近日，中国科学院国家授时中心在eLoran信号解调算法研究方面再次取得进展。针对eLoran信号的脉冲位置调制（PPM）特性，研究人员提出了一种创新的相位谱平滑解调（PSSD）算法，旨在提高eLoran系统在复杂噪声和干扰条件下的解调性能。相关研究成果以《Phase Spectrum Smoothing Demodulation: A New Frontier in eLoran Signal Processing for Enhanced Performance》为题发表于期刊Remote Sensing。

研究团队对PSSD算法的理论基础进行了深入研究。关键步骤包括通过特定的FFT截断窗口和高斯窗口滤波来平滑相位谱，计算测试信号与参考信号之间的相位差向量以及计算加权相位差（见图1）。参数选择对算法性能有着重大影响，研究中通过实验确定了最优的FFT信号长度、分辨率、信号频带宽度和高斯窗口参数。该算法利用时频域信号处理技术最小化噪声和干扰的影响，通过在频域中利用相位差鉴别，旨在提高信号解调的准确性和可靠性。在处理噪声、连续波和天波干扰方面具有独特优势，并已通过验证。

图1.PSSD算法流程图

实验结果显示，在-10 dB信噪比的无干扰环境中，PSSD算法的解调准确率（DAR）相较于传统EPD算法有了显著提升，增幅达到16.21%，DAR上升至84.61%。此外，PSSD算法还成功地将eLoran系统在低信噪比条件下的解码SNR基准优化3.1 dB，这使得系统能够在信噪比较低的环境中实现更稳定的信号解码。在存在不同个数CWI的条件下，PSSD算法同样展现出了相似的性能提升，进一步证实了其在提升eLoran系统解调性能方面的有效性。（见图2，图3）

图2. 无连续波干扰（CWI）时PSSD算法与EPD算法的DAR对比曲线图

图3. 不同个数CWI时PSSD算法与EPD算法的DAR对比曲线图。子图（a）~（d）分别代表1~4个CWI干扰