【摘 要】
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同步技术是数字通信中相当具有挑战性的问题,通信系统能否可靠工作前提就是同步技术的优劣。高动态将使载波产生高达几十千赫兹甚至几百千赫兹的多普勒频偏和几十千赫兹/秒的
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同步技术是数字通信中相当具有挑战性的问题,通信系统能否可靠工作前提就是同步技术的优劣。高动态将使载波产生高达几十千赫兹甚至几百千赫兹的多普勒频偏和几十千赫兹/秒的频率变化率,甚至高的二次频率变化率(在本文中不考虑二次频率变化率),极大地增加了信号的捕获难度。虽然接收机可以预先设置本地载波中心频率,但是上百千赫兹的初始频差仍将会使得载波捕获时间过长甚至不能进行捕获。首先,给出了几种典型的时频分析方法及各自的特点,通过分析得出了匹配傅里叶变换是一种不存在交叉项的线性变换,能在低信噪比条件下检测信号,具有很高的分辨率,是一种有效的针对线性调频信号的参数估计方法。其次,给出了几种用于高动态的测频算法与跟踪算法,指出我们重点是要解决大多普勒频偏、高的频率变化率以及低信噪比的测频问题。最后,指出高动态信号可以看成线性调频信号(LFM),对基于离散匹配傅立叶变换(DMFT)的高动态载波捕获方法提出了改进,将延迟自相关、FFT的粗捕获用在DMFT的精细捕获之前为DMFT提供先验知识,而离散匹配傅立叶变换经过变形又可以运用FFT进行高效计算,经过推导与仿真证明了该算法不仅可以减少了运算量也提高了捕获精度。进一步为了克服离散匹配傅里叶变换的工程约束条件,引入了修正离散匹配傅里叶变换(MDCFT),用它代替了离散匹配傅里叶变换,并给出了仿真结果及分析,证明了该算法的优越性。针对于多分量LFM信号的参数估计提出了一种新的方法,即基于MDCFT与CLEAN相结合的参数估计方法,通过MATLAB仿真证明了所提出方法的有效性。
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