短码DS-SS信号扩频序列及信息序列联合盲估计方法

研究了短码DS-SS信号的扩频序列及信息序列联合盲估计问题。首先,利用双信息符号周期、间隔一信息符号周期的时间窗对接收信号进行重组,并形成接收信号矩阵。然后,利用奇异值分解联合盲估计信号的扩频序列与信息序列。该算法在失步时间未知、低信噪比条件下利用单一矢量空间盲估计扩频序列和信息序列。不但不受扩频序列类型的限制,而且避免了传统特征值分解盲估计算法利用2个矢量空间组合扩频序列时存在的相位模糊问题,提高了盲估计性能。最后仿真验证了算法的有效性。

一种新的半盲联合信道数据估计算法

提出一种新的半盲联合信道估计与数据检测器,通过将递归-EM信道估计算法嵌入Turbo均衡器中,根据接收信号进行逐符号信道估计,不但能够适应时变信道,而且有效提高了联合信道数据估计收敛速度。仿真表明本算法对初始信道响应估计精度要求很低,从而大大降低了对训练序列长度的要求,使用很短的训练序列就能够达到较好性能,有效提高了频谱利用率。