多径环境下异步长码直接序列码分多址信号伪码序列及信息序列盲估计

针对低信噪比 (SNR)下存在多径效应的传统单通道异步长码直接序列码分多址(DS-CDMA)信号伪码序列(PN)及信息序列难估计问题,该文提出一种基于平行因子的多通道盲估计方法。该方法先将接收到的多径信号建模为多通道模型,然后将长码DS-CDMA信号建模成短码DS-CDMA信号的缺失数据模型,形成观测缺失数据矩阵,并将其等效为缺失平行因子模型,最后利用正则交替最小二乘法(ALS)对缺失平行因子进行低秩分解,实现多径环境下长码DS-CDMA信号各用户伪码序列及信息序列的盲估计。仿真结果表明,序列的估计性能与多径环境密切相关,且在莱斯因子为10,多径路数为3,通道数为4,用户数为6,信噪比大于–10 dB的条件下,伪码序列及信息序列的估计错误率均低于1%。     

多径环境下异步长码直接序列码分多址信号伪码序列及信息序列盲估计

针对低信噪比(SNR)下存在多径效应的传统单通道异步长码直接序列码分多址(DS-CDMA)信号伪码序列(PN)及信息序列难估计问题,该文提出一种基于平行因子的多通道盲估计方法.该方法先将接收到的多径信号建模为多通道模型,然后将长码DS-CDMA信号建模成短码DS-CDMA信号的缺失数据模型,形成观测缺失数据矩阵,并将其等效为缺失平行因子模型,最后利用正则交替最小二乘法(ALS)对缺失平行因子进行低秩分解,实现多径环境下长码DS-CDMA信号各用户伪码序列及信息序列的盲估计.仿真结果表明,序列的估计性能与多径环境密切相关,且在莱斯因子为10,多径路数为3,通道数为4,用户数为6,信噪比大于–10 dB的条件下,伪码序列及信息序列的估计错误率均低于1％.     

基于改进EASI算法的DS-CDMA信息码与伪码盲估计

针对直扩序列码分多址(DS-CDMA)系统多用户检测的问题,提出了一种基于性能指标(PI)变步长EASI算法信息码与伪码盲估计的算法.该算法在比较盲源分离(BSS)和DS-CDMA系统模型的基础上,用自适应的方法估计混合矩阵进而估计出伪码,并利用分离矩阵分离观测信号从而估计出信息码.另外,该算法利用PI值来调整步长,使算法收敛速度和稳定性能达到一个理想平衡点.实验结果显示,该算法具有很好的抗多址干扰(MAI)的能力,伪码和信息码的误码率分别在-10 dB和0 dB时达到10-2以下;对不同用户数,5dB时所有扩频码被完全正确检测的概率几乎都在80％以上.     

基于张量分解和多项式库搜索的多天线NPLC-DS-CDMA伪码序列估计

针对低信噪比下非周期长码直接序列码分多址(NPLC-DS-CDMA)信号伪码序列估计问题,该文提出一种基于张量分解和多项式库搜索的多天线估计方法。该方法首先对接收信号建模为3阶张量模型并根据扩频增益分割为多个子张量,然后利用交替最小二乘投影(ALSP)算法对子张量进行CP分解得到伪码片段因子矩阵和接收增益因子矩阵,利用接收增益矩阵互相关性和旁瓣能量检测对伪码片段组合序列筛选得到每个用户的伪码序列,最后利用多项式库搜索的方法识别出伪码序列的生成多项式,进一步提高伪码序列估计的正确率。仿真结果表明,所提方法能够实现对NPLC-DS-CDMA信号伪码序列的有效估计。     

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。     

TDDM-BOC信号组合码序列及信息序列盲估计

该文针对低信噪比下TDDM-BOC(Time Division Data Modulation-Binary Offset Carrier)信号的组合码序列(将伪码序列和副载波序列看成一个整体序列)及信息序列盲估计问题,提出一种改进的基于奇异值分解的方法。该方法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受信号进行分段,并构成观测矩阵。然后对观测矩阵进行奇异值分解,通过左奇异向量实现组合码序列的盲估计。同时,通过右奇异向量实现信息序列的盲估计。仿真分析表明,该方法能够在较低的信噪比下达到精确估计的目的。这对于从事卫星导航接收机设计具有一定的参考价值。     

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.     

基于序贯蒙特卡罗的非同步长码DS-CDMA信号扩频码及信息序列联合估计

针对多径信道环境下非同步长码DS-CDMA信号扩频码及信息序列等参数的联合估计问题,该文提出了基于序贯蒙特卡罗(SMC)的盲估计算法。该算法采用混合重要密度函数对联合后验分布模型进行抽样,并迭代计算重要性权值,以完成所需状态参量的估计。同时为了减少算法的计算量,在算法的实现过程中,先估计出各用户的扩频码,再对观测数据进行处理,从而修正原有的迭代步骤,提出一种修正的SMC算法。仿真结果验证了算法对多种情况的适应性,且在时变的多径信道环境下也能获得较好的估计性能。     

窄带干扰条件下含有未知载频的直扩信号的伪码序列估计

为了解决窄带干扰条件下含有未知载频的直扩信号的伪码序列的估计问题,该文在已知码片速率和伪码周期的前提下,提出一种结合矩阵特征分解和线性调频Z变换的伪码序列盲估计算法。该方法对接收信号分段获得观察向量,并对观察向量的相关矩阵进行特征分解,最后应用改进的最小描述长度(MDL)准则和线性调频Z变换(CZT)对特征向量进行处理,可以估计出窄带干扰信号,同时还可以估计出信号的载频和伪码序列。仿真实验给出了不同干扰信号和不同伪码序列长度时算法的性能曲线,理论分析和仿真结果都表明了该方法能有效地工作在较低的信噪比下。     

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。     

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%。     

一种K-means改进算法的软扩频信号伪码序列盲估计

针对软扩频信号因采用了编码技术使得伪码序列难以估计的问题,该文提出一种基于K-means聚类改进的软扩频信号伪码序列盲估计方法。该方法首先以单倍伪码周期的窗长对接收信号进行数据分段以构造观测数据矩阵,其次利用相似测度的理论从观测数据中寻找出K-means算法最优的初始聚类中心点,然后通过搜索平均轮廓系数(Silhouette Coefficient, SC)最大的绝对值以完成伪码集合规模数的估计,最后找到估计的伪码集合规模数所对应的聚类中心点集合,进一步完成对软扩频信号伪码序列的盲估计。通过仿真实验表明,在伪码序列估计错误概率低于0.1的情况下,该文方法比未改进方法提高信噪比约4 dB;而且在同一条件下,该文方法对信号的盲解扩性能优于未改进的方法。     

Optimum binary spreading sequences of Markov chains

In the presence of multipath, even if it is supposed that the received signal is the input to the correlation receiver matched to the PN code signal of some user, the multiple-access interference from the other channels still depends on even or odd autocorrelation values. This is the most significant difference between the asynchronous direct sequence code division multiple access (DS-CDMA) systems with multipath and those without multipath. Here, two-state Markov chains are considered and the optimum binary spreading sequences generated by such Markov chains are given, as far as bit error probabilities of DS-CDMA systems in multipath environments are concerned     

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...     

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.      

Crossed-dipole arrays for asynchronous DS-CDMA systems

In this paper, the use of a crossed-dipole array is proposed in joint space-time channel estimation for asynchronous multipath direct sequence code division multiple access (DS-CDMA) systems. The polarization diversity offered by such an array, unlike linearly polarized arrays, is able to detect and estimate any arbitrary completely polarized signal path. By utilizing the polarization information inherent in the received signal to construct the polar-spatio-temporal array (polar-STAR) manifold vector, the accuracy and resolution of the polar-STAR parameters' estimation are significantly improved, and its signal detection capability is enhanced. To alleviate the need for a multidimensional search in the polarization space, a computationally efficient joint polarization-angle-delay channel parameter estimation algorithm is proposed for a "desired user" that operates in an asynchronous multiuser and multipath environment. The proposed algorithm, which can be seen as an application of MUSIC-type techniques, is based on combining a two-dimensional STAR-Subspace type technique with a set of analytical equations and is supported by representative examples and computer simulation studies.     

一种神经网络结合NIC的PN码估计方法

针对网络电磁对抗环境中直接序列扩频信号的伪随机码的估计,这里提出了一种基于神经网络结合信息更新法则的方法,对过去基于神经网络的方法进行改进,构建了新的运算模型。理论分析和计算机仿真结果表明,该方法能在较低的信噪比容限下,正确地估计出扩频信号的伪随机码序列,该方法的性能优于原有的基于神经网络模型的码估计方法,为今后能够解决低信噪比条件下扩频码序列盲处理问题提供了一种更有效的途径。