第1章概述Jon Hamkins，Marvin K.Simon

1.1绪论

1.1.1信号模型

1.1.2接收信号的分析

1.2无线电接收机结构

1.2.1常规无线电接收机

1.2.2Electra

1.2.3自主无线电接收机

1.3自主无线电接收机的估计器和分类器

1.3.1载波相位跟踪

1.3.2调制分类

1.3.3信噪比估计

1.3.4频率跟踪

1.4一种迭代的信息传递结构

1.4.1来自符号时钟估计器的信息

1.4.2来自相位跟踪器的信息

1.4.3来自调制分类器的信息

1.4.4来自解码器的信息

1.5一个演示验证实验

参考文献

第2章Electra无线电接收机Edgar Satorius，Tom Jedrey，

David Bell，Ann Devereaux，Todd Ely，

Edwin Grigorian，Igor Kuperman，Alan Lee

2.1Electra接收机的前端处理

2.1.1AGC

2.1.2ADC

2.1.3数字下变频和抽取

2.2Electra 解调

2.2.1频率捕获和载波跟踪环

2.2.2导航: 多普勒相位测量

2.2.3符号时钟恢复

2.2.4维特比节点同步和符号SNR估计

2.3Electra数字调制器

参考文献

第3章调制指数估计Marvin K.Simon，Jon Hamkins

3.1相干估计

3.1.1BPSK

3.1.2M?PSK

3.2非相干估计

3.3在调制、数据速率、符号时钟和SNR未知情况下的估计

3.4载波频率未知情况下的非相干估计

第4章频率校正Dariush Divsalar

4.1残留载波的频率校正

4.1.1信道模型

4.1.2在AWGN信道上的最优频率估计

4.1.3瑞利衰落信道的最优频率估计

4.1.4开环频率估计

4.1.5闭环频率估计

4.2已知数据调制信号的频率校正

4.2.1信道模型

4.2.2开环频率估计

4.2.3闭环频率估计

4.3未知数据调制信号情况下的频率校正

4.3.1开环频率估计

4.3.2闭环频率估计

参考文献

第5章数据格式和脉冲波形分类

Marvin K. Simon，Dariush Divsalar

5.1BPSK调制数据格式相干分类器

5.1.1BPSK调制数据格式的最大似然相干分类器

5.1.2简化的BPSK调制数据格式分类器

5.1.3相干BPSK调制的误分类概率

5.2QPSK调制数据格式相干分类器

5.2.1QPSK调制数据格式最大似然相干分类器

5.2.2简化的QPSK调制数据格式分类器

5.2.3相干QPSK的误分类概率

5.3BPSK调制数据格式非相干分类

5.3.1BPSK调制数据格式最大似然非相干分类器

5.3.2非相干BPSK的误分类概率

5.4QPSK调制数据格式最大似然非相干分类器

5.5残留载波和抑制载波情况下BPSK调制数据格式的

最大似然相干分类器

5.6残留载波和抑制载波情况下BPSK调制数据格式

最大似然非相干分类器

5.7最大似然脉冲波形分类

参考文献

第6章信噪比估计Marvin K. Simon，Samuel Dolinar

6.1估计器的信号模型及构成

6.1.1采样形式

6.1.2I&D形式

6.2相位补偿的方法

6.3h±的计算

6.4SNR估计器的均值和方差

6.4.1精确的矩计算

6.4.2渐近矩计算

6.5存在符号时钟误差情况下的SNR估计

6.5.1估计器的信号模型和构成

6.5.2SNR估计器的均值和方差

6.6广义SSME所提供的性能改进

6.7提高广义SSME稳健性的方法

6.8BPSK调制数据下SSME的特例

6.9与SNR估计器方差的Cramer?Rao下边界比较

6.10在频率不确定情况下性能的改善

6.11存在符号时钟误差时过采样因子对于改进SSME性能的

影响

6.12其他调制

6.12.1偏移QPSK

6.12.2QAM

6.13时间复用SSME

6.13.1自适应SSME

参考文献

附录6?ASSME渐近均值和方差的推导

第7章数据速率估计Andre Tkacenko，Marvin K.Simon

7.1基于SSME SNR估计器均值的数据速率估计

7.1.1信号模型和假设

7.1.2SSME SNR估计器与数据速率估计的关系

7.1.3SSME数据速率估计算法

7.1.4GLRT型SSME数据速率估计算法

7.2符号时钟误差对数据速率估计的影响

7.3符号时钟误差的量化

7.3.1基于SSME的数据速率估计器的全数字实现

7.3.2SSME数据速率/SNR/符号时钟误差估计算法

7.3.3GLRT型SSME数据速率/SNR/符号时钟误差

估计算法

7.4基于SSME估计算法的仿真结果

7.4.1用于评估估计算法性能的衡量标准

7.4.2基于SSME的数据速率估计算法作为SNR函数的

性能

7.4.3作为符号时钟误差函数的基于SSME的数据速率估

计算法的性能

参考文献

第8章载波同步Marvin K.Simon,Jon Hamkins

8.1抑制载波与残留载波同步

8.2混合载波同步

8.3有源与无源支路滤波器

8.4任意调制的载波同步

8.4.1MPSK

8.4.2QAM和非平衡QPSK

8.4.3π/4微分编码QPSK

参考文献

附录8?ABPSK信号载波相位估计误差方差的Cramer?Rao

边界

第9章调制分类Jon Hamkins，Marvin K. Simon

9.1序

9.1.1信号模型

9.1.2条件似然函数

9.2调制分类器

9.2.1ML分类器

9.2.2次优分类器

9.3门限最优化

9.3.1以前推导出的门限的次最优特性

9.3.2经验门限最优化

9.4复杂度

9.4.1ML分类器

9.4.2粗略积分近似ML分类器

9.4.3qGLRT分类器

9.4.4qLLR和nqLLR

9.5分类基底误差

9.6数字结果

9.7未知符号时钟

9.8BPSK/π/4?QPSK分类

9.8.1先在数据，然后在载波相位上进行平均的ML非相

干分类器

9.8.2先在载波相位，然后在数据上进行平均的ML非相干

分类器

9.8.3次最优分类器

9.9偏移正交调制的非相干分类

9.9.1信道模型和条件似然函数

9.9.2OQPSK相对BPSK分类

9.9.3次最优(简化实现)分类器

9.9.4MSK相对QPSK分类

9.10存在残留载波频偏情况下的调制分类

参考文献

附录9?AGLRT参数估计

附录9?Bπ/4?QPSK调制的载波相位ML估计

第10章符号同步Marvin K. Simon

10.1MAP激励的闭环符号同步

10.2DTTL--在高SNR条件下用于二进制NRZ信号的MAP

估计环的

一种实现

10.3常规与线性数据跳变跟踪环

10.3.1环路S曲线

10.3.2噪声性能

10.3.3均方时钟误差性能

10.4M?PSK调制下简化MAP激励的闭环符号同步器

10.5MAP滑动窗口符号时钟估计

10.5.1开环和闭环符号时钟技术的性能和边界的简单

讨论

10.5.2滑动窗口估计器的公式表达

10.5.3扩展到其他脉冲波形

10.6缺乏载波相位信息情况下的符号同步

10.6.1次最优方案

10.6.2非相干DTTL

10.7载波频偏对性能的影响

10.7.1S曲线性能

10.7.2噪声性能

10.7.3均方时钟误差性能

10.7.4最后的说明

10.8用于SNR估计的粗略符号时钟估计

参考文献

第11章估计器和分类器的实现与交互作用

Jon Hamkins，Hooman Shirani?Mehr

11.1信号模型

11.2估计器和分类器的交互作用

11.3粗略和精确估计器/分类器

11.3.1调制指数估计

11.3.2频率校正

11.3.3数据速率、数据格式、SNR和粗略符号时钟的

联合估计

11.3.4调制分类

11.3.5载波同步

11.3.6符号同步

参考文献

缩略语

在过去几十年里，无线电接收机技术的稳步前进使无线电终端变得体积更小、功能更加强大。20世纪50年代晶体管的发展使之代替了笨重的电子管，大大减轻了接收机的 重量。利用更轻的晶体管，工程师们在20世纪后半叶不断努力，用数字部件代替无线电接收机的每一个模拟部件。例如，模拟锁相环由线性乘法器、压控振荡器和电阻电容(RC)环路滤波器构成，现在则由数字乘法器、数控振荡器和数字滤波器构成的数字锁相环所代替。那些年里，数字技术的范围被不断向前推进，一直到达接收机的前端，最终在20世纪90年代诞生了全数字接收机。这种接收机将中频信号直接转换为数字采样，因此所有处理全部以数字方式完成。

完全以数字方式工作，无线电接收机变得更加灵活，因为环路带宽、增益、数据速率等在数字域更容易调整。这种能力不断增加的可重新配置的无线电接收发展成为目前所谓的软件无线电(SDR)接收机，或称智能(cognitve)无线电接收机，几乎无线电接收机的所有方面都是可再定义的。SDR接收机的第一个例子是美国国家航空航天局的Electra无线电接收机，其基带处理完全用一个可重新配置的现场可编程门阵列(FPGA)实现。实际上，对该SDR进行适当的再编程可以适应任何信道编码、调制和数据速率。

本书的目的及无线电接收机发展的下一步，是发展一种自主配置技术，对到达天线的任何类型的信号能够自主配置SDR接收机。我们基于所观测到的接收信号，介绍了载波频率、调制指数、数据速率、调制类型和脉冲波形的自动识别技术。上述功能通常需要SDR用户根据先验知识，在接收前进行人工配置。我们还介绍了接收机的信噪比、载波相位和符号时钟等常规估计器如何需要调制类型、数据速率等信息，同时也给出了在这些信息缺乏的情况下如何实现这些常规功能。

对上述每一种估计器，我们使用最大似然(ML)方法开发出最优的解决方案，并给出了简化的、复杂度低的近似值。如果这些最优解决方案极为复杂或难处理，我们还给出了一些特殊的估计器。最后，介绍了如何将一组估计器组成一部实用的无线电接收机。

虽然本书的书名表明书中介绍的自主无线电接收机技术是用于深空的，用来自动配置深空网(DSN)和深空中继无线电接收机，但书中的研究成果实际上是通用的。实际上，地球上任何能够处理不止一种信号的无线电接收机都可以利用本书提供的理论研究成果和算法。