基于模糊函数的直接序列扩频信号参数估计改进方法❋

杨 双，嵇建波，周菊

（桂林航天工业高等专科学校电子工程系，广西桂林541004）

基于模糊函数的直接序列扩频信号参数估计改进方法❋

（桂林航天工业高等专科学校电子工程系，广西桂林541004）

分析了基于模糊函数的直接序列扩频信号参数估计方法，研究了该方法在低信噪比环境下针对信号码元传输速率、码片周期等参数估计结果的有效性。在此基础上，提出了一种利用ANFIS（自适应神经模糊推理系统）网络先行去噪，再进行信号参数估计的改进方法。计算机仿真结果证明了这一改进方法的有效性。

直接序列扩频；模糊函数；参数估计；ANFIS网络

1 引言

在通信系统中，信号的模糊函数是指信号的距离和速度均存在差异时两个目标的分辨特性。20世纪50年代后期，模糊函数是雷达信号理论中一个重要的分支，并成为了研究雷达信号波形的重要工具。随着研究的深入，研究者开始针对随机二进制相位编码的波形信号使用平均模糊函数来讨论其特性，根据该类文献［1-2］的研究结果可知，采用二进制相移键控调制方式的直接序列扩频信号应当具有伪码周期延时相关特性，如果将该信号经过模糊函数变换处理后，所得的处理结果应当在信号载波频率、码元传输速率和伪码周期等参数上表现出较强的信号分量。因此文献［3］提出了将信号模糊函数频谱进行多次叠加，利用在一些特定参数点上的强信号分量值来进行直接序列扩频信号多参数估计的方法。本文针对这一方法进行了研究和讨论，并根据其针对直扩信号的某些参数进行估计时结果受噪声影响较大的问题（尤其是在有色噪声环境中）提出了一种改进的解决方案。本文针对这一方案进行了分析、讨论，并使用了计算机仿真工具对其有效性进行了验证。

2 基于模糊函数的直扩信号参数估计方法

基于模糊函数的直扩信号参数估计方法其算法实现思想是［3］：

首先，将直接序列扩频信号分成相等长度的M段信号Yn（t），n=1，2，3，…，M，要求每段信号的长度至少大于一个伪随机扩频码周期；

然后，分别针对分段后的信号计算相应的平均模糊函数，只取频率为正的部分，将结果构成一个二维数组；

重复上面两个步骤，重复次数为M，将所得结果做累加平均处理，得到：

最后，将切面D（0，f）提取出来搜索该平面内的最大峰值，找出峰值对应的频率，该频率即为2倍载频。再将切面D（τ，2＾fc）提取出来，并设定一个门限β，搜索大于该门限的峰值，构成序列k{}n，求出各峰值间的时间间隔，得到伪随机序列码片周期估计值＾T。对峰值存在的连续m个切面D（nTs，f）进行提取（n=1，2，…m，Ts为采样周期），对它进行累加再平均后得到

搜索当f＞2＾fc时H（f）的最大峰值，该最大值对应的频率即为2＾fc+＾f0。

为验证该参数估计算法的参数估计性能，以及与改进后的估计结果进行对比，本文利用仿真工具对其方法进行了仿真，仿真时载波频率、码元速率、抽样速率等参数的具体设置如下：仿真中采用的PN码是m序列，n=6，码长为2n-1=63。调制方式选用的是2PSK信号调制，其载波频率fc=100 Hz，信息信号的码元速率设为20 Hz，抽样速率设为fs= 400 Hz，信噪比RSNR=-8 dB，采用高斯白噪声；信息源码长8位，data=［00100111］；信号总长度为10 080；数据分割为16段，即M=16，每段码长为630个样值（10 080=16×630）。

在直接扩频信号参数估计工作中，针对载频估计效果较好，因此本文中不再列出其估计效果。经过计算机仿真后，该方法在上述所列参数条件下，针对码片周期、码元传输速率的仿真结果如图1和图2所示。图1为未进行阈值处理前伪码周期估计的原始结果；图2为进行阈值处理后的码片周期估计结果，其码片周期估计值为0.4～0.45 s之间，因此与原预设结果存在误差；图3为码元传输速率的估计结果，估计结果为33 Hz。将估计结果与预设的码元速率20 Hz进行对比，可知其存在较大的估计误差，误差为-13 Hz。为了提高该方法的估计精度，本文中提出了相应的改进方法。

3 基于模糊函数的直接序列扩频信号参数估计改进方法

由以上的参数估计仿真结果分析可知，基于模糊函数的直接序列扩频信号多参数估计方法在对信号码片周期、码元传输速率估计的过程中，最终的估计结果与设定的参数之间存在较大的误差。经过研究发现，针对这些参数的估计工作，该方法在低信噪比情况下受噪声的干扰较大，因此其在信噪比较低的情况下对上述两个参数的估计作用有限。针对这一问题，考虑对其进行一定的改进，使这一方法能在直接序列扩频信号的参数估计中获得更好的估计性能。

在对信号参数的算法仿真过程中，一般假设其处在高斯白噪声情况下，如果要对其进行滤除，可以采用一些线性滤波的方法，在进行参数估计前可以一定程度上减少噪声的影响。然而，在实际的通信环境中，尤其是在电子对抗的环境中，往往会遭遇到有色噪声，而针对有色噪声的消除，往往采用的是非线性的滤波器。因此，针对这一问题，提出利用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）［4］作为非线性滤波器，在对有色噪声、低信噪比环境下的直接序列扩频信号先进行噪声滤除，然后再进行基于函数参数估计的改进方法。

ANFIS网络的基础是混合式学习过程，分别运用最小二乘法和后传梯度下降法完成推理结果与训练目标间的误差计算，以确定出模型最小指定误差所对应的线性和非线性参数，并逐渐调配出相应的隶属函数，以满足所需模糊推理系统的输入输出关系，从而建立一套模糊推理系统［5］。ANFIS网络进行噪声抵消的原理框图如图4所示［6-7］。

系统中的有色噪声可以看成是白噪声经过非线性动态后产生的，如图4所示，s（k）为有用信号，c（k）为可测噪声，经过非线性变换H（z）后为有色噪声z（k），测量信号d（k）=s（k）+z（k）为被噪声污染的信号，s（k）与z（k）是不相关的。

噪声抵消就是从被噪声污染的信号中估计s（k），显然，这只要估计出z（k）即可。而z（k）是c（k）的延迟和变形，它是不可测的，即

式中，函数f是未知的、非线性的，而且其频率范围往往与d（k）的频率范围重叠，所以，一般的频率滤波技术无法实现。现在利用ANFIS网络可以任意逼近非线性函数能力，使ANFIS网络逼近有色噪声z（k），从而估计出信号y（k）。

因此，可以对基于模糊函数的直接序列扩频信号参数估计进行改进。改进思路是：在参数估计前加入ANFIS网络对有色噪声进行滤除，使之在一定程度上减小噪声对信号参数估计的影响，然后再使用基于模糊函数的直扩信号参数估计方法进行参数估计。为验证这一改进方法的有效性，研究中使用了计算机仿真软件对这一情况进行了仿真分析。为了与未滤波的信号参数估计结果进行对比，仿真时采用如前述所设定的相同的信号参数，但此时所加噪声利用非线性函数仿真为有色噪声，非线性函数设为，式中，n（k）、n（k-1）为ANFIS网络的两个噪声输入信号，信噪比仍为-8 dB，仿真结果如图5～7所示。

从图6中可以看出，经ANFIS滤波后的码片周期阈值处理后的结果均为0.05 s，与图2的估计结果作对比，可以明显看出码片周期的估计结果在经过ANFIS滤波后得到了很大的改善，估计误差得到很大程度的控制，精度获得了提高。由图7与图3进行对比，可以看出在信噪比为-8 dB时的码元传输速率估计的结果为14.5 Hz，与仿真时预设的20 Hz相比较，可知此时误差为-5.5 Hz，与图3的估计结果进行比较后可知误差经ANFIS滤波有了一定程度的控制。

4 结束语

如前所述，在进行直接序列扩频信号参数估计时，由于所遭遇到的噪声环境较复杂，虽然基于模糊函数的直接序列扩频信号参数估计方法可以在某些参数估计工作中具有较好的噪声容限，但是其码片周期、码元传输速率的估计效果受噪声影响较大。为了使这种方法在这些直接序列扩频信号的参数估计工作获得更高的估计精度，减少估计误差，使其能适用于更复杂的噪声环境，本文讨论了采用利用ANFIS网络来进行前置去噪，再进行参数估计的改进方法，并进行了计算机仿真。仿真结果表明其在提高估计精度方面具有有效性，因此该方法在非合作情况下对于直接序列扩频信号参数估计工作有一定的实用性。由于该算法在针对码元传输速率的估计工作中虽经过改进但仍然存在一定的误差，因此可针对这一问题再做进一步的研究。

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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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LI Qing-Ru，WANG Pei-feng.A Technology of Canceling Colored Noise Based on ANFIS［J］.Microcomputer Information，2007，43（10）：302-303.（in Chinese）

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adaptive colored noise cancellation based on ANFIS［C］／／Proceedings of 2009 International Conference on Image Analysis and Signal Processing.Taizhou：IEEE，2009：386-388.

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

杨双（1979—），女，四川成都人，硕士，讲师，主要研究方向为通信与信息系统。

1001-893X（2011）05-0082-04

2011-01-30；

2011-03-30

国家自然科学基金资助项目（60672067）；广西教育厅科研项目（桂教科研［2008］27号）

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