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基于因子图消息传递算法的伪码快速捕获方法

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目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 课题研究的背景和意义

1.1.1 伪码同步技术概述

1.1.2 传统伪码捕获方法概述

1.1.3 课题的应用领域与研究意义

1.2 基于消息传递的伪码捕获研究现状

1.3 论文的主要工作

第2章 消息传递理论与信号模型

2.1 无向图及其消息传递算法

2.1.1 内在概率、外概率和后验概率

2.1.2 无向图与消息传递算法

2.1.3 无向图上外边的消息传递

2.1.4 无向图上内边的消息传递

2.2 边缘函数、因子图与消息传递算法

2.2.1 边缘函数与因子图

2.2.2 表达式树

2.2.3 边缘函数的计算

2.2.4 因子图和积算法信息传递的实例

2.2.5 和积算法与最小和算法的关系

2.3 伪码捕获的信号模型

2.4 本章小结

第3章 m序列迭代捕获算法

3.1 m序列因子图的建立方法

3.2 和积算法m序列捕获

3.3 最小和算法m序列捕获

3.3.1 对数域和积算法

3.3.2 基于最小和算法的迭代捕获步骤

3.4 带有隐藏节点因子图及前后向迭代捕获算法

3.5 单路信号m序列迭代捕获的仿真分析

3.5.1 和积算法的性能仿真及其改进

3.5.2 最小和算法与和积算法的性能比较

3.5.3 带隐藏节点和不带隐藏节点因子图性能比较

3.6 多路信号m序列迭代捕获算法

3.6.1 多路信号联合初始信息进化方法

3.6.2 多重迭代捕获法

3.6.3 多路信号迭代捕获算法设计

3.7 本章小结

第4章 Gold码迭代捕获算法

4.1 Gold码校验关系的确定

4.2 校验关系分析

4.2.1 冗余校验的作用

4.2.2 单独校验关系特性分析

4.3 Gold码的冗余校验捕获法

4.4 Gold码的分层校验捕获法

4.4.1 分层校验模型的建立与优化

4.4.2 分层校验模型的迭代步骤

4.5 Gold码迭代捕获的仿真分析

4.6 本章小结

第5章 迭代伪码捕获方法的性能分析

5.1 密度进化收敛性分析

5.1.1 无环因子图上的密度进化

5.1.2 有环因子图上的密度进化

5.1.3 伪码迭代捕获的密度进化收敛性分析结果

5.2 基于EXIT图的收敛性分析

5.2.1 EXIT图分析方法

5.2.2 噪声门限现象及其判决方法

5.2.3 伪码迭代捕获的EXIT图收敛性分析结果

5.3 本地码同步方法及其捕获性能分析

5.3.1 本地码同步方法

5.3.2 检测概率分析

5.3.3 捕获时间与复杂度分析

5.4 初始信息对捕获性能的影响

5.4.1 载波同步分析

5.4.2 采样率分析

5.5 本章小结

第6章 迭代伪码捕获的码元同步

6.1 码元相位差对捕获性能的影响

6.1.1 码元相位差对迭代性能的影响

6.1.2 码元相位差对相关验证的影响

6.2 基于搜索策略的码元同步方法

6.3 基于重采样的码元同步方法

6.3.1 基于原始采样点的重采样点恢复

6.3.2 码元误差检测

6.3.3 数字环路滤波器设计

6.3.4 重采样时刻确定

6.4 基于三阶累积量的码元同步

6.4.1 基于三阶累积量的码元同步原理

6.4.2 基于三阶累积量的码元同步方法

6.5 本章小结

第7章 迭代伪码捕获系统设计实例

7.1 无线电导航天波捕获的设计实例

7.1.1 码元同步与载波同步的配合

7.1.2 三路天波迭代捕获方案设计

7.1.3 迭代与向量估计方法的选择以及整体性能分析

7.2 UWB系统的设计实例

7.2.1 最优Gold码族的选择

7.2.2 整体迭代捕获方案设计

7.3 本章小结

结论

参考文献

攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢

附录A 构成马尔科夫链的证明

附录B 所有10级本原多项式系数

附录C 所有10级Gold码族的校验特性

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摘要

迭代伪码捕获算法就是将基于因子图的迭代消息传递算法应用于伪随机码的捕获,其主要思路是根据伪随机码自身存在的约束关系,建立因子图模型,然后利用软信道初始信息在因子图上执行消息传递算法,通过迭代处理,得到本地对接收序列的最大后验估计,并据此生成本地码,从而完成伪码的捕获。该方法因为其捕获时间短、实现复杂度低而获得人们的广泛重视,对于该方法的研究国内外刚刚起步,本文对迭代伪码捕获算法从理论和仿真角度上进行了深入的研究,主要研究内容如下:
   首先为了得到任意因子图上的消息传递算法,本文以无向图及其消息传递算法为基础,以边缘函数和表达式树为分析工具,推导了因子图上和积算法的运算规则。然后将迭代伪码捕获算法的两个应用背景用统一的信号模型表示,这些作为迭代伪码捕获的理论基础。
   为了将消息传递算法应用于m序列捕获,本文首先给出一种因子图的建立方法,然后详细分析了单路信号不同消息传递算法与不同因子图结构的迭代伪码捕获运算步骤与算法流程,并进行了仿真分析。最后分析多路信号迭代伪码捕获算法,提出了两个重要的改进方法--多路联合初始信息进化方法与多重迭代方法,并最终给出两种改进方法相结合的多路迭代捕获方案。
   以m序列捕获为基础,本文分析了Gold码的迭代捕获算法。首先给出了一种Gold码等效稀疏校验关系的求取方法,然后分析了校验关系特性,找到了求取最优校验关系的方法。然后针对Gold码的冗余校验捕获法,提出了一种改进的运算方法一顺次校验方法;针对分层校验捕获法,给出了分层因子图的优化方法。
   在对各种迭代捕获算法进行直观分析的基础上,本文对算法的性能进行更深入的理论分析。首先用密度进化方法和EXIT图方法对迭代捕获算法进行了收敛性分析,然后提出了几种迭代后初始向量估计方法,并进行了检测概率、捕获时间与复杂度分析。最后对软信道初始信息获取过程中的载波同步和采样率进行分析,给出了一种载波同步方法,并分析了增加采样率对提高捕获性能的作用。
   码元同步是迭代伪码捕获算法的前提条件。本文分析了码元相位差对迭代捕获的影响,然后给出一种搜索同步法,提出了基于重采样和三阶相关的码元相位同步方法,并给出各方法的适用范围。
   本文的最后针对两个应用领域给出了迭代伪码捕获算法的两个应用实例。在无线电导航天波捕获应用实例中,提出了m序列码元同步与载波同步相互配合的方法,并给出了无线电导航系统3路天波的迭代捕获方案。在超宽带应用实例中,求出了适用于迭代捕获的最佳Gold码族,并给出了一种多路迭代捕获方案。

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