search query: @keyword spread spectrum / total: 7
results-list
reference: 2 / 7
« previous | next »
Author:Koivisto, Tommi
Title:Direction finding methods for direct-sequence spread spectrum systems
Publication type:Master's thesis
Publication year:2005
Pages:92+9      Language:   eng
Department/School:Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto
Main subject:Signaalinkäsittelytekniikka   (S-88)
Supervisor:Koivunen, Visa
Instructor:Koivunen, Visa
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions
close

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark S80     | Archive
Keywords:direction finding
spread spectrum
signal interception
blind despreading
electronic warfare
tulosuunnan estimointi
hajaspektri
signaalien sieppaaminen
hajaspektrisignaalien sokea kokoaminen
elektroninen sodankäynti
Abstract (eng): This thesis addresses the problem of finding the directions of arrival (DOA) of direct-sequence spread spectrum signals that are impinging on an antenna array.
The directions of arrival may be used in beamforming, interference cancellation or positioning.

Signal-to-noise ratio (SNR) of received spread spectrum signals is often very low, which causes the traditional direction finding methods to fail.
Therefore, some different methods or pre-processing have to be used.
In cooperative spread spectrum systems, the low SNR is typically overcome by despreading the signal.
However, in non-cooperative contexts such as in electronic warfare or spectrum surveillance the spreading codes are unknown and despreading cannot be done.
The spreading codes are also sometimes unknown in cooperative applications such as in GPS or wideband CDMA.

In this work, first a review of existing algorithms for direction finding of spread spectrum signals is presented.
It is noted that if the spreading codes are known, there are many solutions to the problem.
However, in case of unknown codes, practically no research has been done concerning direction finding.
In this thesis, the rich structure of spread spectrum signals is taken advantage of in solving the problem: First, the applicability of cyclostationary statistics to direction finding of low SNR spread spectrum signals is investigated.
Then, some algorithms that despread the signal blindly, i.e. without explicit knowledge of the spreading codes are studied.
Also a new algorithm for blind despreading is proposed.
The proposed algorithm estimates the spreading codes and propagation delays and that way provides almost ideal processing gain also in case of multiple users, so that estimating the directions of arrival using the traditional methods becomes possible.

The methods are simulated using MATLAB in order to study their performance.
In the simulations, the used quantitative performance measure is the root mean square DOA estimation error.
Also the effects of multipath propagation and computational complexity of the methods are considered.
The performance of the blind despreading methods is measured by the obtained processing gain.
It is found that in case of unknown short spreading codes, the direction finding can be done almost as accurately as if the codes were known.
In case of long codes, direction finding is found to be a very challenging task without the knowledge of the spreading codes.
Abstract (fin): Tässä työssä tarkastellaan antenniryhmään saapuvien suorasekvenssihajaspektrisignaalien tulosuunnan estimointia.
Tietoa signaalien tulosuunnista voidaan käyttää esimerkiksi keilanmuodostuksessa, radiohäiriöiden poistossa tai paikannuksessa.

Vastaanotettujen hajaspektrisignaalien signaalikohinasuhde on usein hyvin alhainen, minkä vuoksi tavalliset tulosuunnan estimointimenetelmät eivät toimi.
Tästä syystä tarvitaan kehittyneempiä menetelmiä tai signaalin esikäsittelyä.
Tyypillisesti hajaspektrisignaalit kootaan (despread) vastaanottimessa, jolloin alhainen signaalikohinasuhde ei ole ongelma.
Kuitenkin esimerkiksi elektronisessa sodankäynnissä tai radiohäiriöiden valvonnassa signaalien hajotuskoodit eivät ole välttämättä tunnettuja, jolloin signaalien kokoaminen ei onnistu suoraan.
Muita hajaspektritekniikkaan perustuvia sovelluksia, joissa hajotuskoodit voivat joissain tapauksissa olla tuntemattomia ovat esimerkiksi GPS-paikannus sekä WCDMA-matkapuhelinjärjestelmät.

Tässä työssä esitetään jo olemassa olevat hajaspektrisignaalien tulosuuntien estimointimenetelmät: tunnettujen hajotuskoodien tapauksessa mahdollisia ratkaisuja on paljon, mutta tuntemattomien koodien tapauksessa ongelmaa ei ole juurikaan tutkittu.
Tässä työssä hajaspektrisignaalien tunnettua rakennetta käytetään hyväksi tulosuunnan estimoinnissa: Ensinnäkin, signaalista laskettujen syklostationaaristen tilastollisten tunnuslukujen soveltuvuutta ongelmaan tutkitaan.
Myös hajaspektrisignaalien koodisokeaa kokoamista tutkitaan ja työssä on kehitetty uusi menetelmä sokeaan kokoamiseen.
Tällä menetelmällä estimoidaan hajotuskoodit sekä etenemisviiveet ja saadaan näin lähes ideaalinen prosessointivahvistus myös monen käyttäjän tapauksessa.
Tämä puolestaan mahdollistaa tulosuunnan estimoinnin myös perinteisiä menetelmiä käyttäen.

Menetelmien suorituskykyä tutkitaan MATLAB-simulaatioiden avulla.
Simulaatioissa käytettävä kvantitatiivinen virhemitta on estimaattien keskineliövirhe.
Myös monitie-etenemisen vaikutuksia ja menetelmien laskennallista tehokkuutta tarkastellaan.
Koodisokeiden signaalin kokoamismenetelmien tehokkuutta mitataan saadulla prosessointivahvistuksella.
Simulaatiotulokset osoittavat, että lyhyiden tuntemattomien hajotuskoodien tapauksessa tulosuunnat saadaan estimoitua lähes yhtä tarkasti kuin tunnettujen koodien tapauksessa.
Pitkien koodien tapauksessa tulosuunnan estimoinnin havaitaan olevan erittäin haastavaa alhaisilla signaalikohinasuhteilla.
ED:2005-03-22
INSSI record number: 28177
+ add basket
« previous | next »
INSSI