基于相似度的NPLC-DSSS信号扩频码盲估计

针对非周期长码直接序列扩频(Non-Periodic Long Code Direct Sequence Spread Spectrum,NPLC-DSSS)信号扩频码盲估计的问题,在已知扩频周期,信息码码元宽度以及码速率的条件下,本文提出了一种基于相似度的伪码序列盲估计方法.该方法通过构造信息码库,利用平均相似度对信息码进行同步,再利用特征值分解对扩频码序列进行估计.仿真实验表明,该算法较现有算法不仅抗噪声性能提高了1 dB,而且能够对信息码同步位置及伪码序列进行联合盲估计.

低信噪比长伪码直扩信号的盲估计方法

为了解决低信噪比长伪码直扩信号的盲估计难题,提出了一种长伪码直扩信号的相关矩阵累加平均结合特征分析的新方法。本方法是在已知长伪码直扩信号的扩频码周期、码速率等参数,并且信息序列不相关的前提下,将接收到的长伪码直扩信号以一随机确定值为起点进行周期分段形成连续多个观察向量,求其相关矩阵并累加平均,并实施特征分析以得到相关矩阵的特征值和信号所含主成分,由相关矩阵的特征值可以估计出信号所含的噪声方差、信号信噪比和信号分段时随机确定的起点,由主成分特征向量还可以进一步估计出观察信号的扩频码序列。本文所提出的方法充分分析和推导了长伪码直扩信号的特征结构,提出了对长伪码直扩信号盲估计的核心基础算法,该算法可以有进一步应用于长伪码直扩信号盲解扩的潜力。本文提出的方法并不象已经提出的其他算法,其对长伪码扩频信号的盲估计性能可以随着观察向量个数的增加逐步得到改善,而且该方法可以应用于任意类型的扩频码、信息码,在理论上能工作在任意强度的加性高斯白噪声环境下,并且不需要事先提取任何定时同步信息。理论分析和数值结果表明了本方法较为鲁棒不易受到噪声影响。

长码直扩信号的符号速率盲估计方法

针对长码直接序列扩频(DSSS)信号的符号速率估计的难题,提出了基于相关处理的方法。该方法首先估计长码直扩信号的相关函数二阶矩,然后将相关函数二阶矩的估计作为输入信号进行预处理,以去除扩频码周期处的峰值。对预处理后的信号再次进行自相关处理,则所得的信号的频谱中含有符号速率谱线。理论分析和计算机仿真证明了所提出的算法的有效性。

非周期长码直扩信号的伪随机码盲估计

研究了m序列三阶相关函数特性,证明了不同周期m序列三阶相关函数存在共同峰,推导得到共同峰的特性以及共同峰坐标与m序列本原多项式之间对应关系,基于上述理论提出了非合作通信下的非周期长码直扩信号伪随机码估计方法。加性高斯白噪声下的仿真结果表明,本方法仅需1/4倍长码周期长度信号和4 d B信噪比,估计非周期长码直扩信号的扩频码和长扰码的正确概率就可达到99%以上。

利用三阶相关特征信息的周期长码扩频信号伪码盲估计

针对非合作通信下长码直扩码分多址信号的伪随机序列估计问题,本文首先利用同阶数、不同本原多项式产生的m序列的三阶相关函数峰不同的特点,构造三阶相关函数的特征信息矩阵。然后推导得到长码直扩码分多址信号三阶相关向量与特征信息矩阵的匹配理论值。最后估计接收信号延迟三阶相关函数,得到其三阶相关向量,与特征信息矩阵匹配,估计得到各扩频长码。理论分析和仿真结果表明该方法能够有效估计单用户和多用户的长码直接序列扩频信号伪随机序列。

基于最小二乘的同步多用户非周期长码直扩信号扩频序列估计

针对低信噪比下同步多用户非周期长码直扩信号的扩频序列估计问题,提出了一种基于嵌套迭代最小二乘投影算法的扩频序列估计方法.首先,将同步多用户非周期长码直扩信号等效为含有缺失数据的相应的短码直扩信号.然后,利用最大似然估计理论对相应的短码直扩信号进行数学分析,构建扩频序列估计的数学模型.最后,利用一种嵌套迭代最小二乘投影算法来实现扩频序列的估计.研究表明,该算法在低信噪比(小于-10dB)情况下,对多用户(多达10路)扩频序列的估计有着良好的性能表现.

同步多用户长码直扩信号的盲解扩

针对同步多用户长码直扩信号,该文提出了一种低信噪比条件下的盲解扩算法。该算法通过将多用户长码直扩信号建模为含有缺失数据的同步多用户短码直扩信号,采用SVT算法实现扩频码波形序列子空间估计,并在此基础上利用EM算法完成信号的盲解扩。计算机仿真表明即使在较低信噪比条件下,该算法也具有优良的盲解扩性能,且与合作解扩性能相近。

二进制偏置载波调制长码扩频信号的组合码盲估计

针对BOC长码扩频信号的盲估计问题,提出了一种酉矩阵变换方法对组合码(扩频序列和副载波序列的组合)进行估计,该方法可以消除矩阵与信号子空间的相位模糊关系。首先将信息序列与组合码序列的长码直扩模型建模于虚拟多用户模型;然后计算信号的自相关矩阵,并通过搜索该矩阵Frobenius范数最大值的位置来确定接收信号的失步点;接着将接收信号连续采样,按组合码周期将信号分段,对各个分段进行自相关运算,对得到的自相关矩阵进行累加平均后,进行矩阵分解;最后利用酉矩阵变换方法确定信号子空间与特征向量的关系,得到出各个信息位对应的组合码部分,对各个部分的组合码进行结合可以得出完整的组合码序列。仿真分析表明,该方法能够在较低的信噪比下达到较精确的估计性能。

长码直扩信号扩频序列估计

针对扩频序列周期不为信息码宽整数倍的多用户周期长码直扩信号,提出一种基于平行因子的长码直扩信号扩频序列估计方法。将周期长码直扩信号建模为缺失的短码直扩信号模型,利用插补法和交替三线性分解(ATLD)迭代算法估计扩频序列,在此基础上利用直接三线性分解(DTLD)算法设置初始矩阵,大大提高了多用户周期长码直扩信号的扩频序列估计性能和速度。

非周期长码直扩信号同步及伪码序列盲估计

非合作直接序列扩频系统中伪随机码的估计与同步是正确获取信息的关键。现有的研究成果多集中在短码或周期长码直扩信号的解扩,该文针对无伪码先验知识条件下NPLC-DSSS信号的失步时间估计问题,提出一种基于相关矩阵元素分布建模的方法,该方法以信息码宽分段的信号构建自相关矩阵,并以该矩阵的Frobenius范数与失步时间之间的对应关系,实现NPLC-DSSS信号失步时间的精确估计。在此基础上,通过引入判决辅助思想构建了循环迭代结构实现了NPLC-DSSS信号伪码序列的盲估计。最后,推导了该伪码序列盲估计问题的Cramer-Rao理论界。数值分析结果表明,文中所述算法在相同的信噪比和数据量条件下具有更好的估计精度,且对伪码的估计性能接近理论界。