)頻時，與本地擴(kuò)頻偽碼的相關(guān)結(jié)果和與經(jīng)TDDM調(diào)制后的本地擴(kuò)頻偽碼的相關(guān)結(jié)果均出現(xiàn)明顯峰值，但是相對于+1擴(kuò)頻時和-1擴(kuò)頻時，峰值結(jié)果均明顯降低。與此同時，當(dāng)基帶數(shù)據(jù)累積時間比為3∶7時，與本地擴(kuò)頻偽碼的相關(guān)結(jié)果和與經(jīng)TDDM調(diào)制后的本地擴(kuò)頻偽碼的相關(guān)結(jié)果的相關(guān)峰值比近似為3∶7，當(dāng)基帶數(shù)據(jù)累積時間比為5∶5時，與本地擴(kuò)頻偽碼的相關(guān)結(jié)果和與經(jīng)TDDM調(diào)制后的本地擴(kuò)頻偽碼的相關(guān)結(jié)果相關(guān)峰值近似相等，即基帶數(shù)據(jù)+1和-1的含量與本地擴(kuò)頻偽碼的相關(guān)結(jié)果和與經(jīng)TDDM調(diào)制后的本地擴(kuò)頻偽碼的相關(guān)結(jié)果的相關(guān)峰值呈線性關(guān)系，為模糊消除捕獲方法的提出提供了理論依據(jù)。

3 N-χ系數(shù)捕獲判決

本文針對基帶數(shù)據(jù)由+1向-1或由-1向+1發(fā)生翻轉(zhuǎn)時不能精確同步的問題，提出一種-系數(shù)捕獲判決方法，目的是解決TDDM信號在模糊擴(kuò)頻時基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置模糊的問題。

3.1 Doppler頻偏補(bǔ)償

為解決基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置模糊問題，需要確定當(dāng)前累積時間內(nèi)TDDM信號的擴(kuò)頻方式。由于信號在傳輸過程中受噪聲干擾和多徑干擾的影響，使得載波偏離中心頻率，產(chǎn)生Doppler頻偏，影響同步精度，需要進(jìn)行Doppler頻偏搜索并進(jìn)行補(bǔ)償，使Doppler頻偏在一定的誤差范圍內(nèi)。然后對經(jīng)過Doppler頻率補(bǔ)償后的接收信號進(jìn)行并行處理，即將接收信號同時與本地擴(kuò)頻偽碼序列(記為P支路)和經(jīng)TDDM調(diào)制的本地擴(kuò)頻偽碼序列(記為Q支路)進(jìn)行相關(guān)處理，其表達(dá)式分別如(5)式和(6)式所示：

()=[()*((()))]

(5)

()=

[()*((()))]

(6)

式中：()為時刻接收信號與本地擴(kuò)頻偽碼支路相關(guān)處理后的峰值結(jié)果；為本地擴(kuò)頻偽碼；為經(jīng)TDDM調(diào)制的本地擴(kuò)頻偽碼；()為時刻接收信號與經(jīng)TDDM調(diào)制的本地擴(kuò)頻偽碼支路相關(guān)處理后的峰值結(jié)果；表示逆快速傅里葉變換；表示快速傅里葉變換；表示求復(fù)數(shù)共軛。

3.2 判斷擴(kuò)頻方式

進(jìn)一步通過P支路和Q支路的最大峰值、與平均峰值的比值與門限的判決，判斷當(dāng)前累積時間內(nèi)的擴(kuò)頻方式。根據(jù)比例峰值與判決門限的比較結(jié)果，擴(kuò)頻方式的判決歸納為(7)式所示：

(7)

經(jīng)過并行處理，可以判斷當(dāng)前累積時間內(nèi)的擴(kuò)頻方式，當(dāng)擴(kuò)頻方式為模糊擴(kuò)頻時，需要進(jìn)行模糊消除處理。模糊消除處理是基于基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置與并行處理中P支路和Q支路相關(guān)結(jié)果的線性關(guān)系，從而估計基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)的具體位置。因此引入系數(shù)判決，系數(shù)判決式如(10)式所示：

(8)

(9)

(10)

式中：為P支路和Q支路比例峰值比；為數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置占信號長度的比例；為P支路相關(guān)結(jié)果最大峰值與平均峰值的比值；為Q支路相關(guān)結(jié)果最大峰值與平均峰值的比值；為信號起始位置到數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的采樣點(diǎn)數(shù)；為累積時間內(nèi)信號的總采樣點(diǎn)數(shù)。在捕獲精度要求不高的情況下，系數(shù)可以近似為常數(shù)值1。

3.3 模糊消除處理

進(jìn)一步對系數(shù)進(jìn)行分析，假設(shè)基帶數(shù)據(jù)信息由+1向-1發(fā)生翻轉(zhuǎn)且Doppler頻率偏移搜索在步進(jìn)量100 Hz的情況下進(jìn)行，經(jīng)頻率偏移補(bǔ)償后生成的本地載波仍然與接收信號的載波頻率存在一定的頻差′，分別在頻差′為最大值50 Hz、最小值0 Hz以及中介值20 Hz的情況下進(jìn)行仿真分析，系數(shù)隨基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的變化如圖13所示。規(guī)定參數(shù)的取值范圍為[0，10]，當(dāng)=1時，表明基帶數(shù)據(jù)+1與基帶數(shù)據(jù)-1的累積時間比為1∶9，即基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置在累積時間的110處。

圖13 不同頻差f′情況下χ系數(shù)隨基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的變化曲線Fig.13 Variation curve of χ coefficient with the reverse position of baseband data under different frequency difference f′

由圖13可以看出，系數(shù)除在數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置在累計時間的邊緣處外沒有明顯抖動，其值近似等效為常數(shù)值1。將系數(shù)值在區(qū)間[07，13]進(jìn)行局部放大觀察，局部放大圖如圖14所示。由圖14可以看出，在不考慮基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置在累積時間邊緣時刻時，當(dāng)頻差′為最小值0 Hz時，系數(shù)值恒等于常數(shù)值1，當(dāng)頻差′為最大值50 Hz和中介值20 Hz時，系數(shù)值仍然可以近似等效為常數(shù)值1，同時隨著參數(shù)的增大，系數(shù)有明顯的上升趨勢。

圖14 局部放大圖Fig.14 Partial enlarged view

進(jìn)一步，在-12 dB信噪比的環(huán)境下測試，系數(shù)隨基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的變化曲線如圖15所示。

圖15 -12 dB信噪比的環(huán)境下不同頻差f′情況下χ系數(shù)隨基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的變化曲線Fig.15 Variation curve of χ coefficient with the reverse position of baseband data under different frequency difference f′ in -12 dB SNR environment

圖16 -12 dB信噪比的環(huán)境下局部放大圖Fig.16 Partial enlarged view in a -12 dB SNR environment

由圖15可以看出，在-12 dB信噪比的環(huán)境下，系數(shù)相比于無噪聲干擾環(huán)境下有較大幅度的變化，將系數(shù)值在區(qū)間[08，12]進(jìn)行局部放大觀察，局部放大圖如圖16所示。由圖16可以看出，當(dāng)存在一定的噪聲干擾和頻偏誤差時，只有當(dāng)基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置在累計時間的中間時刻附近時，系數(shù)近似等效為常數(shù)值1，而基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置在累計時間的其余位置時，系數(shù)已不能近似等效為常數(shù)值1，但在參數(shù)的固定區(qū)間內(nèi)，系數(shù)仍然可以近似等效為一個常數(shù)值。與此同時，與無噪聲環(huán)境下測試有相同結(jié)論，隨著參數(shù)的增大，系數(shù)有明顯的上升趨勢。

根據(jù)系數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式可以得出基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的表達(dá)式如(11)式所示：

(11)

由(11)式可知，在已知信號的采樣點(diǎn)數(shù)的情況下，基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置由系數(shù)和P支路與Q支路比例峰值比共同決定，由于系數(shù)與為一一映射關(guān)系，即P支路和Q支路比例峰值比一定時，有唯一的系數(shù)與之對應(yīng)。在信噪比為-12 dB、頻差′為10 Hz的環(huán)境下，分別測得P支路和Q支路比例峰值比≥1和<1情況下系數(shù)的關(guān)系曲線，<1情況下與系數(shù)的關(guān)系曲線如圖17所示，≥1情況下與系數(shù)的關(guān)系曲線如圖18所示。

圖17 η1<1情況下η1與χ系數(shù)的關(guān)系曲線Fig.17 Relationship curve between η1 and χ coefficients for η1<1

圖18 η1≥1情況下η1與χ系數(shù)的關(guān)系曲線Fig.18 Relationship curve between η1 and χ coefficients for η1≥1

由圖17和圖18可以看出，當(dāng)兩支路比例峰值比<03(記為閾值)或>12(記為閾值)時，即基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置在累積時間的邊緣時刻時系數(shù)急劇變化，此時無法準(zhǔn)確估計系數(shù)，因此通過兩支路比例峰值比判斷出基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置在累積時間的邊緣時刻時，可以將累積時間向前或向后推延半個累積時間長度，當(dāng)兩支路比例峰值比<時，將累積時間向后推延半個累積時間長度，當(dāng)兩支路比例峰值比>時，將累積時間向前推延半個累積時間長度，在推延后的累積時間內(nèi)既能保證存在基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)又能保證基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置遠(yuǎn)離累積時間的邊緣時刻，解決了累積時間的邊緣時刻時系數(shù)急劇變化帶來的問題。

3.4 實(shí)現(xiàn)步驟

判斷兩支路比例峰值比是否小于閾值或大于閾值，當(dāng)兩支路比例峰值比<時，累積時間向后推延半個累積時間長度，轉(zhuǎn)步驟2；當(dāng)兩通道比例峰值比>時，累積時間向前推延半個累積時間長度后執(zhí)行步驟2；否則轉(zhuǎn)步驟2。

測得閾值和對應(yīng)基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置參數(shù)和的值。

以區(qū)間[，]內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)記為當(dāng)前累積時間的總采樣點(diǎn)數(shù)，并將采樣點(diǎn)數(shù)按序分為段，其中=-，每段對應(yīng)參數(shù)的區(qū)間如表1所示。

表1 第N段對應(yīng)參數(shù)的區(qū)間Tab.1 Section N corresponds to the interval of parameter

將系數(shù)代入(11)式，求得數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置。

(12)

因此，基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的判決精度為(100-)，為最大誤差率。

4 算法性能仿真與分析

4.1 誤差率分析

為驗證-系數(shù)捕獲判決方法在模糊擴(kuò)頻時判決數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置精確度的有效性，基于MATLAB仿真環(huán)境對該方法進(jìn)行測試與分析。參數(shù)設(shè)置如下：設(shè)定在累積時間內(nèi)基帶數(shù)據(jù)由+1向-1翻轉(zhuǎn)，擴(kuò)頻偽碼速率為40 MHz，采樣速率為160 MHz，信噪比為-12 dB，單次累積時間為1 ms，經(jīng)Doppler頻偏搜索補(bǔ)償?shù)念l偏誤差為10 Hz，將信號采樣點(diǎn)數(shù)分別分為4段和5段，測得兩支路比例峰值比和系數(shù)分別如表2和表3所示。

在測得兩支路各分段區(qū)間比例峰值比和系數(shù)后，進(jìn)而得出各分段區(qū)間內(nèi)基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的誤差率曲線在分段數(shù)=4和=5時分別如圖19和圖20所示。

由圖19可以看出：在參數(shù)的各分段區(qū)間內(nèi)，誤差率曲線先降低后升高，且在累積時間的中間時刻達(dá)到最低點(diǎn)，此時誤差率近似為0，與理論分析得出的誤差率曲線形狀基本一致；在分段數(shù)=4的情況下，參數(shù)=2，=8，且在各分段區(qū)間內(nèi)誤差率的最大值均小于08，因此判定在整個區(qū)間內(nèi)誤差率的最大值為08，即判決基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的準(zhǔn)確率在992以上。

表2 N=4時兩支路比例峰值比ηi和系數(shù)χiTab.2 Peak ratio of two channels ηi and coefficient χifor N=4

表3 N=5時兩支路比例峰值比ηi和系數(shù)χiTab.3 Peak ratio of two channels ηi coefficient χifor N=5

圖19 N=4時參數(shù)Ra各區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的誤差率曲線Fig.19 Error rate curve of the datareverse position in each interval of the parameter Ra for N=4

圖20 N=5時參數(shù)Ra各區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的誤差率曲線Fig.20 Error rate curve of the datareverseposition in each interval of the parameter Ra for N=5

由圖20可以看出，在分段數(shù)=5的情況下，誤差率曲線與理論分析得出的誤差率曲線形狀基本一致，且在各分段區(qū)間內(nèi)誤差率的最大值均小于06，因此判定在整個區(qū)間內(nèi)誤差率的最大值為06，即判決基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的準(zhǔn)確率在994以上。

圖21 最大誤差率隨分段數(shù)N的變化曲線Fig.21 Variation curve of maximum error rate with segment number N

在上述參數(shù)設(shè)置情況下，將信號采樣點(diǎn)數(shù)分為段，其中2≤≤8，測得最大誤差率隨分段數(shù)的變化如圖21所示。由圖21可以看出：隨著分段數(shù)的增加，判決基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的最大誤差率有明顯的下降趨勢：當(dāng)分段數(shù)≥4時，判決基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的誤差率曲線下降趨勢并不明顯，且判決基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的準(zhǔn)確率均在99以上。綜上所述，-系數(shù)捕獲判決方法的最佳分段數(shù)為=4。

為驗證-系數(shù)捕獲判決方法在模糊擴(kuò)頻時判決數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的精確性，基于MATLAB仿真環(huán)境對該方法、模糊抑制捕獲方法和雙通道時域模糊抑制的捕獲方法從捕獲精度和環(huán)境適應(yīng)性兩個角度進(jìn)行對比測試與分析。

經(jīng)過對-系數(shù)捕獲判決方法有效性分析可知，該方法實(shí)現(xiàn)了TDDM信號基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的精確判決，在分段數(shù)=4的情況下，消除了基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置模糊問題。下面對-系數(shù)捕獲判決方法分段數(shù)=4時與模糊抑制捕獲方法及雙通道時域模糊抑制在捕獲精度方面進(jìn)行對比分析。參數(shù)設(shè)置如下：設(shè)定在累積時間內(nèi)基帶數(shù)據(jù)由+1向-1翻轉(zhuǎn)，擴(kuò)頻偽碼速率為40 MHz，采樣速率為160 MHz，單次累積時間為1 ms，信噪比為-12 dB，經(jīng)Doppler頻偏搜索補(bǔ)償?shù)念l偏誤差為10 Hz。在上述參數(shù)設(shè)置下，測得3種方法在不同翻轉(zhuǎn)位置時判決基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的誤差率曲線如圖22所示。

圖22 基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的誤差曲線Fig.22 Error curve of baseband datareverse position

由圖22可以看出，當(dāng)基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置在當(dāng)前累積時間的中間時刻時，時域模糊抑制捕獲與雙通道時域模糊抑制的捕獲方法判決基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置雖然誤差低于1%，但兩種方法判決誤差的最大值高于2.5%，而且這兩種捕獲判決誤差不穩(wěn)定。而采用-系數(shù)捕獲判決方法對基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置進(jìn)行捕獲判決時，其判決誤差始終低于0.8%，相比于模糊抑制捕獲方法及雙通道時域模糊抑制的捕獲方法，在判決基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置時具有更好的精度和穩(wěn)定性。

4.2 環(huán)境適應(yīng)性分析

TDDM信號由于無數(shù)據(jù)調(diào)制分量的存在，提高了捕獲精度的同時擁有更強(qiáng)的抗干擾性能。但是在傳輸過程中同樣受噪聲和多徑的干擾導(dǎo)致相關(guān)處理后的峰值結(jié)果降低，影響信號的捕獲精度。下面對-系數(shù)捕獲判決方法和模糊抑制捕獲方法及雙通道時域模糊抑制的捕獲方法在環(huán)境適應(yīng)性方面進(jìn)行對比分析。參數(shù)設(shè)置如下：擴(kuò)頻偽碼速率為40 MHz，采樣速率為160 MHz，單次累積時間為1 ms，信噪比為-30～10 dB，經(jīng)Doppler頻偏搜索補(bǔ)償?shù)念l偏誤差為10 Hz。在上述參數(shù)設(shè)置下，測得3種方法基帶數(shù)據(jù)在當(dāng)前累積時間內(nèi)不存在數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)的情況下的環(huán)境適應(yīng)性曲線如圖23所示，同時測得3種方法基帶數(shù)據(jù)在當(dāng)前累積時間存在數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)的情況下的環(huán)境適應(yīng)性曲線如圖24所示。

圖23 基帶數(shù)據(jù)不存在翻轉(zhuǎn)時環(huán)境適應(yīng)性曲線Fig.23 Environmental adaptability curves without baseband reverse

圖24 基帶數(shù)據(jù)存在翻轉(zhuǎn)時環(huán)境適應(yīng)性曲線Fig.24 Environmental adaptability curve with baseband data reverse

由圖23可以看出：-系數(shù)捕獲判決方法和模糊抑制捕獲及基于雙通道時域模糊抑制的捕獲方法經(jīng)相關(guān)處理后的峰值結(jié)果均隨著信噪比的不斷降低而降低；當(dāng)信噪比SNR小于-20 dB時，3種方法經(jīng)相關(guān)處理后的峰值結(jié)果會降低至無噪聲干擾情況下峰值結(jié)果的1/10以下，可能導(dǎo)致峰值結(jié)果低于判決門限而造成捕獲失??；在相同信噪比下，-系數(shù)捕獲判決方法和模糊抑制捕獲方法及雙通道時域模糊抑制的捕獲方法經(jīng)相關(guān)處理后的峰值結(jié)果近似相同，表明-系數(shù)捕獲判決方法與模糊抑制捕獲方法和雙通道時域模糊抑制的捕獲方法在基帶數(shù)據(jù)不存在翻轉(zhuǎn)時的環(huán)境適應(yīng)性近似相同。

由圖24可以看出：-系數(shù)捕獲判決方法和模糊抑制捕獲方法及雙通道時域模糊抑制的捕獲方法經(jīng)相關(guān)處理后的峰值結(jié)果均隨著信噪比的不斷降低而降低；在相同信噪比下，-系數(shù)捕獲判決方法經(jīng)相關(guān)處理后的峰值結(jié)果明顯高于模糊抑制捕獲和雙通道時域模糊抑制的捕獲方法經(jīng)相關(guān)處理后的峰值結(jié)果，表明當(dāng)基帶數(shù)據(jù)存在翻轉(zhuǎn)時，-系數(shù)捕獲判決方法的環(huán)境適應(yīng)性優(yōu)于模糊抑制捕獲方法與雙通道時域模糊抑制的捕獲方法。與此同時，由圖23和圖24對比可以看出，-系數(shù)捕獲判決方法的環(huán)境適應(yīng)性受基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)的影響較小，模糊抑制捕獲方法和雙通道時域模糊抑制的捕獲方法的環(huán)境適應(yīng)性受基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)的影響較大，3種方法相比-系數(shù)捕獲判決方法的環(huán)境適應(yīng)性更好。

5 結(jié)論

本文提出了一種-系數(shù)捕獲判決方法，在理論推導(dǎo)和方法描述的基礎(chǔ)上，對-系數(shù)捕獲判決方法進(jìn)行仿真分析，同時對-系數(shù)捕獲判決方法與模糊抑制捕獲方法進(jìn)行對比仿真分析。仿真結(jié)果表明，當(dāng)分段數(shù)≥4時，判決基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置的精確度在99%以上，驗證了該方法在消除基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置模糊問題時的有效性；無論是捕獲精度還是環(huán)境適應(yīng)性，-系數(shù)捕獲判決方法都優(yōu)于模糊抑制捕獲方法，驗證了該方法在消除基帶數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)位置模糊問題時的先進(jìn)性。