文献类型：期刊文章

作　　者：张兆维[1,2] 刘琳[1] 刘慧[3] 吴同[1] 朱明蕾[4] 潘甦[1]

ZHANG Zhaowei;LIU Lin;LIU Hui;WU Tong;ZHU Minglei;PAN Su(School of Internet of Things,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China;State Key Laboratory for Novel Software Technology,Nanjing University,Nanjing 210023,China;School of Software Engineering,Jinling Institute of Technology,Nanjing 211169,China;School of Computer Engineering,Tongda College of Nanjing University of Posts and Telecommunications,Yangzhou 225127,China)

机构地区：[1]南京邮电大学物联网学院,江苏南京210003 [2]南京大学计算机软件新技术全国重点实验室,江苏南京210023 [3]金陵科技学院软件工程学院,江苏南京211169 [4]南京邮电大学通达学院计算机工程学院,江苏扬州225127

出　　处：《物联网学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(No.61801236);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(No.SJCX23_0288);南京大学计算机软件新技术全国重点实验室资助项目(No.KFKT2024B41)。

年　　份：2024

卷　　号：8

期　　号：2

起止页码：36-45

语　　种：中文

收录情况：DOAJ、普通刊

摘　　要：在空间通信中,信号面临远距离传输和高动态相对运动,其中,远距离传输带来很低信噪比(SNR,signal-to-noise ratio),而高动态相对运动则引起载波高动态多普勒频偏。为解决低信噪比问题,传统捕获方法需要长时间累积很多接收信号。但是,在长时间累积过程中,高动态多普勒频偏会导致严重的能量扩散问题。针对上述问题,提出了一种两阶段稀疏(TSS, two-stage-sparse)算法来捕获载波多普勒频偏。该算法首先利用粗捕获结果构造粗稀疏搜索范围,然后选择若干个较大元素来构建精稀疏搜索范围,最后搜索最大元素作为捕获结果。由于稀疏范围仅覆盖很窄的频率区间,该算法能够滤除更多的噪声干扰,从而辅助信号元素成为最大元素。理论分析和仿真结果也表明,所提TSS算法能够显著提高多普勒频偏的捕获概率。

关 键 词：空间通信 低信噪比 高动态多普勒频偏  捕获 能量扩散  

分 类 号：TN929.5]