基于硬限幅Hebbian学习规则的PN码盲估计算法

为了解决非周期性直接序列扩频信号的盲估计难题,提出了以2倍信息码元宽度为分段长度、利用基于硬限幅Hebbian学习规则的神经网络算法提取各段主分量,以获得PN码序列的盲估计方法。该算法吸取了广义Hebbian学习规则和简化Hebbian学习规则各自的优点,在运算速度和收敛稳定性之间做到了很好的折中。仿真结果表明：该算法在数据组数为768、信噪比大于-17 dB的条件下均能保证较小的序列估计误码率。