大动态多普勒频率下微弱直扩信号的长时间积累算法

罗海坤; 王永庆; 申宇瑶; 吴嗣亮

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2013.12.012

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大动态多普勒频率下微弱直扩信号的长时间积累算法

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 大动态多普勒频率下微弱直扩信号的长时间积累算法
- Long-Term Integration Algorithm for Weak DSSS Signal in Large Dynamic Doppler Frequency Scenarios
- 电子学报 2013年41卷第12期页码：2397-2402
- 作者机构：
  
  北京理工大学信息与电子学院,北京,100081
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家高技术研究发展计划 (863计划）课题 (No.2011AA1569）
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2013.12.012
  中图分类号： TN911.6
- 纸质出版：2013
- 稿件说明：
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罗海坤, 王永庆, 申宇瑶, 等. 大动态多普勒频率下微弱直扩信号的长时间积累算法[J]. 电子学报, 2013,41(12):2397-2402.

LUO Hai-kun, WANG Yong-qing, SHEN Yu-yao, et al. Long-Term Integration Algorithm for Weak DSSS Signal in Large Dynamic Doppler Frequency Scenarios[J]. Acta Electronica Sinica, 2013, 41(12): 2397-2402.
罗海坤, 王永庆, 申宇瑶, 等. 大动态多普勒频率下微弱直扩信号的长时间积累算法[J]. 电子学报, 2013,41(12):2397-2402. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2013.12.012.

LUO Hai-kun, WANG Yong-qing, SHEN Yu-yao, et al. Long-Term Integration Algorithm for Weak DSSS Signal in Large Dynamic Doppler Frequency Scenarios[J]. Acta Electronica Sinica, 2013, 41(12): 2397-2402. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2013.12.012.

摘要

大动态多普勒频率情况下，微弱直扩信号的长时间积累存在积累损失和计算量急剧增加的问题.对此，本文提出一种基于运动补偿的二倍分组块补零算法，在二倍分组块补零算法的基础上，通过谱循环移位搜索多普勒频率，采用包络平移和Keystone变换补偿码多普勒频率.理论分析和仿真结果表明，新算法能有效消除大动态多普勒频率对长时间累积的影响，同时计算效率高，相干积累20ms时的计算量仅为同类算法的16%，且时间越长、优势越大.

Abstract

There exist integration loss and computational cost drastic increasing in long-term integration of weak DSSS (Direct Sequence Spread Spectrum)signal in large dynamic Doppler frequency scenarios.A motion compensation-double block zero padding algorithm is proposed to this problem

which uses frequency spectrum cyclic shift for Doppler frequency searching

envelope shifting and Keystone transform for code Doppler frequency compensation based on the double block zero padding algorithm.Theoretical analysis and simulation results show that

the proposed algorithm can eliminate the influence of large dynamic Doppler frequency effectively

and has high computational efficiency

the computational cost is 16% of the similar algorithm in 20ms coherent integration

and the longer the time

the higher the efficiency.

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