CN1736035A - 超宽带通信中用于消除线路频率的选择性数据反转 - Google Patents

Abstract

一种用于产生具有减小的离散频率分量的超宽带(UWB)信号的方法，该方法定义了帧同步信号和反转的帧同步信号。当产生每帧时，该方法随机地选择要包括在帧内的帧同步信号或反转的帧同步信号。通过相关器来检测帧同步信号，并且相关的幅度用于指示帧同步信号的检测。

Description

超宽带通信中用于消除线路频率的选择性数据反转

技术领域

本发明涉及超宽带传输技术，并且尤其涉及一种修改在超宽带传输系统中发送的数据、以减小离散频率分量的方法。

背景技术

许多年来，超宽带(UWB)技术已用于军事应用。由于美国联邦通信委员会(FCC)宣布的、允许某些结合了UWB技术的新型消费者产品的销售和操作的规则，军事以外的应用不久将成为可能。

UWB技术利用超短持续时间的基带脉冲，从接近0Hz到几GHz、超稀地扩展无线电信号的能量。产生UWB信号的技术是众所周知的。

FCC允许商业应用的新决定的关键动机是UWB传输不需要新频谱，因为当适当地配置UWB传输时，UWB信号能够在可以忽略的相互干扰的情况下与相同频谱内的其它应用共存。然而，为了确保可以忽略的相互干扰，FCC规定了UWB应用的发射限制。基本的FCC要求是，UWB系统不产生干扰其它窄带通信系统的信号。

UWB信号的发射分布可以通过检查它的PSD(功率谱密度)来确定。在文献中充分证明了基于随机理论的理想同步数据脉冲流的PSD。在IEEE Tran.On Comm.，46卷，no.9，1135-1145页，1998年9月，Moe等人的题目为“On the Power Spectral Density of Digital PulseStreams Generated by M-ary Cyclostationary Sequences in the Presenceof Stationary Timing Jitter.”一文中，描绘了利用随机方法，在有随机定时抖动的情况下跳时扩频信号发送方案的PSD。根据该研究，UWB信号的功率谱由连续分量和离散分量组成。连续分量的作用就象白噪声一样，并且它对窄带通信系统的影响比离散分量对窄带通信系统的影响要小。因此，UWB系统设计的基本目标是减小UWB功率谱的离散分量。

在联网和通信以及雷达方面，UWB技术有着许多潜在的应用。多路访问系统，如当前的蜂窝系统和无线个人网络系统(例如PAN(个人域网)系统)，一般使用帧同步。帧同步在帧开始处使用被称为‘同步字’的预先定义的位模式串，以允许接收器使它的时钟信号和用于发送数据的时钟信号同步。在许多无线系统中，尤其是在诸如音频/视频系统的保证服务质量(QoS)的多媒体系统中，为了实施的简单性，而使帧的长度固定。

然而，如下所述，在UWB系统中使用具有预先定义的同步字的固定帧长度，可能在UWB信号的PSD中产生强离散分量。

发明内容

本发明具体表现为，一种用于产生脉冲信号的方法，该脉冲信号是利用包括至少一个重复数据模式(pattern)的数据信号来调制的。所调制的信号具有减小的由重复数据模式产生的离散频率分量。该方法在利用修改的数据信号调制脉冲信号之前，定位数据信号中重复模式的实例，并且随机地反转这些实例中的某些实例。根据本发明的一方面，重复位模式是帧同步字。

根据本发明的一方面，重复数据模式是帧同步字。

根据本发明的另一方面，数据信号被分成块，并且重复数据模式被包含在这些块的某些块中，并且本发明的方法随机地反转数据信号的选定块。

附图说明

图1是用于描述采用双极或双相调制的UWB信号的信号脉冲图。

图2是相对于概率的函数C(p)和D(p)的曲线图。

图3是用于描述本发明应用于UWB信号的帧同步脉冲的信号脉冲图。

图4A和4B是用于描述本发明的模拟的信号图。

图5A、5B、5C、5D、5E和5F是用于描述模拟结果的频率与幅值之间的关系曲线图。

发明详述

为了理解本发明的操作，理解时钟控制随机序列及和固定帧长度数据一起使用的同步字的功率谱密度(PSD)是有帮助的。

时钟控制随机序列的PSD可以用于模拟理想数据发送的PSD。假定使用在基本时钟周期Tc的倍数处产生随机发送的数字受控信号。被称为通过随机序列的时钟控制跳时的该信号发送技术如图1所示，并且被如方程式(1)所示模拟。

$s\left(t\right)=\underset{n=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{n}w(t-\mathrm{nTc}-{\mathrm{\ϵ}}_n)---\left(1\right)$

其中{a_n}是不平衡二元独立同分布(i.i.d.)随机序列，并且{ε_n}代表随机定时抖动。假定{a_n}和{ε_n}是平稳且相互独立的。

如图1所示，发送110、112、114、116和118具有相隔Tc秒的上升沿。发送110、116和118具有正极性(+1)，而发送112和114具有负极性(-1)。

{a_n}的概率函数可以用方程式(2)来表示。

$\mathrm{Pr}\left\{a_n\right\}=\left\{\begin{array}{cc}p,& a_n=1\\ 1-p,& a_n=-1\end{array}\right.----\left(2\right)$

对于独立平稳随机序列{ε_n}，显示了可以在频域中模拟连续分量和离散分量，如方程式(3)和(4)所示。

$S^c\left(f\right)=\frac{1}{\mathrm{Tc}}{\left|W\left(f\right)\right|}^2\{1-{(2p-1)}^2{\left|{{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{\ϵ}}}_n\left(f\right)\right|}^2\}---\left(3\right)$

$S^d\left(f\right)=\frac{{(2p-1)}^2}{{\mathrm{Tc}}^2}\underset{l=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{\left|W\left(\frac{l}{\mathrm{Tc}}\right)\right|}^2{\left|{{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{\ϵ}}}_n\left(\frac{l}{T_c}\right)\right|}^2{\mathrm{\δ}}_D(f-\frac{l}{\mathrm{Tc}})---\left(4\right)$

其中

${{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\ϵ}}}_n\left(y\right)=E\left\{e^{j2\mathrm{\πy}{\mathrm{\ϵ}}_n}\right\}$

并且 $y=\frac{l}{\mathrm{Tc}}.$

方程式(3)和(4)是在有任意平稳定时抖动的情况下时钟控制随机序列信号的PSD的分量。如果假定抖动项为0，(即ε_n＝0)，则可以将以上方程式(3)和(4)简化为方程式(5)和(6)。

$S^c\left(f\right)=\frac{1}{\mathrm{Tc}}{\left|W\left(f\right)\right|}^2\{1-{(2p-1)}^2\}---\left(5\right)$

$S^d\left(f\right)=\frac{{(2p-1)}^2}{{\mathrm{Tc}}^2}\underset{l=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{\left|W\left(\frac{l}{\mathrm{Tc}}\right)\right|}^2{\mathrm{\δ}}_D(f-\frac{l}{\mathrm{Tc}})---\left(6\right)$

通过定义如方程式(7)、(8)、(9)和(10)所示的、用来代表某些权项的函数，可以进一步简化这些方程式。

$A\left(f\right)=\frac{1}{\mathrm{Tc}}{\left|W\left(f\right)\right|}^2---\left(7\right)$

$B\left(f\right)=\frac{1}{{\mathrm{Tc}}^2}\underset{l=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{\left|W\left(\frac{l}{\mathrm{Tc}}\right)\right|}^2{\mathrm{\δ}}_D(f-\frac{l}{\mathrm{Tc}})---\left(8\right)$

C(p)＝(2p-1)²                               (9)

D(p)＝1-(2p-1)²                             (10)

利用这些项，可以进一步简化代表S^c(f)的方程式(5)以及代表S^d(f)的方程式(6)，如方程式(11)和(12)所示。

S^c(f，p)＝A(f)D(p)                           (11)

S^d(f，p)＝B(f)C(p)                           (12)

图2是相对于概率p的函数C(p)和D(p)的曲线图。注意，根据这些曲线图，以下关系成立，最大C(p)＝C(0)＝C(1)＝1，最小C(p)＝C(0.5)＝0；最大D(p)＝D(0.5)＝1，最小D(p)＝D(0)＝D(1)＝0。

根据以上结果，可以得出以下关系：

·当p＝0时，S^c(f，0)＝0，且S^d(f，0)＝B(f)。

在该情况下，S^d(f)处于它的最大值，并且无论什么波形用于脉冲，信号的所有能量都在离散分量中；

·当p＝1时，S^c(f，1)＝0，且S^d(f，1)＝B(f)。同样在该情况下，S^d(f)达到最大值，并且无论什么波形用于脉冲，信号的所有能量都在离散分量中；

·当p＝0.5时，S^c(f，0.5)＝A(f)，且S^d(f，0.5)＝0，在该情况下，S^c(f)达到最大值，并且无论什么波形用于脉冲，信号的所有能量都在连续分量中。

由以上分析，我们可以看到，如果总PSD保持相同，则随机序列的分布将确定PSD在连续分量与离散分量之间的分布。如果随机序列具有相等的正极性值概率和负极性值概率，则信号的所有能量都在连续分量中。

现在，检查A(f)与B(f)之间的关系是有用的。因为对于p＝0和p＝0.5，总PSD是相同的，即S(f，0)＝S(f，0.5)，因此我们得到由方程式(13)、(14)或(15)给出的关系。

  A(f)＝B(f)                              (13)

或

$\frac{1}{\mathrm{Tc}}{\left|W\left(f\right)\right|}^2=\frac{1}{{\mathrm{Tc}}^2}\underset{l=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{\left|W\left(\frac{l}{\mathrm{Tc}}\right)\right|}^2{\mathrm{\δ}}_D(f-\frac{l}{\mathrm{Tc}})---\left(14\right)$

或

${\left|W\left(f\right)\right|}^2=\frac{1}{\mathrm{Tc}}\underset{l=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{\left|W\left(\frac{l}{\mathrm{Tc}}\right)\right|}^2{\mathrm{\δ}}_D(f-\frac{l}{\mathrm{Tc}})---\left(15\right)$

由方程式(15)，可以发现：

·方程式左边(即连续分量)的总PSD等于方程式右边(即离散分量)的总PSD；

·左边的PSD分布在所有频率上，而右边的PSD仅分布在那些相隔1/Tc的离散频率上。这意味左边的PSD比右边的PSD分布得更广；

·因为以上两个事实，方程式(15)左边的幅度小于右边的幅度。

以上陈述的另一种解释是：在方程式(15)的右边有比例因子1/Tc。在高帧速率的情况下，Tc＜＜1秒，这意味右边的幅度大于左边的幅度。

由以上分析，可以发现良好的设计将减小或消除PSD的离散分量。在本发明的示范性实施例中，将p选为0.5。因此，所有能量都进入连续分量中。

根据以上理论分析，可以设计一种方法来减小由具有固定帧长度的UWB信号的帧同步模式(同步字)造成的离散分量。在当前的无线实施中，通常在基本时钟周期Tc的倍数处发送同步字。例如，在图3中，只显示了同步字310、312、314、316和318。省略了与这些同步字相对应的帧。在该例子中，同步字以Tc的时间间隔出现。同步字310、312、314、316和318中的每一个都由几个位或符号组成。注意，某些同步字(310、316和318)具有正极性，而另外的同步字(312和314)具有负极性。

每个示范性同步字都由L个符号组成，并且符号时间以Tb表示。类似于前一例子，同步字的一般模型由方程式(16)给出。

$s_s\left(t\right)=\underset{n=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{n,l}w(t-\mathrm{nTc}-\mathrm{lTb})---\left(16\right)$

因为同步字通常具有如方程式(17)所示的固定模式，

a_n，l＝b_la_n，0                         (17)

并且b_ls具有如方程式(18)所示的固定值，

$b_1=\left\{\begin{array}{cc}1,& l=0\\ 1/-1,& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.---\left(18\right)$

因此可以将同步字模型变为方程式(19)所示的模型。

$s_s\left(t\right)=\underset{n=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{n,l}w(t-\mathrm{nTc}-\mathrm{lTb})$

$=\underset{n=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{n,0}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{l}w(t-\mathrm{nTc}-\mathrm{lTb})---\left(19\right)$

定义如方程式(20)和(21)所示的c_n和w_s(t-nTc)项，

c_n＝a_n，0                            (20)

$w_s(t-\mathrm{nTc})=\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{l}w(t-\mathrm{nTc}-\mathrm{lTb})---\left(21\right)$

从而允许将同步字模型进一步变为方程式(22)所示的模型。

$s_s\left(t\right)=\underset{n=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{c}_n{w}_s(t-\mathrm{nTc})---\left(22\right)$

如果使用两个同步字SYNC和 SYNC，并且它们在相应的位取相反值，则可以通过方程式(23)来描述它们的概率函数

$\mathrm{Pr}\left\{s\right\}=\left\{\begin{array}{ccc}p,& c_n=1& (s=\mathrm{SYNC})\\ 1-p,& c_n=-1& (s=\stackrel{\‾}{\mathrm{SYNC}})\end{array}\right.---\left(23\right)$

于是与在时钟控制随机序列的分析中一样，可以在频域中表示连续分

量和离散分量，如方程式(24)和(25)所示。

$S_s^c(f,p)=A\left(f\right)\{1-{(2p-1)}^2\}---\left(24\right)$

$S_s^d(f,p)=B\left(f\right){(2p-1)}^2---\left(25\right)$

其中函数A(f)和B(f)中的Ws(f)项是同步字的PSD。

与在时钟控制随机序列的分析中一样，如果将p选为0.5，则以下关系成立。

S^c(f，0.5)＝A(f)，且S^d(f，0.5)＝0。

在该情况下，S^c(f)达到最大值，并且无论什么波形用于脉冲，所有能量都转到连续分量。根据以上多同步字的PSD分析，对于帧同步建议以下机制：

1.UWB信号的调制是双极或双相的，其中不同极性或相位具有相同的幅度，但是具有不同的正负号；

2.在帧同步中使用两个同步字；

3.这两个同步字具有相同长度，并且这两个同步字的相应位具有相反值；

4.在一帧中选择两个同步字之一，这是受具有由方程式(26)给出的均匀分布函数的随机序列{b_n}来控制的。

$\mathrm{Pr}\left\{b_n\right\}=\left\{\begin{array}{cc}0.5,& b_n=1\\ 0.5,& b_n=-1\end{array}\right.---\left(26\right)$

在执行以上处理中，利用“异或”(XOR)操作把序列{a_n}和控制序列{b_n}相结合。因而，产生一个新序列{c_n}，如方程式(27)所示。

$s\left(t\right)=\underset{n=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{c}_{n}w(t-n{T}_c)---\left(27\right)$

其中，c_n＝a_nb_n。

{a_n}和{b_n}的概率函数由方程式(28)和(29)给出。

$\mathrm{Pr}\left\{a_n\right\}=\left\{\begin{array}{cc}p,& a_n=1\\ 1-p,& a_n=-1\end{array}\right.---\left(28\right)$

$\mathrm{Pr}\left\{b_n\right\}=\left\{\begin{array}{cc}0.5,& b_n=1\\ 0.5,& b_n=-1\end{array}\right.---\left(29\right)$

表1中显示了“异或”操作：

            表1

an	bn	cn
			1	1	-1
1	-1	1
			-1	1	1
-1	-1	-1

可以获得{c_n}的概率，如方程式(30)所示

Pr{c_n＝1}＝Pr{a_n＝1，b_n＝-1}+Pr{a_n＝-1，b_n＝1}           (30)

因为{a_n}和{b_n}是独立的，因此方程式(30)变为：

Pr{c_n＝1}＝Pr{a_n＝1}Pr{b_n＝-1}+Pr{a_n＝-1}Pr{b_n＝1}

         ＝p*0.5+(1-p)*0.5

         ＝0.5

类似，c_n等于-1的概率为

Pr{c_n＝-1}＝Pr{a_n＝1}Pr{b_n＝1}+Pr{a_n＝-1}Pr{b_n＝-1}

          ＝p*0.5+(1-p)*0.5

          ＝0.5

因此，{c_n}的概率函数由方程式(31)给出

$\mathrm{Pr}\left\{c_n\right\}=\left\{\begin{array}{cc}0.5,& c_n=1\\ 0.5,& c_n=-1\end{array}\right.---\left(31\right)$

在此期间，不平衡序列变成了平衡序列，并且来自同步字的能量从PSD的离散分量被转移到连续分量。

如以上参考方程式(19)所述的，可以将同步字模拟为：

$s_s\left(t\right)=\underset{n=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{n,l}w(t-\mathrm{nTc}-\mathrm{lTb})---\left(19\right)$

在应用其中响应于上述参考方程式(26)描述的随机序列b_n来随机地反转选定的同步字的极性的上述方案之后，可以用方程式(32)来表示发送的信号。

$s_s\left(t\right)=\underset{n=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{b}_n\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{n,l}w(t-\mathrm{nTc}-\mathrm{lTb})---\left(32\right)$

在时刻n，接收的信号可以用方程式(33)来表示。

$r\left(n\right)=b_n\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{a}}_{n,l}---\left(33\right)$

其中_n，l是同步字 a＝( a₀，...， a_L-1)的元素 a_l的估计。假定_n，l可以具有值(1，-1)。通过找到同步字，来执行基带同步。典型地，这是通过使由a组成的相关窗滑过接收的数据r(n)，并计算每一时刻的相关函数来执行的。如果滑动窗位于正确的位置，则可以通过方程式(34)来描述以下的相关操作，当接收的数据和相关窗对准时，方程式(34)简化为方程式(35)。

$I\left(n\right)=r\left(n\right)\·\stackrel{\‾}{a}=b_n\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{a}}_{n,l}{\stackrel{\‾}{a}}_l---\left(34\right)$

${=b}_n*L---\left(35\right)$

其中b_n为1或-1。因此，当I(n)达到最大值或最小值时，就说明检测到同步字。换句话说，如果I(n)的幅度达到最大值，就说明找到了同步字。

如果基带信号是采样脉冲形状、而不是(1，-1)，则相关模板将使用采样脉冲形状的数据进行相关计算。检测准则保持一样。

图4A和4B显示了可以用于评价本发明方法的模拟的信号。图5A至5F中显示了模拟结果。该模拟利用周期图PSD估计量，来计算不同UWB信号的PSD。该模拟被配置如下：单脉冲400由31个采样表示，并且占据时间间隔Tc的帧大小T_frame包括256个采样。对UWB信号的32768个采样执行具有32768点的快速傅立叶变换(FFT)操作，以计算其PSD。因为单一估计可能遭受大的估计偏离，并且因为FCC规章对平均PSD设置了限制，因此使用500个PSD估计来平滑PSD估计。

图5A至5F显示了模拟结果。图5A显示了一个脉冲的PSD，图5C显示了在可能的跳跃次数Nh＝4的情况下，跳时脉冲的PSD，图5E显示了在可能的跳跃次数Nh＝2的情况下，跳时脉冲的PSD，图5B显示了在概率p＝0.25的情况下，双相脉冲的PSD，图5D显示了在概率p＝0.5的情况下，双相脉冲的PSD，以及图5F显示了在概率p＝1.0的情况下，双相脉冲的PSD。当然，图5F也显示了在跳跃次数Nh＝1的情况下，跳时信号的PSD。

结果显示：

·利用跳时，跳跃次数越多，PSD就越平滑，如图5C、5E和5F中所示。然而，峰值频率的幅值几乎相同，大约为23dB。并且更多的跳跃次数意味低信道可用性。减小PSD和增大信道容量是相冲突的。

·利用双相脉冲，当p＝1.0或0.0时，只有离散分量存在，如图5F所示，并且当p＝0.5时，只有连续分量存在，如图5D所示。在两者之间，连续分量和离散分量都存在，如图5B所示。

·利用双相脉冲，当p＝1.0或0.0时，峰值频率的幅值达到最大，大约为23dB，如图5F所示，并且当p＝0.5时，峰值频率的幅值达到最小，大约为3dB，如图5D所示。

·与其它情况下相比，在p＝0.5情况下的双相脉冲的PSD具有最小的峰值频率幅值，并且比跳时峰值频率幅值低大约20dB。

以上结果说明，由图5D表示的建议机制能够减小UWB信号的PSD。与跳时技术相比，它具有更好的性能并且更容易实施。

上述实施集中于在UWB通信中出现的特殊重复数据、同步字。公开文献中，UWB通信典型地采用PPM(脉冲位置调制)。这些信号可能具有不限于同步字的重复元素。跳时已被建议用来减小或消除这些UWB信号的PSD的离散分量。然而，如上所述，在多路访问通信系统，尤其是无线自组网的环境下，跳时可能难以实施。

根据以上多同步字的PSD的分析，可以发现相同的原理可应用于有效载荷数据，以减小可能由数据的重复性造成的PSD的离散分量。因此，对于有效载荷数据，建议以下机制：

1.调制为其两个极性或相位具有相同的幅度不同的正负号的双极或双相形式；

2一个块中的所有数据或者取原始值，或者取相反(反转)值，这是由在3.2部分中定义的随机序列{b_n}来控制的；

3.在数据块中利用一位来指示块中的数据是否被反转。

与在帧同步的分析中一样，所有能量都转到PSD的连续分量。

本发明涉及一种用于减小或消除与帧同步字的重复出现有关的UWB信号的PSD的离散分量的机制。本发明也将该概念延伸到有效载荷数据。为本发明而描述的实施比跳时更容易，并且可以用于UWB多路访问通信和自组网中。

依据示范性实施例描述了本发明。然而，应该理解，可以在所附的权利要求的范围内，如上所述地实施本发明。

Claims (6)

1.一种用于产生由包括至少一个重复数据模式的数据信号调制的脉冲信号的方法，其中所调制的信号具有减小的离散频率分量，该离散频率分量由所述重复数据模式产生，该方法包括以下步骤：

在利用所述数据信号调制所述脉冲信号之前，定位所述数据信号中的重复模式的实例；

随机地反转所述实例中的一些实例，以形成修改的数据信号；以及

利用所述修改的数据信号来调制所述脉冲信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述脉冲信号是包括多帧的超宽带(UWB)信号，并且所述重复数据模式是在所述帧中的每帧的预定位置出现的帧同步信号，其中所述随机地反转所述实例中的一些实例的步骤包括以下步骤：

定义帧同步信号和反转的帧同步信号；

当产生每帧时，从随机数据流中选择相应的数据，所选择的数据具有基本上相等的具有第一值或具有第二值的概率；

如果所选择的相应的数据具有所述第一值，则把所述帧同步信号分配给该帧，并且如果所选择的数据具有所述第二值，则把所述反转的帧同步信号分配给该帧。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述重复数据模式在整个数据信号上出现，并且所述定位重复位模式的实例的步骤包括以下步骤：

将所述数据信号分成块；

当产生每个块时，从随机数据流中选择相应的数据，所选择的数据具有基本上相等的具有第一值或具有第二值的概率；

如果所选择的相应的数据具有所述第一值，则反转所产生的块，并且如果所选择的数据具有所述第二值，则不变地传递所产生的块。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述脉冲信号是超宽带(UWB)信号。

5.一种用于产生包括多帧的超宽带信号(UWB)的方法，所述多帧中的每帧都包括帧同步信号，该方法包括以下步骤：

定义帧同步信号和反转的帧同步信号；

当产生每帧时，从随机数据流中选择相应的数据，所选择的数据具有基本上相等的具有第一值或具有第二值的概率；

如果所选择的相应的数据具有所述第一值，则把所述帧同步信号分配给该帧，并且如果所选择的数据具有所述第二值，则把所述反转的帧同步信号分配给该帧。

6.根据权利要求5所述的方法，进一步包括检测所述帧同步信号的步骤，所述检测包括以下步骤：

对所述帧同步信号与所述UWB信号进行相关，以产生具有幅度和极性的相关信号；以及

指示已经响应于通过所述相关信号的幅度产生的信号的幅度检测到了所述帧同步信号。

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