一种扩频码构造及优选方法

文献发布时间：2024-04-18 19:58:53

技术领域

本发明属于雷达、通信、测控领域，尤其涉及应用于无线扩频通信系统的扩频码构造及优选方法。

背景技术

由于扩频通信技术具有良好的抗干扰性、保密性、抗多径能力，在军事和民用通信中被广泛应用，直序列扩频通信系统是目前应用最广的扩频通信系统之一，扩频码的构造是直序列扩频通信系统中的核心技术，其性能好坏将直接影响整个扩频通信系统的性能，主要包括平衡性、相关性、复杂度等。平衡性是扩频码构造的基本条件，扩频码序列的平衡性与系统的载波抑制度有关，码不平衡会导致系统载波泄露变大；自相关旁瓣函数是影响抗多径干扰性能的因素之一，自相关性能越好，越利于接收机的同步捕获，互相性能越好，则可尽量减少码分多址通信中码间串扰，通常使用归一化处理后的自相关系数和互相关系数来衡量；从安全对抗的角度来说，扩频码的复杂度也极为重要，采用短长的扩频码及线性移位产生的扩频码的安全性都较差，一般采用近似熵、线性复杂度等指标来进行衡量，近似熵越大，扩频码复杂度越高，系统的不可预测性就越强。

扩频码序列的生成主要分为两个部分：扩频码构造、扩频码优选。

扩频码构造是采用相关数学计算原理或技术方法生成扩频码候选集合的过程，目前国际上采用的构造方法较为丰富，常用的主要有伪随机序列法、混沌映射模型法以及真随机数生成法，伪随机序列生成的方法由于其实现简单而广泛被采用，常用的主要有m序列、Gold序列和正交walsh序列；常用于产生扩频码的混沌映射模型主要有Logistic混沌映射模型、Skew Tent混沌映射模型、w阶Chebyshew混沌映射模型等，但由于在计算过程中精度要求较高，且混沌波动的实值幅度在有限范围内连续，若量化方法选取不当，将会导致产生的序列随机性和复杂性较低；真随机数生成法是利用不确定输出的设备、部件或事件作为熵源，对熵源进行捕获处理得到随机序列，真随机数序列不仅具有优良的数学统计特性，还具有较快的生成速率，具有较好的复杂度性能，但真随机数生成法得到的扩频码候选集合往往不是平衡性的，在进行扩频码优选时，所需要的候选码字数量较大，增加了码字优选的时间复杂度。

扩频码优选是从一个较大的候选码字集合中选出满足不同性能指标的码字子集的过程，在一定性能指标前提下，扩频码优选在数学上等价于从M中选N的组合优化问题，这是一个典型的多项式时间复杂度问题。时间复杂度是衡量扩频码优选方法优劣的关键要素，也间接评估了所使用的扩频码构造方法是否优秀。有业内技术工作者提出基于贪心算法的迭代删除优选方法，主要是以当前的性能指标最优为准则，从候选集合中删除不符合指标要求的一对码字，但这种方法仍不能避免要先计算候选集合的互相关矩阵，当候选码数量较多时，其计算的时间复杂度也急剧上升。

现有扩频码构造和优选过程存在脱节及不充分现象，要么只针对构造提出符合单一性能较优的技术方法，要么只从优选的角度从候选码库中获取码字子集的链路计算算法，两个工作的结合评估没有得到充分验证及评估优化，仍然存在时间复杂度较高的缺点。

发明内容

本发明的目的在于：为了克服现有技术问题，公开了一种扩频码构造及优选方法，本发明方法在扩频码构造中采用随机插入的方式得到随机平衡码，扩频码优选中，采用基于丢弃法的高效优选设计，将各个优选指标计算步骤连接成一个串行通道，若某个通道的计算结果不满足对应指标阈值，则将此序列直接丢弃，并使用新输入的序列继续从起始步骤运行，通过这种不满足则丢弃的方式，有效减少了很多不必要的互相关函数计算路径，通过反复循环迭代，最终可快速生成适用于不同领域的扩频码。

本发明目的通过下述技术方案来实现：

一种扩频码构造及优选方法，所述扩频码构造及优选方法包括如下步骤：

S1：真随机数产生，对ADC采样得到的熵源做数据后处理得到真随机数；

S2：构造随机平衡码，采用随机插入的方式得到随机平衡码；

S3：基于丢弃法的流水线优选设计，包括：根据不同指标的设定阈值，对输入的随机平衡码采用基于丢弃法的优选设计，最终获取所需数量的扩频码集合。

根据一个优选的实施方式，步骤S1中真随机数产生包括：通过采集若干路ADC芯片的低位噪声采样值，经过噪声预处理、缓存序列干预得到一个二进制序列，最后经过线性反馈移位寄存器处理得到随机数序列。

根据一个优选的实施方式，步骤S1中进行噪声采样时，选择同时采集2-3个ADC芯片的低2位采样值。

根据一个优选的实施方式，步骤S1中噪声预处理为采用“取反+交错”的方式迭代重复，得到长度L位的二进制数据作为缓存分析的输入数据，其中长度L位与本原多项式的阶数一致。

根据一个优选的实施方式，步骤S1的线性反馈移位寄存器处理过程中，输入数据为种子数据，每一个种子加载周期T内生成K*L bit随机序列，K取值为log

根据一个优选的实施方式，步骤S2构造随机平衡码包括：

S21：初始化码序列集合X

S22：从真随机数中截断生成L/2个不重复的索引值ID，若L是奇数，则取(L±1)/2个不重复的索引值ID，其中，0≤ID≤L-1，每个索引值ID占log

S23：按ID值替换X

S24：重复S21至S23操作，最终生成N

根据一个优选的实施方式，步骤S3基于丢弃法的流水线优选设计包括：

S31：从构造的随机平衡码中获取候选码，记为M

S32：将获取的候选码M

S33：判断M

S34：判断M

S35：判断M

重复判断M

S36：判断优选序列数量是否满足需求，若满足，则结束优选流程；否则返回第S31继续接收新的候选码。

根据一个优选的实施方式，步骤S32中，自相关函数分为偶自相关函数和奇自相关函数，对于二进制序列M{m

偶自相关函数计算公式为：

奇自相关函数计算公式为：

奇、偶自相关函数最大旁瓣值分别为奇自相关函数和偶自相关函数除主瓣外最大的旁瓣绝对值，自相关函数最大旁瓣值为奇、偶自相关函数最大旁瓣值的较大值。

根据一个优选的实施方式，步骤S33中，最大频谱幅度值计算公式为：

Maxspec＝max|FT(M)|

|FT(M)|为二进制序列M{m

根据一个优选的实施方式，步骤S34中，互相关函数分为偶互相关函数和奇互相关函数，对于二进制序列M{m

偶互相关函数计算公式为：

奇互相关函数计算公式为：

奇、偶互相关函数最大值分别为奇互相关函数和偶互相关函数除主瓣外最大的绝对值，互相关函数最大值为奇、偶互相关函数最大值中的较大值。

前述本发明主方案及其各进一步选择方案可以自由组合以形成多个方案，均为本发明可采用并要求保护的方案。本领域技术人员在了解本发明方案后根据现有技术和公知常识可明了有多种组合，均为本发明所要保护的技术方案，在此不做穷举。

本发明的有益效果：

(1)在扩频码构造设计中，使用了一种基于ADC采样的真随机数生成及后处理方法作为扩频码数据来源，并通过随机不重复插入法获取完美平衡码，在不增加硬件成本的条件下，与现有扩频码构造常用方法相比，保证了候选码满足随机性指标，如表1所示为ADC采样及后处理的数据随机性评估结果，通过ADC数据采集、软件处理以及仿真验证，证明本方法输出的真随机数具有较好的鲁棒性和随机性，这一因素也是作为扩频码构造的必要条件。这种方法生成的候选码码长选取也更自由，能满足不用应用场景下的扩频码优选需求。

表1真随机数产生的数据随机性评估结果

(2)在扩频码优选设计中，使用了一种基于丢弃法的流水线优选设计方法，通过计算候选码的奇偶自相关最大旁瓣值、最大频谱幅度以及奇偶互相关最大值是否满足设定阈值来进行优选设计，若各指标的时间复杂度使用相应函数的运行次数来表征，对于最大奇偶自相关旁瓣值来说，其计算的时间复杂度与通过重复判断后的候选码数量相等，通过最大奇偶自相关旁瓣值阈值判断后，最大频谱幅度计算的时间复杂度有显著减少，并随着候选码数量呈线性变化；本方法在奇偶互相关最大值的时间复杂度上效果尤其明显，在现有优选技术方案中，有采用最耗时的全遍历搜索、排序的常规方法，也有对候选码集合计算出完整的互相关矩阵后，利用贪心算法进行迭代删除后得到优选码库的方法，这种方法时间复杂度虽然有一定改善，但若随着候选码库数量增加，其计算互相关矩阵的时间复杂度也指数级增加，为进一步验证，分别采用本方法与常用方法(基于贪心算法的迭代删除优选)对同一候选集合(通过自相关函数最大旁瓣和最大频谱幅度阈值的1000条候选码)进行互相关最大值优选的实验，如表2所示为本方法与常用方法的优选实验对比结果，实验结果表明，在同一互相关性阈值指标下，本方法优选出的扩频码数量较多的情况下，计算所需的时间复杂度减少80％以上。

表2本方法与常用方法的优选实验对比结果

(3)本发明方法具有简单，易于实现的特点，除了应用于无线通信领域，还可以应用于雷达、导航信号领域；此外，本方法优选所需的时间复杂度大幅度降低，尤其适用于扩频码数量需求较多的应用情况。因此，本发明方法具有很强的实用价值。

附图说明

图1是本发明扩频码构造及优选方法的流程示意图；

图2是本发明方法中真随机数的产生流程示意图；

图3是本发明方法中随机平衡码的构造流程示意图；

图4是本发明方法中基于丢弃法的流水线优选设计流程示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例1：

参考图1所示，图中示出了一种扩频码构造及优选方法，包括如下流程：一是对ADC采样得到的熵源作数据后处理得到真随机数，二是使用“随机不重复插入法”构造候选码集合，三是根据不同指标的设定阈值，对输入的随机平衡码采用一种基于丢弃法的高效优选设计，最终获取所需数量的扩频码集合。

具体地，所述扩频码构造及优选方法包括如下步骤。

步骤S1：真随机数产生，对ADC采样得到的熵源做数据后处理得到真随机数。

常用的伪随机序列产生方法只能在一定时间内保持随机性，之后难以避免周期性的重复序列，且线性复杂度及熵源特性较差，为有效保证通信系统的抗干扰、安全保密性能，本发明中采用一种高效、可靠的真随机数产生方法来生成扩频码的候选序列。

此外，考虑到专门的噪声源电路子系统会增加设备额外的硬件开销，本发明方法采用了一种不增加硬件成本的软件设计方法，通过采集多路ADC芯片的低位噪声采样值，经过噪声预处理、缓存序列干预得到一个二进制序列，最后经过一个线性反馈移位寄存器(LFSR)处理得到一个随机数序列，如图2所示。

噪声采样：由于ADC低位噪声采样的分布变化会受到AD有效位数、开关噪声或其他板上占主导低位的电磁干扰等影响，会导致低位采样数据均匀分布特性不好，极端情况会恶劣下降，因此在系统设备中，为高效获取噪声源，本方法选择同时采集2-3个ADC芯片的低2位采样值。

噪声预处理：本方法的噪声预处理采用“取反+交错”方式进行，假设在T0时刻同时采集2个ADC芯片得到4bit数据，对其中1个ADC采样的数据先进行取反，再与另外一个ADC采样序列通过交错的方式组合成4bit数据，在T1时刻按照上述方法再得到4bit数据，再把T1时刻与T2时刻得到的数据按照“取反+交错”的方式组合成8bit数据，按此迭代重复，得到长度L位的二进制数据(L的选取与本原多项式的阶数一致)作为缓存分析的输入数据。

缓存序列干预：为防止在一段时间内，噪声预处理后的Lbit数据在某种极端情况下仍会保持不变，而导致输出的序列呈现出小范围不随机现象，此时采用缓存的一定数量伪随机序列库进行干预处理，即若发现连续得到的第3个Lbit数据与前2个Lbit数据均一致，则使用缓存的伪随机序列中选取Lbit数据替换第3个Lbits数据。

线性反馈移位寄存器处理：此步骤需有两个关键要素，一是本原多项式，即能够在2

为了确保能够产生高质量的扩频码序列，应确保候选码库具备随机性的各项指标，此步骤采用GB/T32915-2016《信息安全技术二元序列随机性检测方法》中的15项内容进行测试，若每个测试项的P-value大于显著性水平α＝0.01，则认为此序列满足该项测试。

S2：构造随机平衡码，采用随机插入的方式得到随机平衡码。

本步骤目的是生成N

步骤S2构造随机平衡码包括：

S21：初始化码序列集合X

S22：从真随机数中截断生成L/2个不重复的索引值ID，若L是奇数，则取(L±1)/2个不重复的索引值ID，其中，0≤ID≤L-1，每个索引值ID占log

S23：按ID值替换X

S24：重复S21至S23操作，最终生成N

在扩频码优选设计中，由于平衡性已经在构造过程中完美满足，这个步骤中主要使用三种指标来进行优选：最大奇偶自相关旁瓣值、最大奇偶互相关值以及最大频谱幅度值。自相关函数计算和最大频谱幅度的计算量与即将通过计算的序列数量一一对应的，而互相关函数应至少由

步骤S31：从构造的随机平衡码中获取候选码，记为M

步骤S32：将获取的候选码M

具体地，为避免在一定概率下出现新生成的平衡码和优选好的扩频码库中的码一致，而导致不必要的重复计算浪费，因此每次获取新的候选码时，都要判断该条候选码是否与已经选出的扩频码序列Q

其中，自相关函数分为偶自相关函数和奇自相关函数，对于二进制序列M{m