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第1章 绪论1

1.1扩频通信的原理1

1.1.1扩频技术的概述1

1.1.2扩频技术的基本原理4

1.1.3处理增益与抗干扰容限6

1.1.4扩频通信的主要应用领域8

1.1.5扩频通信的发展趋势与限制8

1.2扩频信号的对抗研究9

1.2.1扩频通信对抗的概念9

1.2.2跳频信号的对抗研究9

1.2.3直扩信号的对抗研究10

1.3直扩信号的检测与估计方法的研究现状12

1.3.1直扩信号的检测与估计12

1.3.2智能计算与微弱信号处理16

1.4本书的主要工作和内容安排25

第2章 信号模型27

2.1直扩信号模型27

2.1.1常规短码调制直扩信号27

2.1.2长码调制直扩信号29

2.2直扩码分多址信号30

2.3超宽带信号模型31

2.3.1超宽带脉冲信号——高斯脉冲31

2.3.2直扩超宽带信号33

2.3.3跳时超宽带信号34

2.3.4多频带超宽带信号36

2.3.5多用户直扩超宽带信号模型38

2.4信号估计的性能度量40

2.5本章小结40

第3章 基带直扩信号的盲处理41

3.1直扩信号伪码周期估计的功率谱二次处理方法41

3.1.1直扩信号伪码周期估计的二次谱方法41

3.1.2加窗的影响和分辨率43

3.1.3谱的校正46

3.1.4实验结果及分析48

3.1.5小结49

3.2直扩信号伪码码片宽度估计的谱相关方法50

3.2.1谱相关理论50

3.2.2线性周期时变变换51

3.2.3脉冲幅度调制信号的谱相关分析53

3.2.4幅度调制信号的谱相关分析54

3.2.5直扩信号的谱相关分析及伪码码片宽度估计55

3.2.6分辨率和计算公式57

3.2.7实验结果及分析59

3.2.8小结61

3.3直扩信号估计的时域相关方法61

3.3.1时域自相关算法推导和分析62

3.3.2伪码周期的自相关估计63

3.3.3伪码片宽度（码片速率）的自相关估计64

3.3.4伪码周期和码片宽度自相关估计的时频域辩证关系64

3.3.5实验结果及分析65

3.3.6小结68

3.4直扩信号伪码序列估计的矩阵分解方法68

3.4.1信号预处理68

3.4.2直扩信号的奇异值分析69

3.4.3模拟实验及结论72

3.4.4直扩信号的特征分析77

3.4.5模拟实验及结论77

3.4.6直扩信号细微特征分析的改进79

3.4.7模拟实验及结论80

3.5长码调制直扩信号的盲估计81

3.5.1长伪码直扩信号的伪码周期估计的理论分析81

3.5.2实验结果及分析85

3.5.3长伪码直扩信号盲估计的细微特征结构分析方法86

3.5.4实验结果及分析89

3.5.5小结92

3.6本章小结92

第4章 基带直扩码分多址信号的盲处理94

4.1直扩码分多址信号伪码周期的盲估计94

4.1.1直扩码分多址信号伪码周期盲估计的理论分析94

4.1.2实验结果分析及结论97

4.2直扩码分多址信号伪码速率的盲估计98

4.2.1基带同步直扩码分多址信号的谱相关分析98

4.2.2实验结果分析及结论100

4.3直扩码分多址信号伪码周期及码片宽度估计的自相关法102

4.3.1直扩码分多址信号的自相关分析102

4.3.2实验结果分析及结论104

4.4直扩码分多址信号伪码序列的盲估计106

4.4.1直扩码分多址信号PN码估计的矩阵分析106

4.4.2实验结果分析及结论108

4.4.3直扩码分多址信号PN码盲估计算法的改进110

4.4.4实验结果分析及结论114

4.5基于盲源分离的盲多用户检测116

4.5.1盲源分离方法概述116

4.5.2 EASI盲源分离算法及其变步长改进118

4.5.3仿真实验与分析121

4.5.4基于EASI盲源分离的直扩码分多址盲多用户检测123

4.5.5仿真实验与分析125

4.5.6小结127

4.6基于MUSIC算法的盲多用户检测127

4.6.1子空间分解127

4.6.2盲多用户检测128

4.6.3待检测用户功率估计129

4.6.4仿真实验与分析130

4.6.5小结132

4.7本章小结132

第5章 复杂环境下直扩信号的盲处理134

5.1窄带干扰环境下直扩信号的盲处理134

5.1.1窄带干扰环境下直扩信号的盲处理134

5.1.2窄带干扰环境下直扩信号盲处理的验证与分析137

5.1.3窄带干扰条件下直扩信号的细微特征分析的改进140

5.1.4改进的信号细微特征分析及验证143

5.1.5小结145

5.2残余调制直扩信号的盲处理145

5.2.1存在残余频偏时直扩信号伪码周期估计的理论分析146

5.2.2带残余频偏直扩信号伪码周期估计的验证与分析150

5.2.3带残余频偏直扩信号伪码的盲估计151

5.2.4存在残余频偏时直扩信号伪码盲估计的验证与分析155

5.2.5小结159

5.3多径环境下直扩信号伪码周期估计159

5.3.1多径直扩信号模型159

5.3.2多径环境下的直扩信号伪码周期估计算法原理162

5.3.3多径环境下的直扩信号伪码周期估计仿真验证164

5.3.4小结165

5.4本章小结166

第6章 直扩信号的神经网络盲处理167

6.1问题的引入167

6.2特征分解和主分量分析的联系168

6.3基带直扩信号的特征分析170

6.3.1已知Tx时直扩信号的特征分析170

6.3.2未知Tx时直扩信号的特征分析171

6.4已知Tx的直扩信号伪码序列估计的神经网络方法172

6.4.1基于Hebbian学习规则的算法推导及收敛性能分析172

6.4.2实验结果及分析178

6.5已知Tx的直扩信号伪码序列估计的恒模算法180

6.5.1直扩信号盲解扩的随机梯度恒模算法181

6.5.2实验结果及分析184

6.6未知Tx的直扩信号伪码序列估计的神经网络方法186

6.6.1基于Hebbian的Sanger神经网络的伪码盲估计实现186

6.6.2基本Hebbian神经网络的伪码盲估计实现189

6.6.3仿真实验及分析190

6.7基于APEX神经网络的直扩信号伪码序列估计198

6.7.1 APEX多主分量分析神经网络算法推导及性能分析198

6.7.2仿真分析与结论203

6.8基于LEAP神经网络的直扩信号伪码序列估计204

6.8.1 LEAP多主分量分析神经网络算法推导及性能分析204

6.8.2仿真验证与分析205

6.9基于BP神经网络的直扩信号扩频码盲估计207

6.9.1理论分析算法207

6.9.2伪码序列盲估计的BP神经网络实现208

6.9.3仿真实验及结果211

6.9.4小结212

6.10本章小结213

第7章 直扩超宽带信号盲处理214

7.1直扩超宽带信号伪码周期的盲估计215

7.1.1直扩超宽带信号的功率谱分析215

7.1.2直扩超宽带信号的二次谱分析217

7.1.3模拟实验219

7.1.4小结220

7.2直扩超宽带信号的谱相关分析及码片宽度估计220

7.2.1引言220

7.2.2谱相关理论基础221

7.2.3直扩超宽带信号谱相关分析224

7.2.4谱相关法估计伪码速率的仿真实验226

7.2.5小结228

7.3直扩超宽带信号盲处理的自相关方法228

7.3.1理论推导228

7.3.2自相关估计法的时频域辩证关系230

7.3.3噪声经相关估计器输出的统计特性230

7.3.4自相关估计法估计伪码周期的性能分析231

7.3.5自相关估计法估计伪码的码片宽度的性能分析232

7.3.6仿真实验233

7.3.7小结234

7.4基于四阶累积量的直扩超宽带信号的检测234

7.4.1引言234

7.4.2理论分析235

7.4.3仿真分析238

7.4.4小结240

7.5直扩超宽带信号伪码序列的盲估计240

7.5.1直扩超宽带信号伪码序列盲估计的矩阵分解法240

7.5.2仿真实验与模拟结果242

7.5.3直扩超宽带信号伪码估计矩阵分解法的改进243

7.5.4仿真实验与结果245

7.5.5小结247

7.6多径环境下接收直扩超宽带信号伪码序列周期盲估计248

7.6.1引言248

7.6.2 IEEE信道模型248

7.6.3在多径环境下直扩超宽带信号模型250

7.6.4多径直扩超宽带信号的功率谱分析251

7.6.5多径直扩超宽带信号的二次谱分析252

7.6.6仿真分析及结果254

7.6.7小结256

7.7多径直扩超宽带信号的谱相关分析及码片宽度估计256

7.7.1多径直扩超宽带信号谱相关分析256

7.7.2仿真分析257

7.7.3小结258

7.8多用户直扩超宽带信号的伪码周期估计258

7.8.1多用户直扩超宽带信号功率谱密度的分析258

7.8.2多用户直扩超宽带信号的二次功率谱分析261

7.8.3仿真分析262

7.8.4小结264

7.9多用户直扩超宽带信号的码片宽度估计265

7.9.1信号的循环平稳特性265

7.9.2多用户直扩超宽带信号谱相关分析266

7.9.3仿真分析268

7.9.4小结269

7.10多用户直扩超宽带信号参数估计的自相关法269

7.10.1自相关算法推导270

7.10.2算法性能分析271

7.10.3仿真分析275

7.10.4小结278

7.11本章小结278

第8章 基于非线性系统的微弱直扩信号检测280

8.1非线性系统模型及其动力学特性280

8.1.1 混沌检测系统280

8.1.2随机共振系统290

8.1.3小结292

8.2混沌系统状态判定方法293

8.2.1时间历程方法293

8.2.2相图法293

8.2.3二维近似熵方法294

8.2.4功率谱熵方法295

8.2.5分形维数296

8.2.6小结298

8.3基于混沌系统的微弱调制直扩信号检测298

8.3.1混沌振子检测方法的信号幅度条件299

8.3.2混沌振子检测方法的信号频率条件303

8.3.3混沌振子检测方法的信号相位条件306

8.3.4小结310

8.4基于随机共振的微弱通信信号检测310

8.4.1随机共振理论310

8.4.2基于随机共振的微弱周期信号检测314

8.4.3随机共振方法检测基带方波信号315

8.4.4小结315

8.5本章小结317

参考文献319