卫星导航信号与定位目标信号时延估计

多径时延估计的算法研究

南京理工大学 硕士学位论文 多径时延估计的算法研究 姓名：王玫 申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：是湘全;刘中 2001.3.1

南京理工夫学硕士学位论文 ｙ３９８Ｏ２五 中文摘要摘要 ，时延估计广泛地应用于雷达、声纳和通信等领域，是数字信号处理领域中一个十分活跃的研究课题。一般地说，时延估计可分为单径时延估计和多径时延估计：而多径时延估计是时延估计问题中极其困难和具有实际应用背景的研究内容。本文将多径时延估计作为研究内容做了一些工作。／… 该欠回顾了时延估计的应用及时延估计方法发展，阐明了几种基本时延估计方法的基本原理，主要包括广义相关时延估计方法和广义相位谱时延估计方法。 在多径时延估计研究方面，提高多径的分辨率是一个重要问题。本文讨论了两种具有高分辨率的多径时延估计方法：ＥＭ方法和ＷＲＥＬＡＸ方法。阐明了它们的基本原理，并对两种方法性能进行了计算机仿真，分析了它们在高斯噪声和周期干扰下各自性能的优劣。 由于ＥＭ和ｗＲＥＬＡｘ两种多径时延估计方法抗周期干扰的性能较差，本文将信号的循环平稳性应用于多径时延估计，提出了循环ＥＭ方法。理论分析和模拟结果表明循环ＥＭ方法抗周期干扰的性能优于ＥＭ方法和ＷＲＥＬＡＸ方法。（具有循环平稳性的信号普遍存在于实际环境中，所以循环ＥＭ方法具有一定的实用价值。尸７ 关键词：时延估计多径效应循环平稳信号广义相关处理

南京理工大学硕士学位论文英文摘要 ＡＢＳＴＲＡＣＴ Ｔｉｍｅ—ｄｅｌａｙｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ（ＴＤＥ）ｈａｓｗｉｄｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎｒａｄａｒ，ｓｏｎａＬｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｎｄｍａｎｙｏｔｈｅｒｆｉｅｌｄｓ．Ｉｔｉｓａｎａｃｔｉｖｅｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅａｉｎｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｇｅｎｅｒａｌｌｙ，ＴＤＥｐｒｏｂｌｅｍｓｃａｎｂｅｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏＴＤＥｓｏｆｓｉｎｇｌｅｐａｔｈｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｍｕｌｔｉｐａｔｈｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｌａｔｅｒｈａｓｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｂａｃｋｇｒｏｕｎｄａｎｄｉｓａｄｉｆｆｉｃｕｌｔｏｎｅｉｎＴＤＥｐｒｏｂｌｅｍｓ．ＴｈｉｓｔｈｅｓｉｓｆｏｃｕｓｅｓｏｎｔｈｅＴＤＥｉｎｍｕｌｔｉｐａｔｈｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ． Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｗｅｂｒｉｅｆｌｙｒｅｖｉｅｗｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆＴＤＥｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｅｖｅｒａｌｔｙｐｉｃａｌＴＤＥｍｅｔｈｏｄｓ．ＴｈｅｎｗｅｄｉｓｃｕｓｓｔｗｏＴＤＥｍｅｔｈｏｄｓｉｎｍｕｌｔｉｐａｔｈｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ（ＥＭｍｅｔｈｏｄａｎｄＷＲＥＬＡＸｍｅｔｈｏｄ），ｗｈｉｃｈｈａｖｅｈｉｇｈｍｕｌｔｉｐａｔｈ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ．ＷｅｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｉｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎＧａｕｓｓｉａｎｎｏｉｓｅａｎｄ ｐｅｒｉｏｄｉｃａｌｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｓｕｂｊｅｃｔｔｏｐｅｒｉｏｄｉｃａｌｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｏｒｅｓｉｓｔｐｅｒｉｏｄｉｃａｌｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｓ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｃｙｃｌｏｓｔａｔｉｏｎａｒｉｔｙ－ｂａｓｅｄＥＭｍｅｔｈｏｄ（Ｃｙｃ—ＥＭｍｅｔｈｏｍ．Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｈａｓｓｔｒｏｎｇｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｔｏｐｅｒｉｏｄｉｃａｌｉｎｔｅｒｆｅｆｅｎｃｅ．ＩｔｓｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉＳｓｕｐｅｒｉｏｒｔｏｔｈａｔｏｆＥＭａｎｄＷＲＥＬＡＸｍｅｔｈｏｄｓｉｎＧａｕｓｓｉａｎｎｏｉｓｅａｎｄｐｅｒｉｏｄｉｃａｌｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ．Ｉｎｐｒａｃｔｉｃｅ，ｔｈｅｒｅａｒｅｍａｎｙｍａｎ—ｍａｄｅｓｉｇｎａｌｓｗｈｉｃｈｈａｖｅｃｙｃｌｏｓｔａｔｉｏｎａｒｙｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｔｈｅｒｅｆｏｒｅｔｈｅＣｙｃ—ＥＭｍｅｔｈｏｄｈａｓｇｒｅａｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｐｏｔｅｎｔｉａｌ． 一，Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ：ＴｉｍｅｄｅｌａｙｅｓｔｉｍａｔｉｏｎＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇＣｙｃｌｏｓｔａｔｉｏｎａｒｙｓｉｇｎａｌｓＭｕｌｔｉｐａｔｈｅｆｆｅｃｔ ＩＩ

《信号检测与估计》总复习

《信号检测与估计》总复习 2005.4 第一章 绪 论 本章提要 本章简要介绍了信号检测与估计理论的地位作用、研究对象和发展历程，以及本课程的性能和主要内容等。 第二章 随机信号及其统计描述 本章提要 本章简要阐述了随机过程的基本概念、统计描述方法，介绍了高斯噪声和白噪声及其统计特性。 本章小结 （1）概率分布函数是描述随机过程统计特性的一个重要参数，既适用于离散随机过程，也适用于连续随机过程。一维概率分布函数具有如下性质 1),(0≤≤t x F X []0)(),(=-∞<=-∞t X P t F X ； []1)(),(=+∞<=+∞t X P t F X ； ),(),())((1221t x F t x F x t X x P X X -=<≤； 若 21x x <，则),(),(12t x F t x F X X ≥ 概率密度函数可以直接给出随机变量取各个可能值的概率大小，仅适用于连续随机变量。一维概率密度具有如下性质： 0),(≥t x f X ； 1 ),(=? +∞ ∞ -dx t x f X ； x d t x f t x F x X X ' '=? ∞ -),(),(； []?=-=<≤2 1 ),(),(),()(1221x x X X X dx t x f t x F t x F x t X x P （2）随机过程的数字特征主要包括数学期望、方差、自相关函数、协方差函数和功率谱密度。分别描述了随机过程样本函数围绕的中心，偏离中心的程度、样本波形两个不同时刻的相关程度、样本波形起伏量在两个不同时刻的相关程度和平均功率在不同频率上的分布情况。定义公式分别为： []dx t x xf t X E t m X X ?+∞ ∞ -==),()()( []{} []dx t x f t m x t m t X E t X X X X ? +∞ ∞ --=-=),()()()()(2 22 σ []2 12121212121),,,()()(),(dx dx t t x x f x x t X t X E t t R X X ? ? +∞∞-+∞ ∞ -== [][]{} [][]2 121212211 221121),,,()()()()()()(),(dx dx t t x x f t m x t m x t m t X t m t X E t t C X X X X X X ? ?∞+∞-∞+∞ ---=--=

时延估计简介及国内外研究现状

时延估计简介及国内外研究现状 1时延估计简介 (1) 2国内外时延估计现状 (2) 1时延估计简介 时间延迟估计是表征信号的一个基本参量，生活中人们所谓的时延是指从说话人开始讲话到受话人听到所说的内容的时间。一般人能忍受小于250ms的时延，若时延太长，会使通信双方都不舒服。 自1976年，Knapp和Carter关于广义相关的时延估计的论文发表以来，对时间延迟及其有关参量的估计一直是信号处理领域中活跃的研究方向。时间延迟估计在雷达、声纳、语音信号处理、地球物理勘探、故障诊断和生物医学工程等领域都有广泛的应用。它主要指利用信号处理的理论和方法对不同接收器所接收信号的时间差进行估计，来确定其它相关参量，如信源的距离、方位、速度和移动方向等。根据不同的测量环境、测量要求和不同信号的特性，分别有不同的时延估计方法，通常用到的时延估计方法有相位法、双谱法、相关法、自适应滤波器参数模型法等。随着信号处理方法不断发展和完善，现代信号处理的各种算法引入到时延估计方法中，对多径时延、可变时延提高时延估计的精度、减小了计算量。下图分别为目前国际上对时延估计的学术关注度和用户关注度，充分的显示了人们对时延估计的理解和应用情况。 图1 学术关注度

图2 用户关注度 2国内外时延估计现状 目前国际上主要的基本时延估计方法有相关法、广义加权相关时延估计算法、相关函数和功率谱密度函数、自适应时延估计算法等不同的方法。 在时延估计算法中，相关法是最经典的时延估计方法，它通过信号的自相关函数滞后的峰值估计信号之间延迟的时间差。这种方法简单易懂，容易实现，但它的不足之处是要求信号和噪声、噪声和噪声互不相关，对非平稳信号和可变时延估计的估计误差大，甚至不能估计。 广义加权相关时延估计算法(GCC)。GCC在作相关之前对接收信号进行预白处理，增强了信号中信噪比较高的频率成分，提高了信噪比，从而提高了时延估计精度。由于广义相关法是相关法的一种扩展，它仍然是统计学意义上的相关，实现起来有一定的难度，所以广义加权相关法一般用有限时间的函数值代替统计学上的时延真值，作为相关函数的估值进行时延估计。 相关函数和功率谱密度函数是一对傅立叶变换对，信号的相似性既可由相关函数在时域比较，也可由功率谱密度函数在频域比较，所以时延估计也可在频域实现。时延D通过傅立叶变换在频域上表现为功率谱密度函数的相位函数，从而通过相位函数对时延进行估计。 B.Widrow提出了自适应时延估计算法。这种算法不需要获得信号和噪声的统计先验知识，可以通过调整自身参数，跟踪时变的时延。但当滤波器阶数高时，存在计算量大，收敛速度慢等缺点，它是通过牺牲估计速度来放松对信号和噪声统计先验知识要求的。 随着时延估计算法的不断发展，又涌现了很多新的算法。利用信号相位匹配原理估计的线谱相位数据时延估计和广义相关时延估计相结合的时延估计方法;

北斗卫星导航信号串行捕获算法MATLAB仿真报告材料(附MATLAB程序)

北斗卫星导航信号串行捕获算法MATLAB仿真报告 一、原理 卫星导航信号的串行捕获算法如图1所示。 图1 卫星导航信号的串行捕获算法 接收机始终在本地不停地产生对应某特定卫星的本地伪码，并且接收机知道产生的伪码的相位，这个伪码按一定速率抽样后与接收的GPS中频信号相乘，然后再与同样知晓频率的本地产生的载波相乘。GPS中频信号由接收机的射频前端将接收到的高频信号下边频得到。实际产生对应相位相互正交的两个本地载波，分别称为同相载波和正交载波，信号与本地载波相乘后的信号分别成为，产生同相I支路信号和正交的Q 支路信号。 两支路信号分别经过一个码周期时间的积分后，平方相加。分成两路是因为C/A码调制和P码支路正交的支路上，假设是I支路。当然由于信号传输过程中引入了相位差，解调时的I支路不一定是调制时的I支路，Q支路也一样，二者不一定一一对应，因此为了确定是否检测到接收信号，需要同时对两支路信号进行研究。相关后的积分是为了获取所有相关数据长度的值的相加结果，平方则是为了获得信号的功率。最后将两个支路的功率相加，只有当本地伪码和本地载波的频率相位都与中频信号相同时，最后得到的功率才很大，否则结果近似为零。

根据这个结论考虑到噪声的干扰，在实际设计时应该设定一个判定门限，当两路信号功率和大于设定的门限时则判定为捕获成功，转入跟踪过程，否则继续扫描其它的频率或相位。 二、MATLAB仿真过程及结果 仿真条件设置：抽样频率16MHz，中频5MHz，采样时间1ms， 频率搜索步进1khz，相位搜索步进1chip，信号功率-200dBW，载 噪比55dB （1）中频信号产生 卫星导航信号采用数字nco的方式产生，如图2所示。 载波nco控制字为：carrier_nco_word=round(f_carrier*2^N/fs); 伪码nco控制字为：code_nco_word=round(f_code*2^N/fs); 图 2 其中载波rom存储的是正弦信号的2^12个采样点，伪码rom存储长度为2046的卫星伪码。这样伪码采用2psk的方式调制到射频，加性噪声很小是理想接收中频信号如图3所示。

计算机网络实验4-http时延估计

实验四 一、实验名称：http时延估计 二、实验目的：了解HTTP传输过程中的时延。 三、实验环境：运行Windows 2002/2003 Server/XP，java虚拟机，分组交换java小程序。四：实验记录：

1、基本概念：HTTP：超文本传输协议(HTTP，HyperText Transfer Protocol)是互联网上应用最为广泛的一种网络协议。所有的WWW文件都必须遵守这个标准。设计HTTP最初的目的是为了提供一种发布和接收HTML页面的方法。 2：熟悉实验环境，实验之前，要设定个项参数，如上图所示：

connection type number of parallel connection number of object per-object transmissi on delay(in Rtts) TOTAL DELAY Rtts Non-PC 1 1 0 4 Non-PC 1 2 0 6 Non-PC 1 3 0 8 Non-PC 1 4 0 10 Non-PC 1 1 0.25 4.5 Non-PC 1 1 0.5 5 Non-PC 1 1 1 6 Non-PC 1 1 2 8 Non-PC 1 2 0.25 6.75 Non-PC 1 2 0.5 7.5 Non-PC 1 2 1 9 Non-PC 1 2 2 12 Non-PC 1 3 0.25 9 Non-PC 1 3 0.5 10 Non-PC 1 3 1 12 Non-PC 1 3 2 16 Non-PC 1 4 0.25 11.25 Non-PC 1 4 0.5 12.5 Non-PC 1 4 1 15 Non-PC 1 4 2 20 Non-PCwPC 1 1 0 4 Non-PCwPC 1 1 0.25 4.5 Non-PCwPC 1 1 0.5 5 Non-PCwPC 1 1 1 6 Non-PCwPC 1 1 2 8 Non-PCwPC 1 2 0 6 Non-PCwPC 1 2 0.25 6.75 Non-PCwPC 1 2 0.5 7.5 Non-PCwPC 1 2 1 9 Non-PCwPC 1 2 2 12 Non-PCwPC 1 3 0 8 Non-PCwPC 1 3 0.25 9 Non-PCwPC 1 3 0.5 10 Non-PCwPC 1 3 1 12 Non-PCwPC 1 3 2 16 Non-PCwPC 1 4 0 10 Non-PCwPC 1 4 0.25 11.5 Non-PCwPC 1 4 0.5 12.5 Non-PCwPC 1 4 1 15

L1频段卫星导航射频前端低噪声放大器芯片AT2659.doc

L1频段卫星导航射频前端低噪声放大器芯片 AT2659 1. 概述 AT2659 是一款具有高增益、低噪声系数的低噪声放大器（LNA）芯片，支持L1频段多模式全球卫星定位，可以应用于GPS、北斗二代、伽利略、Glonass 等GNSS导航接收机中。芯片采用先进的SiGe工艺制造，采用1.5 mm X 1 mm × 0.78 mm的6 pin DFN 封装。 应用 自动导航 定位功能移动设备 个人导航仪 集成GPS的手机 笔记本 /PAD 水下导航 航空设备

主要特点 支持北斗、GPS、 GALILEO、 GLONASS等 L1频段的多个卫星导航系统； 典型噪声系数：0.80dB ； 典型功率增益：21.5dB ； 典型输入P1dB： -14dBm ； 工作频率：1550MHz ～ 1615MHz ； 电流消耗： 4.3mA; 宽供电电压范围： 1.4V ~ 3.6V; 2.5KV HBM ESD 管脚保护电路； 内部集成的50Ω输出匹配电路； 外围电路简单 2.管脚、功能和典型应用框图 图1.典型应用框图

管脚名称功能 1、2 GND 接地 3 RFIN 射频输入 4 VDD 电源 5SHDN 工作（高电平） , 休眠( 低电平 ), 6RFOUT射频输出 表1.管脚说明 元件标号描述 C1 LNA输入隔直电容， 470pF C2 电源旁路电容， 33 nF L1 LNA输入匹配电感 6.8 nH 表2. 外围元件说明 3. 直流电学特性 参数条件最小值典型值最大值单位电源电压 1.4 3.0 3.6 V 电源电流SHDN =1 4.3 mA SHDN =0 2 4 uA 数字输入逻辑高电平 1.1 V

信号检测与估计理论简答

信号检测与估计理论简答题 1。维纳滤波器与卡尔曼滤波器的区别 维纳滤波器： 1)只用于平稳随机过程。 2）该系统常称为最佳线性滤波器。它根据全部过去和当前的观测信号来估计信号的波形,它的解是以均方误差最小条件所得到的系统的传递函数Ｈ(Z ）的形式给出的。 3）信号和噪声是用相关函数表示的。 卡尔曼滤波器: 1)平稳随机过程和不平稳随机过程均适用。 2)该系统常称为线性最优滤波器。它不需要全部过去的观测数据,可根据前一个的估计值和最近的观察数据来估计信号的当前值，它是用状态方程和递推方法进行估计的,其解是以估计的形式给出的. ３)信号和噪声是用状态方程和测量方程表示的. 2.解释白噪声情况下正交函数集的任意性 设)0)(()()(T t t n t s t x ≤≤+=中,噪声n(t)是零均值、功率谱密度为2/)(0N w P n =的白噪声,其自相关函数)(2)(0 u t N u t r n -= -δ。于是,任意取正交函数集)()},({t x t f k 的展开 系数 j x 和 k x (k=1，2,…)的协方差为 )])([(k k j j s x s x E --] )()()()([00??=T k j T du u f u n dt t f t n E ????????=T T k j dt du u f u n t n E t f 00)()]()([)(? ???????-=T T k j dt du u f u t t f N 0 00)()()(2 δjk k T j N dt t f t f N δ2)()(2 = =? 当k j ≠时，协方差0 )])([(=--k k j j s x s x E ,这说明，在ｎ(t ）是白噪声的条件下,取任 意正交函数集)}({t f k 对平稳随机过程k x （k ＝1,2，…)之间都是互不相关的。这就是白噪声条件下正交函数集的任意性。 3。请说明非随机参量的任意无偏估计量的克拉美—罗不等式去等号成立的条件和用途 克拉美-罗不等式] )),(ln [(1 ])?[(2 2θ θθ θ??≥-x p E E 或 )] ),(ln [(1 ])?[(22 2θθθ θ??-≥-x p E E 当且仅当对 所有的x 和θ 都满足 k x p )?(),(ln θ θθθ-=??时，不等式去等号成立。其中k 是任意非零常 数。 用途:当不等式去等号的条件成立时,均方误差取克拉美—罗界,估计量θ? 是无偏有效的。以此，随机参量下的克拉美-罗不等式和取等号的条件可用来检验随机参量θ的任意无偏估计量θ? 是否有效。若估计量无偏有效，则其均方误差可由计算克拉美－罗界求得。 4.简述最小的均方误差估计与线性最小均方误差估计的关系。 在贝叶斯估计中讨论的随机矢量θ的最小均方误差估计,估计矢量mse θ可以是观测矢量x 的非线性函数，而线性最小均方误差估计,估计矢量mse θ 一定是观测矢量ｘ的线性函

信号检测与估计试题——答案(不完整版)

一、概念： 1. 匹配滤波器。 概念：所谓匹配滤波器是指输出判决时刻信噪比最大的最佳线性滤波器。 应用：在数字信号检测和雷达信号的检测中具有特别重要的意义。在输出信噪比最大准则下设计一个线性滤波器是具有实际意义的。 2. 卡尔曼滤波工作原理及其基本公式(百度百科) 首先，我们先要引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程（Linear Stochastic Difference equation）来描述： X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k) 再加上系统的测量值： Z(k)=H X(k)+V(k) 上两式子中，X(k)是k时刻的系统状态，U(k)是k时刻对系统的控制量。A和B是系统参数，对于多模型系统，他们为矩阵。Z(k)是k时刻的测量值，H是测量系统的参数，对于多测量系统，H为矩阵。W(k)和V(k)分别表示过程和测量的噪声。他们被假设成高斯白噪声(White Gaussian Noise)，他们的covariance 分别是Q，R（这里我们假设他们不随系统状态变化而变化）。 对于满足上面的条件(线性随机微分系统，过程和测量都是高斯白噪声)，卡尔曼滤波器是最优的信息处理器。下面我们来用他们结合他们的covariances 来估算系统的最优化输出（类似上一节那个温度的例子）。 首先我们要利用系统的过程模型，来预测下一状态的系统。假设现在的系统状态是k，根据系统的模型，可以基于系统的上一状态而预测出现在状态： X(k|k-1)=A X(k-1|k-1)+B U(k) (1) 式(1)中，X(k|k-1)是利用上一状态预测的结果，X(k-1|k-1)是上一状态最优的结果，U(k)为现在状态的控制量，如果没有控制量，它可以为0。 到现在为止，我们的系统结果已经更新了，可是，对应于X(k|k-1)的covariance还没更新。我们用P表示covariance： P(k|k-1)=A P(k-1|k-1) A’+Q (2) 式(2)中，P(k|k-1)是X(k|k-1)对应的covariance，P(k-1|k-1)是X(k-1|k-1)对应的covariance，A’表示A的转置矩阵，Q是系统过程的covariance。式子1，2就是卡尔曼滤波器5个公式当中的前两个，也就是对系统的预测。 现在我们有了现在状态的预测结果，然后我们再收集现在状态的测量值。结合预测值和测量值，我们可以得到现在状态(k)的最优化估算值X(k|k)： X(k|k)= X(k|k-1)+Kg(k) (Z(k)-H X(k|k-1)) (3) 其中Kg为卡尔曼增益(Kalman Gain)： Kg(k)= P(k|k-1) H’ / (H P(k|k-1) H’ + R) (4)

GPS卫星导航信号产生过程

2.1.2 信号结构与特性 2.1.2.1 信号组成 GPS 系统采用典型的CDMA 体制，这种扩频调制信号具有低截获概率特性，系统以码分多址形式区分各卫星信号。目前GPS 系统是部分公开的，采用的伪码有C/A 码、P(Y)码等。该系统主要利用直接序列扩频调制技术，采用1.023MHz （C/A 码）和10.23MHz （P(Y)码）两种速率的伪随机码在L1和L2频率上调制发射50Hz 的导航定位信息，L1和L2频率在和平时期是确知的，分别为1575.42MHz 和1227.6MHz ，其中L1频率上的信号是非平衡QPSK 调制，其I 通道上的伪码序列是C/A 码，其Q 通道的伪码序列是P 码；L2频率上采用P 码扩频的BPSK 调制。目前，GPS 信号组成可由2.1.2-1式表示。式中P A 、C A 和P B 分别为载波L 1、L 2的振幅，)(t P i 、)(t G i 和)(t D i 分别为第i 颗卫星的P 码、C/A 码和导航电文D 码。1ω、2ω分别为载波L 1、L 2的角频率，i 1?和i 2?分别为第i 颗卫星载波L 1、L 2的初始相位。图2.1.2.1为GPS 信号结构。 图2.1.2.1 GPS 卫星信号产生机理 (2.1.2-1) GPS 信号采用L 波段作为载波，主要是因为其独有的频段特性：L 波段的频率占用率低于其他频段，不易发生频率冲突，利于导航定位测量；GPS 卫星采用直接序列扩频通信技术发送导航电文，信号带宽高达20MHz 左右，在占用率低的L 波段上，易于传送扩频后的宽带信号；卫星在约20000km 的高空运行，卫星信号的载波频率越高，多普勒频移就越大，有利于测量用户的行驶速度；GPS 系统使用L 波段的信号工作波长为19cm 和24cm ， 12111122()()()cos()()()sin()()()()cos() i L P i i i C i i i i L P i i i S t A P t D t t A G t D t t S t B P t D t t ω?ω?ω??=+++??=+??总和模2和混频器

信号处理实例-时延估计

信号处理实例-时延估计 ?时延估计的统计模型?估计算法 ?仿真分析

1. 时延估计的统计模型 02 c R τ= 距离估计等效于时延估计 t τ0 接收机输出幅度 目标回波 工程中常见问题：如何确定目标和传感器之间的距离?

假定传感器的观测信号为: 0()()()0z t as t w t t T =-τ+≤≤其中观测噪声w (t )是零均值高斯过程，功率谱密度和相关函数分别为 () w G f 0/2 N f B B -0sin(2) ()2w B R N B B πττ=πτ 12B 12B -τ () w R τ1B 2 0(0)w R N B σ==

12B 12B -τ () w R τ1B 对z (t )以?=1/(2B ) 进行抽样 0()()()0,1,...,1 z n as n w n n N ?=?-τ+?=-高斯白噪声序列 0[][][] 0,1,...,1 z n s n n w n n N =-+=-00[/] n =τ?假定a =1

0[][][] 0,1,...,1 z n s n n w n n N =-+=-00000 []01[][][]1 []1w n n n z n s n n w n n n n M w n n M n N ≤≤-?? =-+≤≤+-??+≤≤-? 问题转化成了对n 0的估计 0 1 1 M -[] s n n 00[/] n =τ?0 1 n 01 n M +-1 N -[] z n n 00[/] n =τ?发射信号

()000 01 000 1 222 1 2022 1 222 (;)([];) 1 1exp []2211 exp [][]221 1exp []22N n n n n M n n N n n M p n p z n n z n z n s n n z n -=-=+-=-=+=??=-??σ??πσ???---??σ??πσ ??? -??σ??πσ∏∏ ∏ ∏ z 2. 估计算法 00/n =τ? 0 1 n 01 n M +-1 N -[] z n n 00[/] n =τ?采用最大似然估计

信号检测与估值

1.信号检测与估计理论是现代信息理论的一个分支，研究的对象是信息传输系统中信号的 接收部分。 2.系统信息传输可靠性降低的主要原因：（1）信号经过传输以后,由于通信系统不理想,信 号可能出现畸变或幅值的衰减.通过正确地设计通信系统,可以尽可能地减少信号的畸变,获得满意的接收效果.（2）经过信道传输后,信号不可避免地受到信道噪声的污染,使得接收到的是信号与噪声的混合波形. 3.通信系统的性能要求 系统的有效性：要求系统能高效率地传输信息； 系统的可靠性（抗干扰性）：要求系统能可靠地传输信息 4.本课程要学习的主要内容 接收机的任务是要加工处理所接收到的混合波形,尽量减少判决错误.由于信道噪声是个随机过程,同时信号本身也可能带有不确定的参量,因此只能采用数理统计的方法,根据信号和噪声提供的的统计特性,依据某些判决的准则,对信号进行检测,判断,估计它的某些参量,或者复原信号的波形等等.这就是. 5.信号检测与估计的基本任务 研究如何在干扰和噪声的影响下最有效地辨认出有用信号的存在与否，以及估计出未知的信号参量或信号波形本身。它实质上是有意识地利用信号与噪声的统计特性的不同，来尽可能地抑制噪声，从而最有效地提取有用信号的信息。 6.信号的统计处理方法 对随机信号，应用统计学的理论和方法进行处理，称为统计信号处理，这主要体现在如下三个方面： 信号统计特性的统计描述：如信号的概率密度函数（PDF），各阶矩，自相关函数，协方差函数，功率谱密度（PSD）等。 统计意义上的最佳处理：如最佳准则，最佳判决，最佳估计，最佳滤波等，均是在统计意义上的最佳处理。 性能评价用相应的统计平均量：如判决概率，平均代价，平均错误概率，均值，均方误差等。 7.检测:指在接收端检测信号是否存在 估值: 指在接收端估计信号的某些参量: 如幅度的大小,频率的偏移等.（又称为信号的参量估计） 统称为信号的检测和估值 8.信号检测与估值中的三大任务 信号的检测：：根据有限观测，最佳区分一个物理系统不同状态； 信号参量的估计：根据有限观测，最佳区分一个物理系统不同参数； 波形估计 9.信号检测与估计研究步骤

信号检测与估计—原理及其应用

信号检测与估计考试题库 考试内容： 1.随机信号分析 平稳随机信号与非平稳随机信号，随机信号的数字特征，平稳随机过程，复随机过程，随机信号通过线性系统。 2.信号检测 信号检测的基本概念，确知信号的检测（包括匹配滤波原理、高斯白噪声中已知信号检测、简单二元检测） 3.信号估计 信号参数（包括贝叶斯估计、最大似然估计、线性均方估计和最小二乘估计），信号波形估计（主要指卡尔曼滤波）。 一、填空（1x15=15） 1.可以逐一列举的随机变量称为（离散型随机变量）随机变量；可能的取值占满一个连续区间的随机变量称为（连续型随机变量）随机变量。（P3） 2.服从正态分布的调幅噪声经过包络检波之后服从（瑞丽分布）分布。（P5） 3.（方差）就是描述随机变量的在其均值周围发散程度的度量。（P6） 4.全体观测结果构成的函数族称为（随机过程）。（P9） 5.一维分布函数只能反映随机过程在某一时刻的统计规律，随机过程在不同时刻的相互联系需要用（多位分布函数）来描述。 6.有一类随机过程的统计特征（不随时间变化），称为平稳随机过程。（P12） 7.线性时不变（LTI）系统的特性在时域用冲击响应（h(t)）来描述，在频域用频率响应函数（H(W)）来描述。（P15） 8.高斯分布的随机过程通过LTI系统后是（高斯过程）过程。(P16) 9.高斯过程是随机过程的概率密度函数为__________，白噪声是指具有均匀（功率谱密度恒为常数）的随机信号。（P17） 10.在信号传输和处理过程中，经常会受到各种干扰，使信号产生失真或受到污染，这些干扰信号通常称为（噪声）。（P18） 11.白噪声的均值为（零）。（P18） 12.功率谱密度恒为常数的随机信号称为（白噪声）。（P18） 13.限带白噪声的相关函数比理想白噪声的相关函数宽，（既噪声的相关时间加长）。（P20） 14.在雷达系统中要根据观测（回波信号）来判断目标是否存在。（P49） 15.为了寻找未知先验概率情况下的最佳判决准则，首先研究（风险）与先验概率之间的关系。（P58） 16.高斯白噪声是指功率谱密度为（功率谱密度为常数），服从正态分布的噪声。（P74） 17.非白噪声背景匹配滤波器的关键是（白化滤波器）的设计。（P90） 18.所谓均匀代价函数是指当误差超过某一门限值时，代价是（相同），而当误差小于该门限时，代价（为零）。（P106） 19.估计量的性质有（无偏性）、（有效性）_和（一致性）（P109） 20.加权最小二乘法利用了观测噪声的统计特性，并且主要是针对（非平稳噪声）。（P132） 二、选择（2x15=30） 1.标准正态分布的期望和方差分别为（A）（P4） A.0,1 B.1,0 C.1,1 D.0,0

信号检测与估计知识点总结

第二章 检测理论 1．二元检测： ① 感兴趣的信号在观测样本中受噪声干扰，根据接收到的测量值样本判决信 号的有无。 ② 感兴趣的信号只有两种可能的取值，根据观测样本判决是哪一个。 2．二元检测的数学模型： 感兴趣的信号s ，有两种可能状态：s0、s1。在接收信号的观测样本y 中受到 噪声n 的污染，根据测量值y 作出判决：是否存在信号s ，或者处于哪个状态。即： y(t)=si(t)+n(t) i=0,1 假设：H 0：对应s 0状态或无信号， H 1：对应s 1状态或有信号。 检测：根据y 及某些先验知识，判断哪个假设成立。 3. 基本概念与术语 ? 先验概率：不依赖于测量值或观测样本的条件下，某事件（假设）发生或 成立的概率。p(H 0),p(H 1)。 ? 后验概率：在已掌握观测样本或测量值y 的前提下，某事件（假设）发生 或成立的概率。 p(H 0/y),p(H 1/y) 。 ? 似然函数：在某假设H 0或H 1成立的条件下，观测样本y 出现的概率。 ? 似然比： ? 虚警概率 ：无判定为有； ? 漏报概率 ：有判定为无； ? （正确）检测概率 ：有判定为有。 ? 平均风险： 4.1 最大后验概率准则（MAP ） 在二元检测的情况下，有两种可能状态：s0、s1， 根据测量值y 作出判决：是否存在信号s ，或者处于哪个状态。即： y(t)=si(t)+n(t) i=0,1 假设：H 0：对应s 0状态或无信号， H 1：对应s 1状态或有信号。 ) |()|()(01H y p H y p y L =f P m P d P ) (][)(][111110101010100000H P C P C P H P C P C P r ?++?+=

信号检测在雷达系统方面应用

信号检测与估计理论在雷达系统方面的应用 摘要：随着互联网应用的普及及发展，信号的检测与估计技术的应用也越来越受到人们的 关注。雷达中的信号检测是一个综合性问题，涉及多个学科，多领域知识，所以它是科学领域最为关注的问题。近年来已经开展了大量雷达系统信号实现方法相关的研究课题，其中回波信号的检测和估计是最为重要的方面。本论文就是针对雷达信号检测和估计的精确性问题加以展开的。 关键词：雷达系统，信号估计，信号检测 第一章雷达系统 1.1起源和发展 早期雷达用接收机、显示器并靠人眼观察来完成信号检测和信息提取的工作。接收机对目标的回波信号进行放大、变频和检波等，使之变成能显示的视频信号，送到显示器。人们在显示器的荧光屏上寻找类似于发射波形的信号，以确定有无目标存在和目标的位置。随着雷达探测距离的延伸,回波变弱,放大倍数需要增加。于是，接收机前端产生的噪声和机外各种干扰也随着信号一起被放大，而成为影响检测和估计性能的重要因素。这时,除了降低噪声强度之外,还要研究接收系统频带宽度对发现回波和测量距离精度的影响。这是对雷达检测理论的初期研究。后来，人们开始在各种干扰背景中对各种信号进行检测和估计的理论研究，其中有些结论，如匹配滤波理论，关于滤波、积累、相关之间等效的理论，测量精度极限的理论，雷达模糊理论等，已在实际工作中得到应用. 1.2雷达的概述 雷达的英文名字是radar,是“无线电探测与定位”的英文缩写。雷达的基本任务是探测感兴趣的目标，测定有关目标的距离、方问、速度等状态参数。雷达主要由天线、发射机、接收机（包括信号处理机）和显示器等部分组成。 雷达发射机产生足够的电磁能量，经过收发转换开关传送给天线。天线将这些电磁能量辐射至大气中，集中在某一个很窄的方向上形成波束，向前传播。电磁波遇到波束内的目标后，将沿着各个方向产生反射，其中的一部分电磁能量反射回雷达的方向，被雷达天线获取。天线获取的能量经过收发转换开关送到接收机，形成雷达的回波信号。由于在传播过程中电磁波会随着传播距离而衰减，雷达回波信号非常微弱，几乎被噪声所淹没。接收机放大微弱的回波信号，经过信号处理机处理，提取出包含在回波中的信息，送到显示器，显示出目标的距离、方向、速度等。 为了测定目标的距离，雷达准确测量从电磁波发射时刻到接收到回波时刻的延迟时间，这个延迟时间是电磁波从发射机到目标，再由目标返回雷达接收机的传播时间。根据电磁波的传播速度，可以确定目标的距离为：S=CT/2 其中S：目标距离；T：电磁波从雷达到目标的往返传播时间；C：光速