改进密度峰聚类的walsh码软扩频盲解扩

针对walsh码软扩频信号盲解扩问题,提出一种改进密度峰聚类算法。该算法在已知伪码周期和码片速率的前提下,对接收数据进行分段处理,得到数据矩阵,随后计算数据点的局部密度和距离较高局部密度数据点的最短距离,最后的采用自动确定聚类中心的密度峰聚类算法估计伪码序列规模数和伪码序列。该算法具有在较低信噪比条件下,实现walsh码软扩频信号盲解扩的特点。仿真结果表明,在信噪比较低时,本文算法能够准确估计伪码序列规模数和伪码序列,且时间复杂度较低。      

基于聚类的软扩频信号盲解扩方法

该文研究的是在未知扩频序列的情况下,实现多序列直扩信号(也称软扩频信号)的解扩。对于传统直扩信号来说,主模解扩法(DMDS)被证明是一种有效的盲解扩方法,但是它并不适用于软扩频信号的盲解扩问题。借鉴无监督聚类分析的思想,该文提出了一种基于聚类的软扩频信号盲解扩方法(KCDS)。该方法将软扩频信号分成不重叠的信号向量,利用这些向量的聚类特征完成扩频码的估计,通过最大化平均侧影宽度完成延迟时间和扩频码数量的估计。计算机仿真表明,在零均值噪声环境下,KCDS算法可以解决软扩频信号的盲解扩问题。     

改进K-means算法对AltBOC信号组合码序列的盲估计

针对恒包络交替二进制偏移载波(Alternate Binary Offset Carrier, AltBOC)调制信号组合码序列难以估计的问题，提出了利用改进K-means算法进行信号组合码盲估计方法。该方法首先通过引入互调分量以及重建副载波的方式构建AltBOC信号模型，然后在接收端将AltBOC信号分段成单倍组合码周期窗长的不重叠观测数据矩阵，并利用相似性原理从观测数据中选择最优的样本作为K-means聚类中的初始均值向量，最后通过K-means算法迭代优化数据样本与其聚类均值向量的平方误差，完成对AltBOC信号组合码序列的盲估计。计算机仿真结果表明，利用该算法在信噪比-15dB下能够较为精确地估计AltBOC信号组合码序列。      

基于奇异值分解的直扩信号伪码序列及信息序列盲估计方法

针对非合作扩频通信中直扩信号伪码序列的盲估计问题,在已知码片速率和伪码周期的前提下,该文提出一种基于奇异值分解的直扩信号伪码序列及信息序列的盲估计方法。该方法对接收信号构成的观测矩阵进行奇异值分解,通过左奇异向量实现伪码序列估计的盲估计。同时,通过右奇异向量可以在信号序列未同步和伪码序列未知的情况下实现信息序列的盲估计。仿真实验结果表明该算法具有精确度高、稳定性高、计算量小和观测时间短等优点。     

基于Fast-ICA的CDMA信号扩频序列盲估计及性能分析

DS-CDMA分为长码和短码扩频2种扩频方式,已有的扩频序列盲估计算法只适用于短码扩频信号,不能完成长码扩频信号的扩频序列估计。对长码扩频CDMA信号的数学模型进行分析,提出了一种的新的基于Fast-ICA的多用户扩频序列盲估计方法并推导了算法的理论性能。该方法不仅能适用于长码扩频CDMA信号,而且对同步短码扩频CDMA信号也同样适用。理论分析和仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于特征值分解的直扩信号信息序列和伪码序列盲估计方法

本文研究了非协作扩频通信中短码直扩信号的盲解扩问题,针对现有方法在低信噪比条件下失步时间估计不准等问题,本文提出了一种改进的基于特征值分解的直扩信号信息和伪码序列盲估计方法。方法首先定义了第一类接收信号自相关矩阵,并根据其特征值分解的特点,利用矩阵特征值与失步点的关系完成信号失步点的估计,随后利用特征向量在伪码序列未知的情况下估计出信息序列。失步点估计完成以后,再利用第二类接收信号自相关矩阵的特征向量实现伪码序列的盲估计。实验结果表明方法具有估计精度高、稳定性好、抗噪性能强的优点。      

同/异步短码DS-CDMA信号伪码序列及信息序列盲估计

针对传统单通道异步直接序列码分多址(DS-CDMA)信号信息序列及伪码序列(PN)难以估计的问题,该文提出一种基于平行因子(PARAFAC)的多通道盲估计方法。该方法首先将信号建模为多通道接收模型,然后将观测数据矩阵等效为平行因子模型,最后使用迭代最小二乘算法对平行因子进行低秩分解,进一步完成对DS-CDMA信号各用户的信息序列及伪码序列进行估计。仿真实验表明,该方法不仅能有效地对同步、异步短码DS-CDMA信号的伪码序列及信息序列进行估计,而且能在通道数为6、信噪比(SNR)为–10 dB的条件下,实现10个用户伪码序列的有效估计。     

基于矩阵填充和三阶相关的长短码DS-CDMA信号多伪码盲估计

由于长短码直扩码分多址(LSC-DS-CDMA)信号包含了多个用户的长码和短码,已有的直扩码分多址信号的盲伪码估计方法不再适用。为此该文提出一种基于矩阵填充和三阶相关的伪码估计方法。首先从理论上将结构复杂的LSC-DS-CDMA信号构建为多用户短码扩频的缺失矩阵模型,将复合码矩阵估计建模为盲源信号分离问题;然后将矩阵填充理论应用于复合码矩阵估计,提出基于奇异值阈值算法和快速独立成分分析算法的各用户复合码序列估计方法;最后利用m序列的移位相加性特性,提出延迟三阶相关算法,从各用户复合码序列中估计其包含的长短伪码序列。仿真表明,当信噪比高于-2 dB时,该文算法的长短伪码估计平均误码率低于0.1%。     

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...     

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。     

短码、周期长码直扩信号伪码序列盲估计

针对短码、周期长码直扩信号在不同的时延下伪码序列估计问题,提出了一种基于奇异值分解的盲解扩算法.在已知信息码元速率和伪码周期条件的前提下,算法首先把接收到的直扩信号按照一定长度进行分段构成相关矩阵并对此矩阵进行奇异值分解得出信号子空间,然后根据信号子空间和伪码序列的模糊关系,利用求解的模糊酉矩阵和特定约束条件(如m序列)去其模糊性,最终估计出伪码序列.仿真结果表明,该算法不仅解决了在不同的时延下估计伪码序列带来的问题,而且具有稳定性高、在低信噪比条件下有良好的估计性能等优点.     

基于k-means算法的直扩信号信息及伪码序列盲估计方法

In this paper, we study the blind estimation of information sequence and Pseudo-Noise sequence of Short Code-Direct Sequence Spread Spectrum (SC-DSSS) signals under non-cooperative conditions.In order to solve the problems of large computation and slow estimation speed of the existing matrix decomposition methods under the condition of long pseudo code period and large observation matrix, a new method of SC-DSSS signal information sequence and pseudo code sequence estimation based on K-means clustering was proposed.First, the sampled observation signals are segmented according to the width of information code, and then the segmented codes are clustered by K-means algorithm. In the case of unknown pseudo code sequence, the blind estimation of information sequence is realized.On this basis, the information chip is further segmented according to the width of the pseudo code, and the pseudo code is clustering to realize the blind estimation of pseudo code sequence.Simulation results show the feasibility and effectiveness of the proposed method.      

基于相关脉宽峰值搜索的直扩信号盲同步算法

无论是实现直扩信号的盲解扩还是扩频码序列恢复,严格的同步都是算法的关键,同步精度对扩频码序列估计的误码性能有着重要影响。为此提出了一种基于相关脉宽峰值搜索的直扩信号盲同步算法,仿真分析表明,该算法能够较好运用于低信噪比条件下直扩信号的同步点估计。     

一种直扩信号伪码周期及序列的盲估计方法

论述了功率谱二次处理理论和信号子空间分解方法在直接序列扩频(DS/SS)信号的伪码周期估计以及伪码序列盲估计中的应用,提出了利用功率谱二次处理结合信号子空间分解的方法以实现对低信噪比DS/SS信号的完全估计.计算机模拟结果表明,该方法在较低的输入信噪比条件下能良好地工作.     

基于改进传播算子的DS-SS信号扩频序列盲估计方法

本文研究了DS-SS信号的扩频序列盲估计问题,针对现有特征值分解算法失步时间估计不准和计算量大等缺点,提出一种基于改进传播算子的扩频序列盲估计算法,该算法对传统传播算子估计信号子空间的方法进行了改进,使之能够估计扩频序列,并利用信号子空间估计信号失步时间.与基于特征值分解的方法相比,本文算法提高了失步时间的估计精度,并有效的降低了计算量.最后对算法计算量和性能进行了仿真分析和验证,结果表明本文算法有效,计算量远小于现有特征值分解算法,且估计性能在低信噪比条件下更优.