一种基于伪随机序列同步的快速自适应多普勒估计方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108924073A(43)申请公布日2018.11.30(21)申请号201810690153.1(22)申请日2018.06.28(71)申请人中国科学院声学研究所地址100190北京市海淀区北四环西路21号(72)发明人鄢社锋徐立军赵晴晴(74)专利代理机构北京方安思达知识产权代理有限公司11472代理人陈琳琳杨青(51)Int.Cl.H04L27/00(2006.01)H04B13/02(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图2页(54)发明名称应特性。一种基于伪随机序列同步的快速自适应多普勒估计方法(57)摘要本发明公开了一种基于伪随机序列同步的快速自适应多普勒估计方法，所述方法包括：步骤1)将接收机接收的信号序列输入带通滤波器，滤除带外噪声；步骤2)对带通滤波器输出的信号序列采用匹配滤波器进行拷贝相关，实现多普勒粗估计，得到多普勒粗估计结果步骤3)在第i次估计中，将接收的信号序列与多普勒为和的本地信号序列进行相关，得到第i次多普勒估计结果Δi为第i次步进，i从1开始递增到N，N为迭代最大次数；步骤4)将第N次多普勒估计结果作为最终的多普勒估计结果，对接收的信号序列进行变采样，实现多普勒补偿。本发明的方法极大地缩短CN108924073A了估计时间、降低计算复杂度，具有很好地自适CN108924073A权利要求书1/2页1.一种基于伪随机序列同步的快速自适应多普勒估计方法，所述方法包括：步骤1)将接收机接收的信号序列输入带通滤波器，滤除带外噪声；步骤2)对带通滤波器输出的信号序列采用匹配滤波器进行拷贝相关，实现多普勒粗估计，得到多普勒粗估计结果步骤3)在第i次估计中，将接收的信号序列与多普勒为和的本地信号序列进行相关，得到第i次多普勒估计结果Δi为第i次步进，i从1开始递增到N，N为迭代最大次数；步骤4)将第N次多普勒估计结果作为最终的多普勒估计结果，对接收的信号序列进行变采样，实现多普勒补偿。2.根据权利要求1所述的基于伪随机序列同步的快速自适应多普勒估计方法，其特征在于，所述步骤2)具体包括：步骤2-1)根据多普勒初始估计范围[-V1，V1]和初始步进Δ0，得到a1、a2...aL，其中al＝-V1+Δ0*l；V1为预先设定的最大相对移动范围；1≤l≤L，l为整数；步骤2-2)对本地信号序列x(t)进行变采样，生成匹配滤波器系数x((1+a1)t)...x((1+aL)t)；步骤2-3)对接收的信号序列y(t)进行匹配滤波处理，设定检测门限rT，当max{|rMF(·)2|}超过检测门限rT，信号出现，出现的时刻为t1；rMF(·)是匹配滤波器的输出，也是相关系数，|rMF(·)|为rMF(·)的模值：2其中，a为a1、a2...aL中的一个，max{|rMF(·)|}为模值的最大值；2步骤2-4)取t1时刻前后各Δt时长内的匹配滤波器输出max{|rMF(·)|}进行比较，选择最大输出对应时刻t2为最终的同步时刻2步骤2-5)在同步时刻输出max{|rMF(·)|}对应的多普勒初始因子al，al为勒粗估计结果3.根据权利要求2所述的基于伪随机序列同步的快速自适应多普勒估计方法，其特征在于，所述步骤3)具体包括：步骤3-1)令估计次数i＝1；对应的相关值为估计范围为步骤3-2)设置第i次步进为对本地信号序列x(t)进行变采样，得到多普勒为和的两个序列x1(t)和x2(t)；步骤3-3)根据伪随机序列长度计算分辨率，若分辨率小于Δi，则对x1(t)、x2(t)和y(t)进行整数倍内插，生成新序列x′1(t)、x′2(t)和y′(t)；2CN108924073A权利要求书2/2页步骤3-4)分别计算y′(t)与x′1(t)、y′(t)与x′2(t)的相关值ri1、ri2，将ri1、ri2与三者进行比较；若ri1最大，则若ri2最大，则若最大，则步骤3-5)重复步骤3-2)至步骤3-4)，直到Δi≤ΔN，ΔN为设定的步进，此时的多普勒估计结果为最终多普勒估计结果。3CN108924073A说明书1/6页一种基于伪随机序列同步的快速自适应多普勒估计方法技术领域[0001]本发明涉及，具体涉及一种基于伪随机序列同步的快速自适应多普勒估计方法。背景技术[0002]近些年，各国都在加紧进行海洋开发、探测和海底信息网络的建设。其中，水下无人航行器(UnmannedUnderwaterVehicle,UUV)由于具有智能性、隐蔽性、机动性、便携性等优势，在海洋工程领域发挥了极为重要的作用。因此，设计应用于UUV高速运动过程中的移动水声通信系统，是涵盖海洋技术和信息技术的世界各国急需的高新技术之一。[0003]空气中的无线通信采用电磁波传播信息，电磁