CN112019233B - 一种短波通信的多路信号同步头快速捕获方法 - Google Patents
一种短波通信的多路信号同步头快速捕获方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种短波通信的多路信号同步头快速捕获方法,包括步骤:根据待发送序列经8PSK调制后得到发送序列;短波接收机将接收的N个不同频率点的信号下变频得到N路基带信号,即接收序列,设频偏范围为[‑fmax,fmax],频率间隔为Δf;采用旋转识别算法对N路基带信号进行同步头识别,输出含有同步头的信号;本发明采用极低复杂度的旋转同步头识别算法,可在多路信号且收发两端存在频偏的情况下快速捕获同步头,大大减少计算量,保证信息传输的实时性。
Description
技术领域
本发明属于短波通信技术领域,尤其涉及一种短波通信的多路信号同步头快速捕获方法。
背景技术
短波通信是指波长在10米-100米,频率范围3MHz--30MHz的一种无线电通信技术。短波通信发射的电波要经电离层的反射才能到达接收端,通信距离较远,是远程通信的主要手段。尽管新型无线电通信***不断涌现,但是短波通信方式仍然受到全世界的普遍重视,因为它有着其它通信***不具备的优点。首先,短波是唯一不受网络和中继制约的远程通信手段,例如发生战争或灾害,卫星受到攻击时,短波的抗毁能力和自主通信能力是其他通信设备无法媲美的。其次,山区、戈壁和海洋等偏远地区通信主要靠短波。最后,低廉的通信费用也使得短波具有广阔的市场。
短波信号具有一定带宽会占据一定的频谱资源,因此为了防止两个短波信号互相干扰,通常会将它们‘放置’在收发双发约定的频率点上,这些频率点互相保持一定间隔。例如现在常用的短波信号带宽为3KHz,可以将信号‘放置’在n×3KHz频率上,即3003KHz、3006KHz、3009KHz等等;也就是说收发双方在通信前就已经约定了所有可能的通信频率,只是在通信时任意选取其中的一个频率进行信息传输。通常会根据经验值针对不同时间段制定不同的通信频率集,频率集合中的频率点个数通常小于等于8。在这种通信模式下接收端只需要‘守候’特定的频率,在仅有的一个或几个频率点上进行‘监听’即捕获同步头,当检测到某个频点上存在同步头,则说明发送端是采用此频率进行通信的,接收端就可以进行后续的工作从而达到信息传输的目的。然而由于短波通信的特殊性与电离层的随机性,可能会出现频率集中没有可通频率导致无法通信的情况,为了解决这个问题,发送端可以在全频段或超宽频段上可能通信的频率发送有用信息,接收端在整个频段上进行搜索可用的频率点。在这种模式下收发双发无需事先约定通信频率集,接收机在开机后自动全频段搜索并寻找频率点上存在同步头,当检测并识别后进行后续工作从而达到信息传输的目的,这种通信模式称为“开机通”,不需要人工干预全频段搜索,真正实现了短波电台的开机智能化。
在“开机通”模式下发送端会在任意一个频点或多个频点进行数据传输,接收端会全频段扫描,在多个频率点上接收有用信息,实现频率分集接收。由此带来的技术难点就是,需要在短时间内对多路信号(≥1000)而不是单路信号进行同步头捕获。
现有的同步捕获技术均利用本地序列与接收信号之间的相关并进行傅里叶变换来实现的,寻找到峰值从而确定接收信号中的同步起点。例如:公开号CN108270707A《一种信号同步的方法及装置》中,利用本地的差分序列与接收到的差分序列进行相关运算,而后进行快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT),根据相关结果计算其中的频率偏移量,获得接收信号中的差分序列,从而确定同步位置。公开号CN109818644A《信号同步方法、装置、计算机设备和存储介质》中,将获取的信号经不同滤波器后得到第一相关值和第二相关值,然后将第一相关值得最大值和第二相关值的最大值与预设门限进行比较,当比较结果匹配成功时对接收信号进行补偿同步。
而以上的同步捕获主要是利用序列的相关特性以及快速傅里叶变换来寻找峰值,快速傅里叶变换需要占用计算资源,当一路或几路信号进入接收机时,总计算量不大,在短时间内可以处理完毕;但是在“开机通”模式下需要在短时间内对多路信号(≥1000)进行识别,寻找包含同步头的信道频率,如果仍然采用基于FFT的算法进行同步头捕获,其总计算量非常庞大,接收设备无法在短时间内将所有计算处理完毕,无法保证实时性;因此基于FFT寻找同步头的算法在“开机通”模式下存在处理瓶颈。
发明内容
为了解决上述问题,本发明的目的是提出一种短波通信的多路信号同步头快速捕获方法,采用极低复杂度的旋转同步头识别算法,可在多路信号且收发两端存在频偏的情况下快速捕获同步头,大大减少计算量,保证信息传输的实时性。
为了达到上述目的,本发明采用以下技术方案予以解决。
一种短波通信的多路信号同步头快速捕获方法,包括以下步骤:
步骤1,设待发送序列U=(u0,…,un,…,uN-1),0≤un<8,经8PSK调制后得到发送序列X=(x0,…,xn,…,xN-1);短波接收机将接收的N个不同频率点的信号下变频得到N路基带信号,即接收序列R=(r0,…,rn,…,rN-1),设频偏范围为[-fmax,fmax],频率间隔为Δf;
其中,待发送序列为同步序列;xn∈{sk|0≤k<8},sk为第k种PSK对应的星座映射点;0≤n<N;
步骤2,采用旋转识别算法对N路基带信号进行同步头识别,输出含有同步头的信号;
所述采用旋转识别算法对N路基带信号进行同步头识别的具体过程为:
(2.2)并行进行所有频偏值下的同步头识别:
(2.3)将max(|E-Q|,…,|E0|,…,|EQ|)作为最终同步头识别结果。
进一步地,待发送序列U=(u0,…,un,…,uN-1)经8PSK调制,使每个码元在星座图上形成映射点sk,映射点sk与星座图的坐标原点连线与其横轴之间的夹角称作sk的俯角θ,θ定义域为[0,2π);映射点sk到星座图的坐标原点的距离称作sk的模,记做|sk|;sk=R(sk)+I(sk)i;i为虚数单位,R(sk)=|sk|为sk的实部,I(sk)=θ为sk的虚部。
进一步地,所述采用无频偏同步头识别算法对接收序列R进行同步头识别,具体步骤为:
(a)初始化索引变量j=0,识别结果E=0;
(b)判断索引变量是否满足j<N,若是,则转入步骤(c),否则转入步骤(f);
(d)对接收信号rj进行旋转,得到对应旋转后的信号rj′:
若uj=0,uj=1或uj=7则rj′=rj;
若uj=2,则rj′=I(rj)+[-R(rj)]i;
若uj=3,uj=4或uj=5,则rj′=-rj;
若uj=6,则rj′=-I(rj)+[R(rj)]i;
(e)累积并更新当前识别结果E=E+rj′,索引变量j加1,转至步骤(b);
(f)将|E|作为无频偏同步头识别结果。
与现有技术相比,本发明的有益效果为:
(1)本发明揭示了同步序列旋转的物理意义,避免了由旋转而引入的乘法运算,仅涉及加法运算,具有极低的计算量;基于本地同步序列对接收信号进行旋转操作,将旋转后的序列求和,就可以判断是否同步,同时还可以掌握收发两端频率偏移量的情况。本发明提出的极低复杂度的同步头捕获技术不需乘法与FFT,仅需加法运算,极大的降低了运算复杂度。
(2)本发明针对频偏信号提出了附加旋转序列的概念,且本发明的旋转识别算法可实现并行操作,能够实现快速识别,有利于工程实现。
附图说明
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
图1是本发明实施例的8PSK星座映射图;
图2是本发明实施例中多路信号同步头捕获的***框图;
图3是传统的同步头截取不同信号进行识别的示意图;
图4是传统的同步头识别方法中不同起点截取的信号相位提取后的FFT结果图;其中(a)以A为起点的FFT结果;(b)以B为起点的FFT结果;
图5传统的同步头识别方法对应的鉴别结果曲线图;
图6本发明实施例中在有频偏和无频偏情况下的接收序列旋转后的星座映射图;其中,(a)对应无频偏的情况;(b)对应有频偏的情况;
图7是本发明实施例在有频偏时的并行同步头识别框图;
图8是本发明实施例中分割的频偏值与真实频偏的分布对比图;
图9是本发明实施例中真实附加相位与产生的附加相位分别对比图;
图10是本发明实施例中基带信号采样点与同步点分布图;
图11是本发明实施例中采用本发明旋转识别算法在不同信噪比下的识别曲线图;其中,(a)对应信噪比为-5dB;(b)对应信噪比为0dB;
图12是本发明实施例中采用本发明旋转识别算法与传统的FFT识别算法在不同信噪比下的同步误差比较图;
图13是本发明实施例中信噪比-7dB时不同频率间隔情况下的识别曲线图;其中,(a)频率间隔为4Hz;(b)频率间隔为8Hz;(c)频率间隔为10Hz;(d)频率间隔为12Hz。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例及效果作进一步详细描述。
参考图1,本发明提出一种短波通信的多路信号同步头快速捕获方法,包括以下步骤:
步骤1,设待发送序列U=(u0,…,un,…,uN-1),0≤un<8,经8PSK调制后得到发送序列X=(x0,…,xn,…,xN-1);短波接收机将接收的N个不同频率点的信号下变频得到N路基带信号,即接收序列R=(r0,…,rn,…,rN-1),设频偏范围为[-fmax,fmax],频率间隔为Δf;
其中,待发送序列为同步序列;xn∈{sk|0≤k<8},sk为第k种PSK对应的星座映射点;0≤n<N;
本发明中un与sk的映射关系如图1所示,映射点sk等间隔的分布在单位圆上。sk与坐标原点的连线与横轴的夹角称作sk的俯角θ,定义域为[0,2π),sk到坐标原点的距离称作sk的模,记做|sk|。例如:s0=1+0i,i为虚数单位,其实部R(s0)=1,虚部I(s0)=0,俯角为0,|s0|=1。对于发送序列U=(u0=2,…,un=6,…,uN-1=5),经图1所示的星座图映射后,得到发送序列X=(x0=s2,…,xn=s6,…,xN-1=s5)。
将待发送序列U=(u0,…,un,…,uN-1)称为同步序列,发送序列X=(x0,…,xn,…,xN-1)称为本地序列,接收序列R=(r0,…,rn,…,rN-1)称为同步段,即受到频偏影响并叠加了噪声的同步序列。
多路信号同步头捕获的***框图如图2所示;短波接收机将N个不同频率点的信号统一下变频得到N路基带信号,由于收发两端的载波频率不一定完全相同总会存在一个频率误差,因此每一路基带信号都是包含了频偏的信号,各路的频偏可能相同也可能不同,但频偏大小已经由元器件参数限制在范围[-fmax,fmax]内,通常短波通信***的频偏范围±100Hz。
基带信号具有相同的帧格式,如图3所示;多路信号同步头捕获器对输入的N路基带信号进行同步头识别,而后输出含有同步头的信号(路数小于等于N),本发明主要就是要解决多路基带信号同步头捕获的识别速度与计算瓶颈问题。在短波信号数据帧中,同步段前有一段干扰信号,同步段后面跟着数据段。同步头捕获就是在一连串的接收信号中寻找同步段的位置,这样就能确定数据段的起点,以便接收真正的用户信息,同时同步段还可以对信号中存在的频偏进行估计。
步骤2,采用旋转识别算法对N路基带信号进行同步头识别,输出含有同步头的信号;
首先介绍同步头识别原理,重点介绍如何对一路信号进行同步头捕获,对多路信号的同步头捕获可以看做对一路信号捕获的并行。对于同步头捕获***来说接收到的是一串基带信号,由于不知道真实的同步段位置,所以需要逐一进行识别。其过程为:对输入的信号进行截取;基于本地序列对截取的信号进行识别,记录识别结果;遍历接收信号,绘制识别结果曲线图,识别结果曲线的峰值对应同步段的起点,如图3所示。
从上述原理可以看出同步头捕获的过程就是对输入基带信号逐一识别的过程,传统的识别方法就是快速傅里叶变换(FFT)。由于本地序列X=(x0,…,xn,…,xN-1)已知,因此可以从截取的接收信号中提取相位的变化情况,从而得到截取序列其中因此可以等效为叠加了噪声的正弦信号,信号的频率即为f。对整个序列进行快速傅立叶变换,将最大值作为识别结果。分别以图3中的点A和点B为起点截取信号进行FFT,结果如图4所示,图4(a)给出了以A为起点截取信号的FFT,识别结果为54;图4(b)给出了以B为起点截取信号的FFT,识别结果为230。遍历整个接收信号的识别结果的曲线图如图5所示,从图中可以看到曲线在B点存在峰值,再次考察以B为起点的FFT图形可知在接收信号中存在10Hz的频偏。
这种传统的识别算法需要进行FFT耗费大量的计算,但是可以很精确地掌握频偏情况。这里需要重点指出的是在“开机通”模式下识别速度与计算量是全频段搜索的主要瓶颈。因此本发明转变思路,接收端只需要快速识别此次截取的信号是否为同步段即可,不需要详细的掌握频偏情况,采用旋转的方式来完成对信号的识别,该旋转识别算法不需要FFT运算,仅需要加法运算,极大的降低了识别的计算量。
首先对无频偏时的情况进行讨论:
如果忽略频偏与噪声对发送信号rn的影响,则rn=xn,即接收信号就是图1中给出的星座点。基于同步序列U对接收信号进行旋转,将其每一个信号旋转至同一方向(例如俯角为0),并将其相加求和。例如,对于同步段有R=(r0=0+1i,…,rn=0-1i,…,rN-1=-0.7071-0.7071i),由于u0=2则对r0顺时针旋转得到r0′=1+0i;un=6则对rn顺时针旋转得到rn′=1+0i;uN-1=5则对rN-1顺时针旋转得到rN-1′=1+0i,对旋转后的结果累积并作为识别结果
上述旋转过程的数学表达式为
s4=-1+0i,实部虚部同时取反,得-R(s4)+[-I(s4)]i=1+0i。这个过程等效于s4e-iπ。
通常在同步序列中每个符号出现的概率相同,则每个符号出现的次数几乎是相同的,因此大概率的保证了s1、s7以及s3、s5成对出现,这样就使得其和的方向依然是实轴方向。事实上,实际的接收信号为叠加了噪声的星座点,例如sk叠加噪声后为a+bi,若将其顺时针旋转则有
然后对有频偏的情况进行讨论:
从无频偏情况分析可知,同步序列U对应唯一的一组旋转角度,若接收信号为同步段,则旋转后的信号俯角均为0;若接收信号为非同步段,则旋转后的信号俯角均匀分布在整个映射平面。
在接收信号不含频偏时,进行旋转后所有信号的俯角几乎都为0,在理想情况下旋转后信号如图6(a)所示。当接收信号中含有频偏并按照同步序列U对信号进行相应的旋转,根据星座映射图的几何关系,旋转后信号的俯角将呈现“螺旋”展开形式,且俯角与接收信号中频偏f的关系为θn=φn=2πfTsymn,如图6(b)所示,同时图中给出了不同映射点si判决域。
为了使旋转后的信号在同方向累加,需要对具有“已旋信号”再次旋转。例如图6(b)中为了在实轴方向求和,可以进行以下操作:
通过以上的再次旋转,所有的信号均落在判决域为s0的区域,虽然不是所有信号俯角都为0,但是其方向基本一致不会对识别结果造成实质性影响。将再次旋转的角度称为附加旋转角度,与同步序列有其对应的旋转角度一样,附加旋转角度也有其唯一对应的附加序列,将频偏为f的附加序列记做 从图6(b)的几何含义及接收序列计算公式可以计算计算如下:
为了简化“旋转--再旋转”的过程,将同步序列U和附加序列Vf进行模8加,作为新的同步序列符号表示模8加运算。当接收信号中的频偏为f,经过序列旋转后所有信号几乎都落在判决域为s0的区域。若接收端频偏未知,可以在最大频偏范围[-fmax,fmax]内进行频率分割,遍历每个频率来构造新的同步序列,并利用无频偏时的同步头识别算法进行识别,记录每个频率对应的识别结果。
事实上,只要分割的频率足够精细,那么总有一个与真实频偏最接近的频率q×Δf(Δf为频率间隔,|q×Δf|≤fmax),当且仅当基于旋转后信号几乎都落在判决域为s0的区域,相加后会得到一个很大的数值|Eq|;而对于其他背离真实频偏的频率,经对应的序列旋转后的信号会均匀分布在整个映射平面上,相加后的数值很小。最后所有结果的最大值即max(|E-Q|,…,|E0|,…,|EQ|)作为最终识别结果。同时也可以对真实频偏进行估计,其值应在最大值所对应的频率q×Δf附近。
根据上述介绍,含有频偏的同步头识别完全可以采用并行的方式实现,具体实现框图如图7所示。
所述采用旋转识别算法对N路基带信号进行同步头识别的具体过程为:
(2.2)并行进行所有频偏值下的同步头识别:
具体地,无频偏同步头识别算法为:
(a)初始化索引变量j=0,识别结果E=0;
(b)判断索引变量是否满足j<N,若是,则转入步骤(c),否则转入步骤(f);
(d)对接收信号rj进行旋转,得到对应旋转后的信号rj′:
若uj=0,uj=1或uj=7则rj′=rj;
若uj=2,则rj′=I(rj)+[-R(rj)]i;
若uj=3,uj=4或uj=5,则rj′=-rj;
若uj=6,则rj′=-I(rj)+[R(rj)]i;
(e)累积并更新当前识别结果E=E+rj′,索引变量j加1,转至步骤(b);
(f)将|E|作为无频偏同步头识别结果。
(2.3)将max(|E-Q|,…,|E0|,…,|EQ|)作为最终同步头识别结果。
从以上过程可以看到,频率间隔Δf越小识别结果越精确,当Δf增加到一定程度时就无法正确识别。所以Δf的选取是有范围的。
由于误差的存在导致真实附加相位φn与基于频率qΔf产生的附加相位φn′不同,随着n的增加两者的误差越来越大,当n=N-1时误差达到最大值。因此只要保证基于φN-1′旋转后的信号在累加求和时不会抵消基于φN-1旋转后的信号,即都落在同一个半平面,就可正确识别,即:
如图9所示,φN-1′落在图中阴影区域即可确保累积和不会相互抵消。
实际上,当频率间隔略微大于式(6)给出的结果,即|φN-1-φN-1′|略微大于0.5π,两者分布在两个半平面累积和会有所降低,但不会对同步段识别造成实质影响;而当频率间隔远远大于式(6)给出的结果,信号均匀分布在整个平面累积和会完全抵消,无法识别同步段。
本发明方法与传统方法的性能比较:
计算量比较
对多路信号的同步头捕获可以看作一路捕获的并行,而对一路信号的同步捕获的过程又是对输入基带信号逐一识别的过程,因此对信号进行一次识别所需的计算量进行比较。
当采用本发明的旋转识别算法时需要对整个频偏范围进行分割共计2Q+1个频率,每个频率都有相应的旋转序列,基于不同的序列对信号进行旋转(不需任何计算),而后对旋转后信号累加求和,因此采用旋转识别算法共需(2Q+1)(N-1)≈2QN次加法,两种算法的计算量如表1。可以看到本发明的旋转识别算法不需要乘法运算仅需加法运算。
表1.不同算法单次识别所需计算量
旋转识别算法中旋转序列是相互独立的,对应的加法完全可以并行运算,也就是说计算2QN次加法的时间和计算N次加法的时间是完全相同的,而FFT的识别算法由于蝶形结构制约了其乘法与加法无法并行计算。这就决定了旋转识别算法的识别速度要远远快于FFT识别算法。
仿真实验
基带信号采用升余弦脉冲波形的采样来表示,如图10所示。图中展示了同步序列[0 4 4]的采样波形,一个符号波形由P个采样点构成。由于传输过程中会受到噪声的干扰,因此估计出的同步点会存在一定偏差,可能超前也可能滞后于真实同步点。一个同步捕获器性能的优劣判定标准是从统计意义上考察估计的同步点与真实同步点的误差,误差越小则性能越好。对于图10所示的采样信号若估计的同步点与真实值之间没有误差,则能够在时刻[0 T 2T]准确抽样;若同步估计偏移了1个采样点,则归一化同步误差为(估计值领先于真实值),或(估计值滞后于真实值)。一般地,令归一化同步误差其中Δp为估计的同步点与真实同步点之间的偏差。显然若e=1则估计出的同步点背离真实值1个符号时长。
为了验证本发明提出的同步头旋转识别算法的性能,这里对短波通信中常用的信号进行了基带仿真。仿真中信噪比定义为单位为dB。其中,P为接收到的信号功率;σ2为二维噪声功率。仿真参数设置如下:符号传输速率Rsym=2400,升余弦脉冲成型参数0.4,每符号采样8点,同步头由256个符号组成。
(1)考察旋转识别算法在不同信噪比下的识别曲线,如图11所示。从图中可以看到,曲线中存在明显的峰,旋转识别算法能够在各种信噪比下识别同步段。同时也注意到信噪比为-5dB时曲线的底部噪声要大于0dB时的底部噪声。
(2)考察旋转识别算法与FFT识别算法的同步误差。这里对相同信号在不同信噪比下采用两种识别算法进行识别,分别统计在不同信噪比下的同步误差误差随信噪比变化的曲线如图12所示。从图中可以看到,两种识别算法的同步误差都随着信噪比的增加而逐渐减小;当信噪比在-9.5dB时出现平层,即同步误差下降的速度逐渐放缓;本发明的旋转识别算法的同步误差与FFT识别算法几乎相同。
(3)考察不同频率间隔对同步捕获的影响。根据式(6)计算出正确识别时最大频率间隔Δf=4.7Hz。这里对最严苛的情况即真实频偏恰好处在两个分割频率中点进行仿真。为简单起见,令本仿真给出了信噪比SNR=-7dB,Δf分别等于4.0Hz、8.0Hz、10.0Hz和12.0Hz时的识别曲线图,分别如图13中(a)、(b)、(c)、(d)所示。从图中可以看到,当频率间隔为4.0Hz时,本发明方法能够很好的识别出同步头所在位置,识别曲线的峰值为217;当频率间隔逐渐增加,虽然存在峰但峰值明显变小,例如频率间隔为8Hz、10Hz时峰值分别为166和150,尤其当频率间隔为10Hz时,峰几乎淹没在整个识别曲线中;当频率间隔为12Hz时,从识别曲线上已经无法找到峰。因此,本发明方法中的频率间隔不能选的太大,应控制在合适的范围内才能进行准确识别。
综合以上可知,本发明方法与传统的识别方法相比,两者的同步误差几乎相同,但是计算量相差很大,本发明方法大大减少了识别过程中的计算量,解决了“开机通”模式下存在同步头识别处理瓶颈。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (4)
1.一种短波通信的多路信号同步头快速捕获方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,设待发送序列U=(u0,…,un,…,uN-1),0≤un<8,经8PSK调制后得到发送序列X=(x0,…,xn,…,xN-1);短波接收机将接收的N个不同频率点的信号下变频得到N路基带信号,即接收序列R=(r0,…,rn,…,rN-1),设频偏范围为[-fmax,fmax],频率间隔为Δf;
其中,待发送序列为同步序列;xn∈{sk|0≤k<8},sk为第k种PSK对应的星座映射点;0≤n<N;
步骤2,采用旋转识别算法对N路基带信号进行同步头识别,输出含有同步头的信号;
所述采用旋转识别算法对N路基带信号进行同步头识别的具体过程为:
(2.2)并行进行所有频偏值下的同步头识别:
所述采用无频偏同步头识别算法对接收序列R进行同步头识别,具体步骤为:
(a)初始化索引变量j=0,识别结果E=0;
(b)判断索引变量是否满足j<N,若是,则转入步骤(c),否则转入步骤(f);
(d)对接收信号rj进行旋转,得到对应旋转后的信号rj':
若uj=0,uj=1或uj=7则rj'=rj;
若uj=2,则rj'=I(rj)+[-R(rj)]i;
若uj=3,uj=4或uj=5,则rj'=-rj;
若uj=6,则rj'=-I(rj)+[R(rj)]i;
(e)累积并更新当前识别结果E=E+rj',索引变量j加1,转至步骤(b);
(f)将|E|作为无频偏同步头识别结果;
(2.3)将max(|E-Q|,…,|E0|,…,|EQ|)作为最终同步头识别结果。
3.根据权利要求1所述的短波通信的多路信号同步头快速捕获方法,其特征在于,待发送序列U=(u0,…,un,…,uN-1)经8PSK调制,使每个码元在星座图上形成映射点sk,映射点sk与星座图的坐标原点连线与其横轴之间的夹角称作sk的俯角θ,θ定义域为[0,2π);映射点sk到星座图的坐标原点的距离称作sk的模,记做|sk|;sk=R(sk)+I(sk)i;i为虚数单位,R(sk)=|sk|为sk的实部,I(sk)=θ为sk的虚部。
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