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基于物理熵源的擴(kuò)頻隨機(jī)序列的產(chǎn)生與性能研究

發(fā)布時(shí)間:2020-07-01 13:10
【摘要】:擴(kuò)頻通信具有抗干擾、抗衰落和保密性高等優(yōu)良性能,廣泛應(yīng)用于軍事和宇航通信。擴(kuò)頻通信系統(tǒng)的性能優(yōu)劣很大程度上取決于擴(kuò)頻序列的性能,傳統(tǒng)擴(kuò)頻通信中一般采用偽隨機(jī)序列作為擴(kuò)頻序列,因其存在周期性及弱正交性,不僅降低了擴(kuò)頻通信的鏈路性能,同時(shí)限制了其在保密通信和數(shù)字加擾領(lǐng)域的應(yīng)用。物理隨機(jī)序列不僅具有類白噪聲的統(tǒng)計(jì)特性,又滿足真隨機(jī)性。本文提出了一種基于物理熵源產(chǎn)生的物理隨機(jī)序列作為擴(kuò)頻隨機(jī)序列的方案,研究了截短優(yōu)選后的物理隨機(jī)序列在直接擴(kuò)頻系統(tǒng)(DS-SS)中的應(yīng)用。論文首先以半導(dǎo)體激光器輸出的混沌信號(hào)作為物理熵源,經(jīng)光電轉(zhuǎn)換與數(shù)字化運(yùn)算處理,利用Matlab/Simulink輔助運(yùn)算獲得了速率為4Gbit/s的高速物理隨機(jī)序列。然后對(duì)物理隨機(jī)序列和原始混沌序列的平衡性和相關(guān)性等統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行對(duì)比分析,并利用NIST(National Institute of Standards and Technology)推出的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)軟件對(duì)物理隨機(jī)序列的真隨機(jī)性能進(jìn)行測(cè)試。最后,將截短優(yōu)選后的物理隨機(jī)序列作為擴(kuò)頻序列應(yīng)用于DS-SS仿真模型,研究了擴(kuò)頻通信系統(tǒng)鏈路誤碼性能與抗多用戶干擾性能。仿真結(jié)果表明,經(jīng)截短優(yōu)選后的物理隨機(jī)序列與原始混沌序列相比具有更好的平衡性、自相關(guān)性和正交性,作為擴(kuò)頻序列應(yīng)用于直接擴(kuò)頻系統(tǒng)具有更好的抗噪聲干擾和抗多址干擾性能。
【學(xué)位授予單位】:長(zhǎng)春理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:TN914.42
【圖文】:

特性圖,激光信號(hào),特性圖


2.2.2 混沌激光特性分析物理熵源是物理隨機(jī)數(shù)發(fā)生器的關(guān)鍵部分,因此混沌激光信號(hào)的特性必將對(duì)輸出物理隨機(jī)數(shù)的特性產(chǎn)生影響。其中,混沌信號(hào)的頻譜帶寬將會(huì)決定輸出物理隨機(jī)數(shù)的最高速率,混沌信號(hào)頻譜的平坦與否將決定輸出隨機(jī)數(shù)的平衡性。由于混沌序列具有類白噪聲的特性,可視為平穩(wěn)的隨機(jī)過程。因此依據(jù)信號(hào)處理的知識(shí),可以通過對(duì)混沌激光信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)進(jìn)行傅里葉變換獲得它的功率譜密度。功率譜密度指每單位帶寬內(nèi)的信號(hào)平均功率,它包含了頻域上功率譜的分布特征。利用公式(2.7)和(2.8)以及表 2-1 中的參數(shù)配置,外腔反饋半導(dǎo)體激光器輸出的混沌激光信號(hào)時(shí)域特性和頻域特性如圖 2.1 所示。其中,圖 2.1(a)是混沌激光信號(hào)的時(shí)域特性圖,其時(shí)域特性接近白噪聲的隨機(jī)特性。圖 2.1(b)是混沌激光信號(hào)的頻譜圖,由圖可見該頻譜的中心頻率很高,并且分布平坦。混沌激光信號(hào)對(duì)應(yīng)頻譜的 3dB 帶寬為 5GHZ,利用此混沌激光信號(hào)作為物理熵源,經(jīng)后續(xù)處理最高可以獲得速率為 5GHZ的物理隨機(jī)數(shù)。

激光信號(hào),自相關(guān)曲線


源中提取的混沌激光信號(hào)利用光電轉(zhuǎn)換器件,即可轉(zhuǎn)換為混沌處理,接下來需要對(duì)混沌電信號(hào)進(jìn)行采樣、量化完成二值化過序列。在物理熵源產(chǎn)生過程中,激光器外腔反饋延遲會(huì)帶來一混沌激光信號(hào)對(duì)應(yīng)的自相關(guān)曲線,由圖可見在相關(guān)間隔為2.5處出是因?yàn)橥馇环答亷淼闹芷谔匦浴2蓸又芷诘拈L(zhǎng)度影響著信號(hào)小,采樣周期越長(zhǎng)則采樣頻率越低,進(jìn)而導(dǎo)致序列相鄰位之間隨機(jī)序列性能的同時(shí)卻降低了隨機(jī)序列的輸出速率。量化過程制數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù)據(jù)后的碼元個(gè)數(shù)就越多,因而會(huì)提高最,但同時(shí)也會(huì)降低隨機(jī)序列的性能。因此,必須進(jìn)行后續(xù)處理能。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號(hào):2736802

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