低信噪比高动态扩频信号的载波多普勒频偏捕获技术

In the space field, the signal transmission distance is long and the vehicle’s velocity varies fast. Under this scenario, how to acquire the carrier Doppler-shift of low signal-to-noise ratio (SNR) and high dynamic spread-spectrum signals has become the key issue for transmission link. During the long time of signal accumulation, the conventional Fourier transform method has the serious energy dispersion problem, which leads to the very low acquisition performance. Introducing the short-time Fourier transform idea, this project proposes a two-stage short-time accumulation (TSSTA) method, including the coarse stage and fine stage, respectively. This project places the emphasis on: 1) in the coarse stage, build the quantitative expression of energy dispersion, theoretically reveal the variation of accumulation gain with accumulation period length and motion acceleration, determine the theoretical expression of optimal accumulation period length, provide the foundation for short-time accumulation framework; 2) in the fine stage, explore the suppression mechanism and approach for energy dispersion, adopt the compensation of spectrum drift and adaptive search range to enhance signal and weaken noise respectively, improve the signal accumulation gain, further increase the acquisition performance. This project will be helpful to deeply understand the energy dispersion and its suppression mechanism, and then provide an innovative solution and necessary theoretical support for the carrier Doppler-shift acquisition technology under low SNR and high dynamic spread-spectrum signals.

在信号传输距离远、载体速度变化快的航天领域，如何捕获低信噪比高动态扩频信号的载波多普勒频偏已经成为传输链路的关键因素。常规傅里叶变换方法在长时间信号累积过程中存在严重的能量扩散问题，导致多普勒频偏捕获性能很低。借鉴短时傅里叶变换思想，本项目提出一种两阶段短时累积方法，包括粗捕获和精捕获两个阶段。本项目拟重点研究：1）在粗捕获阶段，建立能量扩散效应的定量表达，理论上揭示信号累积增益随累积周期长度和运动加速度的变化关系，确定最优累积周期长度的理论表达式，为构建短时累积框架提供依据；2）在精捕获阶段，探索能量扩散的抑制机理和途径，利用谱线漂移补偿和自适应搜索范围来分别增强信号和减弱噪声，以达到改善累积增益的目的，从而提高多普勒频偏捕获性能。本项目的研究将有助于深入认识能量扩散效应及其抑制机理，为低信噪比高动态扩频信号的载波多普勒频偏捕获技术提供一种新的解决思路及必要的理论支持。

在空间通信领域，信号传输的距离越来越远，信号载体的运动速度越来越高。远距离传输和高动态运动会导致信号接收端的载波同步存在很大的困难。在载波同步中，低信噪比高动态载波多普勒频偏捕获技术就成为了关键技术之一。.针对低信噪比和高动态运动导致的能量扩散问题，本项目从提高信号能量和减小噪声能量两个方面来提升多普勒频偏捕获性能，具体如下：.1）引入机器学习中的聚类思想，提出一种clustering-FFT方法，重新累积已经扩散的信号能量。根据扩散能量的特点，即，幅度较大且距离较近，首先选取一些较大的元素，然后，对其进行密度聚类，最后，找出最大簇作为捕获结果。.2）从缩小搜索范围角度出发，提出一种梳状搜索方法，排除更多的噪声能量。根据信号元素的特点，首先选取若干较大元素，然后，构造一个更为精确的梳状搜索范围，最后，找出此范围内的最大元素作为捕获结果。.3）结合上述两个途径，提出一种梳状搜索+层次聚类方法。首先，选取若干较大元素，然后，构造一个更为精确的梳状搜索范围，接下来，在此范围内选取一些较大的元素，再之后，对这些元素进行层次聚类，最后找出最大簇作为捕获结果。.本项目引入聚类思想，重新累积扩散能量并提高信号能量，为能量扩散抑制的开辟一条新思路。另外，本项目研究将为未来天地一体化的宏伟场景提供一定的支持，具有广阔的应用前景。