基于虚拟多用户模型的长码直扩信号伪码估计

针对长码直接序列扩频(DSSS)信号的伪随机码(PN)盲估计问题,提出了一种新的周期长码直接序列扩频信号(PLC DSSS)模型。该模型等同于虚拟多用户短码扩频DS-CDMA系统,采用DS-CDMA的谱范数来估计同步偏移,该算法不需要更多假定限制,利用相关函数二阶矩、特征值分解和模糊酉矩阵方法就可以完成伪码序列的估计。实验结果表明,在较低信噪比下就可以完成对PN码序列的精确估计,表现出良好的性能。

一种DS-CDMA扩频序列的盲估计方法

针对低信噪比条件下直接序列扩频码分多址(DS-CDMA)信号扩频序列盲估计的难题,提出了一个能对同步和异步的短码调制DS-CDMA信号的扩频序列进行盲估计的新方法。该方法在分析接收信号特征结构及其相关矩阵结构的基础上,首先估计出接收信号中一个用户信号的功率、特征扩频序列的失步点及序列本身,再用已经估计出来的特征信息对相关矩阵进行缩减,以消除该用户对剩余用户信号估计的影响。依此方法,逐次迭代,最后完成对接收信号中所有用户信息的盲估计。所估计出用户信息的顺序与其功率大小密切相关,功率越大的用户,就越先被估计出来。理论分析和计算机仿真表明,该方法能够在低信噪比条件下较好地完成DS-CDMA扩频序列的盲估计。