Direct Sequence Spread Spectrum Signal’s Demodulator Acquisition Implementation Based on Fast Fourier Transform. Part 2. Carrier Frequency Estimation

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Signals with direct spread spectrum are widespread in modern communication and navigation systems. Often for communication channels in which such signals are used, significant changes in the carrier frequency in relation to the information speeds of the received signals are characteristic. In particular, for communication channels with significant Doppler shift. Therefore, estimation of the carrier frequency plays a key role in solving the problem of initial synchronization of demodulators of signals with direct spectral broadening. In the first part of the paper, the main approaches to solving the initial synchronization problem were presented. In this part of the paper an algorithm for estimating the carrier frequency based on the analysis of the received signal uncertainty function cross section in the delay plane was proposed. The carrier frequency estimation is based on the fast Fourier transform using an iterative dichotomous search procedure. The results of its efficiency analysis are presented; the variance of the estimates obtained in the implementation of the proposed estimation algorithm are compared with the Cramer-Rao boundary.

About the authors

E. A. Brusin

Russian Institute of Radionavigation and Time; The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications

Email: brusin.ea@sut.ru
ORCID iD: 0000-0002-6742-2705

References

  1. Брусин Е.А. Реализация алгоритма начальной синхронизации демодулятора сигналов с прямым расширением спектра на основе быстрого преобразования Фурье. Часть 1. Постановка задачи и подход к решению // Труды учебных заведений связи. 2022. Т. 8. № 4. С. 21‒27. doi: 10.31854/1813-324X-2022-8-4-21-27
  2. Перова А.И., Харрисова В.Н. ГЛОНАСС. Принципы построения и функционирования. М.: Радиотехника, 2010. 800 с.
  3. COM-1418 DIRECT SEQUENCE SPREAD-SPECTRUM DEMODULATOR 22 Mchip/s. URL: https://www.comblock.com/download/com1418.pdf (дата обращения 23.01.2023)
  4. DeLeon P.L., Scaife B.J. Spread-Spectrum Carrier Estimation with Unknown Doppler Shift. 1993. URL: https://ntrs.nasa.gov/citations/20000014441 (дата обращения 23.01.2023)
  5. Ipatov V.P. Spread Spectrum and CDMA: Principles and Applications. John Wiley & Sons Ltd., 2005.
  6. Rife D., Boorstin R. Single tone Parameter Estimation From Discrete-Time Observations // IEEE Transactions on Information Theory. 1974. Vol. 20. Iss. 5. PP. 591‒598. doi: 10.1109/TIT.1974.1055282
  7. Zakharov Y.V., Tozer T.C. Frequency estimator with dichotomous search of periodogram peak // Electronics Letters. 1999. Vol. 35. Iss. 19. PP. 1608‒1609.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».