高动态微弱直扩信号的同步技术研究

TT&C and satellite navigation technology plays a vital role in scientific research, economic development and military construction. In recent years, with the increases of the spacecraft speed and operating distance, the synchronization of high dynamic and weak DSSS signals has become one of the technologies to be solved urgently, in TT&C systems and precise military navigation systems. Long-term integration is generally utilized to improve the sensitivity of signal detection. However, with the mobility of targets being enhanced, the signal energy migration occurs during the process of long-term integration, resulting in the losses of accumulated energy and the decline of signal detection probabilities. Under high dynamic scenarios, signal frequency is time-varying, where the conventional parameter estimation algorithms for stationary signal model are no longer competent. In order to improve the detection performance of weak signal under high dynamic scenarios, this research project studies on a dynamic focusing algorithm based on the variable scale migration correction under the conditions of blind speed. Meanwhile, a highly sensitive algorithm will be studed, which is ultilized to estimate the parameters of polynomial phase signal. It solves the high precision parameter estimation problem for non-stationary signal under low carrier-to-noise ratio scenarios, This project supports the study on the synchronization technology for high sensitivity and high dynamic DSSS signals.

航天技术中的航天测控和卫星导航技术在科学研究、国民经济发展和军事力量建设中占有非常重要的地位。近年来，随着航天器速度和作用距离的提升，高动态高灵敏度直扩信号同步技术成为航天测控系统以及军用高精度导航系统亟待解决的难点之一。目前通常采用长时间积累的方法提高信号接收灵敏度，但是随着目标机动性的提高，长时间积累时信号能量发生徙动，造成积累损失，导致同步过程中信号检测概率的降低。同时高动态下，信号频率具有时变特性，以平稳信号为模型的传统参数估计算法不再适用。为此，本项目研究一种盲速条件下变尺度徙动校正的动态聚焦算法，以解决高动态弱信号下检测性能下降的问题；同时，针对高动态下信号时变特性，拟研究一种基于动态聚焦的高灵敏度多项式相位信号参数估计算法，以解决低载噪比下非平稳信号参数高精度估计问题。该研究可为高动态高灵敏度情况下直扩信号同步技术研究提供支撑。

弱信号同步需要进行长时间能量积累，而在高动态直扩信号的长时间积累中，除了需要进行动态聚焦外还需要考虑符号调制的影响。为此，本项目对高动态微弱直扩信号的同步技术进行研究：对高动态直扩信号进行建模，分析动态对直扩信号同步的影响；设计高动态直扩信号动态聚焦算法，校正同步积累中的能量徙动；分析所提动态聚焦算法下的检测和参数估计性能。主要研究成果如下：.首先，在直扩信号模型下，定量分析了任意阶动态对信号积累的影响，形成了较完备的直扩信号相参积累性能分析理论，为信号动态阶次建模、动态聚焦算法的选择、设计和性能评价提供了理论依据。.然后，针对弱信号捕获需求，选择雷达信号处理中抗噪声性能良好的广义Radon傅里叶变换（GRFT）和Keystone变换-吕氏变换（KT-LVT）两种动态聚焦算法进行应用扩展研究，对符号调制下直扩信号动态聚焦算法进行设计，提出了四种抗符号跳变的动态聚焦算法，即：基于符号跳变位置搜索和符号预测的GRFT算法、基于非相参积累的GRFT算法、基于延迟相关抗符号跳变的KT-LVT算法和基于平方运算抗符号跳变的KT-LVT算法。.为衡量所提算法的检测性能和参数估计性能，针对所提四种算法的输出信噪比和参数估计均方误差进行了推导，并对比分析了四种算法的运算量。最后，通过仿真验证了所提算法的有效性。.研究成果为高动态微弱直扩信号跨符号位长时间积累提供了有效解决方法。