作为短距离无线通信的关键技术之一,特别是室内通信领域,超宽带(Ultra-Wideband,UWB)一直受到广泛关注。这主要根植于超宽带信号的独特优点:以低占空比的冲激脉冲避免符号间的干扰;以跳时码(time hopping(TH)codes)区分用户并获得大用户容量;传输速率高但发送功率低;被截获概率低;穿透能力强;厘米级精确定位;以及与现有通信系统频谱兼容等特点。但是,为了实现超宽带通信,仍然面临着诸多挑战。其中,多径环境下低复杂度、高精确度的同步算法表现得最为突出。本论文对超宽带同步技术进行了比较深入的研究,提出了三种基于谱估计的低复杂度同步算法,以及一种基于循环自相关的码片级同步算法:●根据数据矩阵的特点,提出了基于矩阵变换获取旋转不变子空间的同步方法。通过对构造的数据矩阵进行线性变换,获得信号子空间矩阵,再根据信号子空间旋转不变的特点估计出所需的同步参数。由于以简单的线性变换代替复杂的奇异值分解(singular valuedecomposition,SVD)获取旋转不变的信号子空间,此算法比同类算法的复杂度更低,而且精度更高。●通过构造合适的传输模型,提出了数据辅助的频域同步算法。根据范德蒙矩阵的特点,同步参数与干扰参数被相互分离,并通过向量间的正交性将各参数估计出来。在算法的整个处理过程中,信道的相对径时延与衰减系数被作为副产物估计出来。最重要的是该算法的计算量主要集中在简单的向量加法与内积上,使该算法比同类算法具有更低的复杂度。仿真与比较结果表明该算法具有良好的性能。●基于接收信号的一阶统计特性,提出了低复杂度的盲同步算法。与上述有数据辅助的同步算法类似,同步参数与干扰参数也根据范德蒙矩阵的特性被相互分离开,并通过向量间的正交性估计出来,信道参数也作为副产物被估计出来。当截取相同长度的信号进行参数估计时,该算法的计算复杂度与上述有数据辅助算法的计算复杂度相同,但是不会损失信号的传输效率。为了获得更好的同步性能,只需增加向量加法的次数,但额外增加的加法次数给算法带来的计算量是非常小的。仿真结果进一步表明该算法是一种适用超宽带同步的有效算法。●利用扩展跳时(the spread time hopping,STH)码的循环自相关特性,提出了一种新颖的码片级同步算法。首先在不改变超宽带调制思想的前提下,将跳时码转换为扩展跳时码的形式;然后在不引入辅助序列的条件下,根据扩展跳时码的循环自相关性获取同步参数的估计。该算法的估计性能与发送符号的极性无关,并且不会受到噪声乘噪声项(noise－cross-noise)的影响。此外,仿真与比较说明:即使在数据量很小的情况下,码片级的同步算法仍然能够获得很高的估计精度。