【摘 要】
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在星载AIS系统中,卫星接收机所接收到的信号存在较大时延和多普勒频移,严重影响信号的检测和分离。本文主要研究了在星载AIS环境中,准确估计时延和频偏这一问题。针对现有的
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在星载AIS系统中,卫星接收机所接收到的信号存在较大时延和多普勒频移,严重影响信号的检测和分离。本文主要研究了在星载AIS环境中,准确估计时延和频偏这一问题。针对现有的盲参数估计算法以及数据辅助参数估计算法中存在的一些缺陷,深入分析了训练序列的性质,利用折叠互相关、高阶累积量等方法,提出了新的基于数据辅助的时延频偏估计算法。本文主要工作如下:(1)分析了训练序列调制信号周期性,基于此提出了折叠相关时延估计算法。该算法分析并提出了训练序列调制信号的周期性,对接收信号进行折叠相关运算,并搜索相关系数最大值,从而获得时延的准确估计值。仿真结果表明,此算法的估计范围较大,在低信噪比下估计性能较好。(2)分析了训练序列对称分布性质的三阶累积量时延估计算法。该算法分析了训练序列调制信号近似对称分布的分布特性,并以此为基础,利用训练序列调制信号与信息序列调制信号的高阶累积量差异,准确估计出时延。仿真结果表明,此算法的估计精度有了较大提高,并且在相关噪声影响下,也可以取得较好的估计性能。(3)提出了一种基于频域相关的频偏估计算法。此算法利用训练序列这一已知信息进行再调制,通过与接收信号的频域相关,实现了频偏的准确估计。仿真结果表明,此算法在频偏估计精度,估计范围,相移容忍度和时延容忍度等方面有了较大提升。其次利用线性回归方程改进了相位差分频偏估计算法。此算法对接收信号中的训练序列调制信号部分进行相位差分,并建立线性回归方程模型,对接收信号频偏进行估计。仿真结果表明此算法比传统算法具有更精确的估计精度,尤其在大频偏下,估计性能较高,同时,此算法的理论上能够容忍32bT的时延。
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