基于模糊函數的直接序列擴頻信號參數估計改進方法?

楊 雙，嵇建波，周菊

（桂林航天工業高等專科學校電子工程系，廣西桂林541004）

基于模糊函數的直接序列擴頻信號參數估計改進方法?

（桂林航天工業高等專科學校電子工程系，廣西桂林541004）

分析了基于模糊函數的直接序列擴頻信號參數估計方法，研究了該方法在低信噪比環境下針對信號碼元傳輸速率、碼片周期等參數估計結果的有效性。在此基礎上，提出了一種利用ANFIS（自適應神經模糊推理系統）網絡先行去噪，再進行信號參數估計的改進方法。計算機仿真結果證明了這一改進方法的有效性。

直接序列擴頻；模糊函數；參數估計；ANFIS網絡

1 引言

在通信系統中，信號的模糊函數是指信號的距離和速度均存在差異時兩個目標的分辨特性。20世紀50年代后期，模糊函數是雷達信號理論中一個重要的分支，并成為了研究雷達信號波形的重要工具。隨著研究的深入，研究者開始針對隨機二進制相位編碼的波形信號使用平均模糊函數來討論其特性，根據該類文獻［1-2］的研究結果可知，采用二進制相移鍵控調制方式的直接序列擴頻信號應當具有偽碼周期延時相關特性，如果將該信號經過模糊函數變換處理后，所得的處理結果應當在信號載波頻率、碼元傳輸速率和偽碼周期等參數上表現出較強的信號分量。因此文獻［3］提出了將信號模糊函數頻譜進行多次疊加，利用在一些特定參數點上的強信號分量值來進行直接序列擴頻信號多參數估計的方法。本文針對這一方法進行了研究和討論，并根據其針對直擴信號的某些參數進行估計時結果受噪聲影響較大的問題（尤其是在有色噪聲環境中）提出了一種改進的解決方案。本文針對這一方案進行了分析、討論，并使用了計算機仿真工具對其有效性進行了驗證。

2 基于模糊函數的直擴信號參數估計方法

基于模糊函數的直擴信號參數估計方法其算法實現思想是［3］：

首先，將直接序列擴頻信號分成相等長度的M段信號Yn（t），n=1，2，3，…，M，要求每段信號的長度至少大于一個偽隨機擴頻碼周期；

然后，分別針對分段后的信號計算相應的平均模糊函數，只取頻率為正的部分，將結果構成一個二維數組；

重復上面兩個步驟，重復次數為M，將所得結果做累加平均處理，得到：

最后，將切面D（0，f）提取出來搜索該平面內的最大峰值，找出峰值對應的頻率，該頻率即為2倍載頻。再將切面D（τ，2＾fc）提取出來，并設定一個門限β，搜索大于該門限的峰值，構成序列k{}n，求出各峰值間的時間間隔，得到偽隨機序列碼片周期估計值＾T。對峰值存在的連續m個切面D（nTs，f）進行提取（n=1，2，…m，Ts為采樣周期），對它進行累加再平均后得到

搜索當f＞2＾fc時H（f）的最大峰值，該最大值對應的頻率即為2＾fc+＾f0。

為驗證該參數估計算法的參數估計性能，以及與改進后的估計結果進行對比，本文利用仿真工具對其方法進行了仿真，仿真時載波頻率、碼元速率、抽樣速率等參數的具體設置如下：仿真中采用的PN碼是m序列，n=6，碼長為2n-1=63。調制方式選用的是2PSK信號調制，其載波頻率fc=100 Hz，信息信號的碼元速率設為20 Hz，抽樣速率設為fs= 400 Hz，信噪比RSNR=-8 dB，采用高斯白噪聲；信息源碼長8位，data=［00100111］；信號總長度為10 080；數據分割為16段，即M=16，每段碼長為630個樣值（10 080=16×630）。

在直接擴頻信號參數估計工作中，針對載頻估計效果較好，因此本文中不再列出其估計效果。經過計算機仿真后，該方法在上述所列參數條件下，針對碼片周期、碼元傳輸速率的仿真結果如圖1和圖2所示。圖1為未進行閾值處理前偽碼周期估計的原始結果；圖2為進行閾值處理后的碼片周期估計結果，其碼片周期估計值為0.4～0.45 s之間，因此與原預設結果存在誤差；圖3為碼元傳輸速率的估計結果，估計結果為33 Hz。將估計結果與預設的碼元速率20 Hz進行對比，可知其存在較大的估計誤差，誤差為-13 Hz。為了提高該方法的估計精度，本文中提出了相應的改進方法。

3 基于模糊函數的直接序列擴頻信號參數估計改進方法

由以上的參數估計仿真結果分析可知，基于模糊函數的直接序列擴頻信號多參數估計方法在對信號碼片周期、碼元傳輸速率估計的過程中，最終的估計結果與設定的參數之間存在較大的誤差。經過研究發現，針對這些參數的估計工作，該方法在低信噪比情況下受噪聲的干擾較大，因此其在信噪比較低的情況下對上述兩個參數的估計作用有限。針對這一問題，考慮對其進行一定的改進，使這一方法能在直接序列擴頻信號的參數估計中獲得更好的估計性能。

在對信號參數的算法仿真過程中，一般假設其處在高斯白噪聲情況下，如果要對其進行濾除，可以采用一些線性濾波的方法，在進行參數估計前可以一定程度上減少噪聲的影響。然而，在實際的通信環境中，尤其是在電子對抗的環境中，往往會遭遇到有色噪聲，而針對有色噪聲的消除，往往采用的是非線性的濾波器。因此，針對這一問題，提出利用自適應神經模糊推理系統（ANFIS）［4］作為非線性濾波器，在對有色噪聲、低信噪比環境下的直接序列擴頻信號先進行噪聲濾除，然后再進行基于函數參數估計的改進方法。

ANFIS網絡的基礎是混合式學習過程，分別運用最小二乘法和后傳梯度下降法完成推理結果與訓練目標間的誤差計算，以確定出模型最小指定誤差所對應的線性和非線性參數，并逐漸調配出相應的隸屬函數，以滿足所需模糊推理系統的輸入輸出關系，從而建立一套模糊推理系統［5］。ANFIS網絡進行噪聲抵消的原理框圖如圖4所示［6-7］。

系統中的有色噪聲可以看成是白噪聲經過非線性動態后產生的，如圖4所示，s（k）為有用信號，c（k）為可測噪聲，經過非線性變換H（z）后為有色噪聲z（k），測量信號d（k）=s（k）+z（k）為被噪聲污染的信號，s（k）與z（k）是不相關的。

噪聲抵消就是從被噪聲污染的信號中估計s（k），顯然，這只要估計出z（k）即可。而z（k）是c（k）的延遲和變形，它是不可測的，即

式中，函數f是未知的、非線性的，而且其頻率范圍往往與d（k）的頻率范圍重疊，所以，一般的頻率濾波技術無法實現。現在利用ANFIS網絡可以任意逼近非線性函數能力，使ANFIS網絡逼近有色噪聲z（k），從而估計出信號y（k）。

因此，可以對基于模糊函數的直接序列擴頻信號參數估計進行改進。改進思路是：在參數估計前加入ANFIS網絡對有色噪聲進行濾除，使之在一定程度上減小噪聲對信號參數估計的影響，然后再使用基于模糊函數的直擴信號參數估計方法進行參數估計。為驗證這一改進方法的有效性，研究中使用了計算機仿真軟件對這一情況進行了仿真分析。為了與未濾波的信號參數估計結果進行對比，仿真時采用如前述所設定的相同的信號參數，但此時所加噪聲利用非線性函數仿真為有色噪聲，非線性函數設為，式中，n（k）、n（k-1）為ANFIS網絡的兩個噪聲輸入信號，信噪比仍為-8 dB，仿真結果如圖5～7所示。

從圖6中可以看出，經ANFIS濾波后的碼片周期閾值處理后的結果均為0.05 s，與圖2的估計結果作對比，可以明顯看出碼片周期的估計結果在經過ANFIS濾波后得到了很大的改善，估計誤差得到很大程度的控制，精度獲得了提高。由圖7與圖3進行對比，可以看出在信噪比為-8 dB時的碼元傳輸速率估計的結果為14.5 Hz，與仿真時預設的20 Hz相比較，可知此時誤差為-5.5 Hz，與圖3的估計結果進行比較后可知誤差經ANFIS濾波有了一定程度的控制。

4 結束語

如前所述，在進行直接序列擴頻信號參數估計時，由于所遭遇到的噪聲環境較復雜，雖然基于模糊函數的直接序列擴頻信號參數估計方法可以在某些參數估計工作中具有較好的噪聲容限，但是其碼片周期、碼元傳輸速率的估計效果受噪聲影響較大。為了使這種方法在這些直接序列擴頻信號的參數估計工作獲得更高的估計精度，減少估計誤差，使其能適用于更復雜的噪聲環境，本文討論了采用利用ANFIS網絡來進行前置去噪，再進行參數估計的改進方法，并進行了計算機仿真。仿真結果表明其在提高估計精度方面具有有效性，因此該方法在非合作情況下對于直接序列擴頻信號參數估計工作有一定的實用性。由于該算法在針對碼元傳輸速率的估計工作中雖經過改進但仍然存在一定的誤差，因此可針對這一問題再做進一步的研究。

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SUN Guang-min，ZHU Xiao-hua，GU Hong，et al.Average Ambiguity Function for a Random Binary Phase Coded Pulse Signal［J］.Signal Processing，1996，12（1）：38-45.（in Chinese）

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SHI Ming-jun，XU Zhen-ping，Xiao Li-min，et al.Multiple parameters estimation of the direct sequence spread signal based on ambiguity function［J］.Journal of Tsinghua University（Science and Technology Edition），2009，49（10）：1619 -1622.（in Chinese）

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An Improved DS-SS Signal Parameters Estimation Method Based on Ambiguity Function

YANG Shuang，JI Jian-bo，ZHOU Ju-xuan
（Department of Electronic Engineering，Guilin College of Aerospace Technology，Guilin 541004，China）

The method of direct sequence spread spectrum（DS-SS）signal parameters estimation is analysed based on ambiguity function.It is found that there are errors in the estimation result of signal symbol transmission rate and PN chip period in lower SNR（Signal-to-Noise Ratio）environment.In order to solve this problem，an improved method based on ANFIS network is proposed to increase the estimation accuracy.The computer simulation result has proved its effectiveness.

DS-SS；ambiguity function；parameter estimation；ANFIS network

The National Natural Science Foundation of China（No.60672067）；The Scientific Research Program of the Education Department of Guangxi Zhuang Autonomous Region（Guijiaokeyan［2008］27）

TN914

A

10.3969／j.issn.1001-893x.2011.05.017

楊雙（1979—），女，四川成都人，碩士，講師，主要研究方向為通信與信息系統。

1001-893X（2011）05-0082-04

2011-01-30；

2011-03-30

國家自然科學基金資助項目（60672067）；廣西教育廳科研項目（桂教科研［2008］27號）

YANG Shuang was born in Chengdu，Sichuan Province，in 1979.She is now a lecturer with the M.S.degree.Her research direction is communication and information system.

Email：juyangs＠163.com