基于盲辨识和盲均衡的直扩信号伪码估计方法

为了解决多径信道下直接序列扩频信号的伪码盲估计问题,在直扩信号等效联合信道模型的基础上,提出一种信道盲辨识与数据重用盲均衡相结合的伪码盲估计方法。该方法利用信道盲辨识方法估计得到等效联合信道,通过数据重用盲均衡进一步估计出伪码。理论分析与仿真验证表明,该方法在低信噪比条件下仍然可实现对多径直扩信号伪码序列的准确盲估计,并且对于m、Gold、M序列等不同伪码具有广泛适应性。     

基于子空间跟踪的长码直扩序列盲估计

针对低信噪比直扩信号扩频序列（direct sequence spread spectrum,DSSS）的盲估计问题,提出了一种基于子空间跟踪的扩频波形估计算法.该方法避开了直接的特征分解求解,利用滑动窗技术取得码同步,利用子空间跟踪法分段估计扩频序列,并按照一定的顺序拼接实现伪码盲估计.结果表明,该算法在低信噪比条件下能完成对PN码序列的精确估计,降低了数据的存储量,易于硬件实现.     

一种基于K-means算法的长码直扩信号伪码序列盲恢复方法*

针对长码直接序列扩频(DSSS)信号伪码(PN)序列盲恢复的难题,借鉴无监督聚类分析的思想,提出了一种基于K均值(K-means)聚类算法的长码直扩信号PN码序列盲恢复方法.该方法首先通过最小平均相异度完成PN码序列的盲同步;然后利用K均值算法完成PN码序列的盲估计;最后利用游程检验算法筛选出原PN码序列,从而完成PN码序列的盲恢复.理论分析和计算机仿真表明,该方法可以在较低信噪比下准确恢复长码直扩信号PN码序列,表现出很好的性能.     

一种多径信道直扩信号伪码序列盲估计方法

针对多径信道下直接序列扩频信号伪码序列盲估计的难题,拓展了基于加性高斯白噪声信道提出的子空间法,提出了一种基于子空间法和三阶相关函数法相结合的多径信道直扩信号伪码序列盲估计的新算法,进行了理论推导。该算法对接收到的多径直扩信号按照伪码周期的两倍进行分段形成数据向量,构造自相关矩阵并进行特征值分解得到不同增益伪码序列的延迟叠加,运用m序列的三阶相关特性估计生成多项式进而估计伪码序列。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种DSCDMA扩频序列的盲估计方法*

针对低信噪比条件下直接序列扩频码分多址(DS-CDMA)信号扩频序列盲估计的难题,提出了一个能对同步和异步的短码调制DS-CDMA信号的扩频序列进行盲估计的新方法。该方法在分析接收信号特征结构及其相关矩阵结构的基础上,首先估计出接收信号中一个用户信号的功率、特征扩频序列的失步点及序列本身,再用已经估计出来的特征信息对相关矩阵进行缩减,以消除该用户对剩余用户信号估计的影响。依此方法,逐次迭代,最后完成对接收信号中所有用户信息的盲估计。所估计出用户信息的顺序与其功率大小密切相关,功率越大的用户,就越先被估计出     

复合混沌码的直扩系统优化及抗干扰性能研究

在复杂电磁环境中,直接序列扩频作为现代通信系统最常用的通信体制,会受到诸多人为和非人为干扰。针对直扩系统抗干扰性能进行研究,提出了基于复合映射产生混沌二值序列,并通过平衡性和相关特性对序列进行筛选优化。以优选后的复合混沌扩频码应用于直扩系统,对系统设计仿真。仿真结果表明,该复合混沌码直扩系统在不同信噪比和干扰环境下,抗干扰性能优于其它扩频码,系统误码率降低,误码率增益提高5dB。     

数字图像中扩频水印的盲提取方法

提出了一种图像中采用扩频方法嵌入的数字水印的盲提取方法。在扩频序列及其长度均未知条件下,该方法采用遗传算法,通过求解扩频序列长度及序列构成的两变量优化问题,可较好地估计出嵌入时使用的扩频序列。通过获取的扩频序列与藏密信号的相关性分析,可实现扩频水印的盲提取。在微机上,采用该方法对多幅标准测试图像进行了模拟实验。实验结果表明,估计出的扩频序列正确率较高,盲提取的水印图像具有较好的可辨认性。     

基于盲波束形成的CDMA信号伪码估计

为解决低信噪比(SNR)条件下CDMA信号伪码盲估计问题,提出结合盲波束形成和奇异值分解的盲估计方法。在信号波达方向和信道同步信息未知的情况下,估计各用户的扩频序列,完成多用户检测,并给出高斯噪声下盲多用户检测的完整数学表达式。理论分析和仿真结果表明,该方法通过天线阵列的分集和扩频增益能在低SNR下完成伪码估计,且其多用户检测性能相对传统单天线检测算法有较大提高。     

一种短码直扩信号分层盲解扩算法

针对非合作低信噪比条件下短码二进制频移键控(Binary phase shift keying,BPSK)/直接序列扩频(Direct sequence spread spectrum,DSSS)信号的盲解扩问题,提出了一种分层的处理方法。算法首先估计序列扩频周期,然后利用短码DSSS信号的相关特性寻找短码序列的起始位,构造两个扩频周期长度的滑动窗口。通过两窗口序列内积的符号判断相邻码字的相对极性。每轮迭代通过滑动对起始位进行修正,提高算法的鲁棒性。仿真实验表明,信噪比高于-2 dB时盲解扩算法可以实现低于2×10－4的误码率,算法具有一定的工程应用价值。     

基于混沌序列的Simulink扩频通信仿真

首先研究了混沌序列的特性,设计了产生混沌序列的Simulink仿真模型,并且把该模型应用于直扩通信系统,仿真实现了基于混沌序列的直接扩频系统,经过理论研究和仿真实验表明,利用混沌序列作为扩频序列的扩频系统可以有效提高通信系统可靠性和抗干扰能力,具有较强的理论研究意义和实际应用价值.     

一种具有双重性质的盲代理签名

提出了一种新的盲代理多重签名方案，该方案把盲代理签名和代理多重签名结合在一起，使其具有双重性质。     

基于过采样的IIR信道盲辨识与均衡算法

为了信道传输质量得到保证,提出了一种通信信道的盲辨识与均衡算法。算法将信道建模成IIR信道并在其输出端过采样,分别对信道传输函数的AR参数和MA参数进行辨识。在辨识MA参数时将信道分解成多个子信道,使得未知信道的信息被充分利用,提高了系统辨识的精度。同时该算法不需要信道信息和输入信号的统计特性,因而具有广泛的适用性。仿真试验表明该算法具有良好的性能。     

A second-order blind equalization method robust to ill-conditioned SIMO FIR channels

This paper deals with blind equalization of single-input–multiple-output (SIMO) finite-impulse-response (FIR) channels driven by i.i.d. signal, by exploiting the second-order statistics (SOS) of the channel outputs. Usually, SOS-based blind equalization is carried out via two stages. In Stage 1, the SIMO FIR channel is estimated using a blind identification method, such as the recently developed truncated transfer matrix (TTM) method. In Stage 2, an equalizer is derived from the estimate of the channel to recover the source signal. However, this type of two-stage approach does not give satisfactory blind equalization result if the channel is ill-conditioned, which is often encountered in practical applications. In this paper, we first show that the TTM method does not work in some situations. Then, we propose a novel SOS-based blind equalization method which can directly estimate the equalizer without knowing the channel impulse responses. The proposed method can obtain the desired equalizer even in the case that the channel is ill-conditioned. The performance of our method is illustrated by numerical simulations and compared with four benchmark methods.     

基于非高斯度量的多用户DS-CDMA系统多干扰消除与用户检测

非同步的直接序列扩频码分复用(DS-CDMA)系统可能同时存在符号间串扰、多址干扰以及外部干扰。将扩频系统普遍存在的外部窄带干扰作为讨论重点,依据函数空间理论,对干扰进行有限维函数空间上的分解,并将基函数作为混合向量,基函数下的坐标作为待恢复源,通过过采样处理,结合DS-CDMA系统多用户检测模型,提出一种基于盲分离的算法。该算法在未知扩频序列以及信道多径的情况下完成盲多用户检测与盲均衡处理,同时实现外部窄带干扰消除,提高系统的干扰容限。仿真结果表明,在不同的信噪比以及信干比条件下,该算法普遍优于带理想均衡器的RAKE接收机,尤其在干扰显著的情况下,能获得更高的增益。     

超定条件下的盲信号提取算法

基于信号峭度理论,提出一种超定条件下的盲信号提取算法。该算法将混合矩阵辨识转化为一系列Givens矩阵辨识,从观察信号中一次提取出一个源信号。对于超定盲信号分离问题,待未知所有独立分量分离出后,余下分量可以看作是一个或多个独立分量的拷贝,是冗余信号。在算法运行结束后,所有源信号分离出,实现超定盲信号分离。该算法计算简单,收敛性好。计算机仿真试验验证了算法的有效性。     

一种有效的盲群签名方案

盲群签名方案是具有盲签名特点的群签名方案,在电子商务和电子政务中都有重要的应用。该文以Yuh-Min Tseng和Jinn-Ke Jan基于离散对数问题的改进的群签名方案为基础,提出了一种有效的盲群签名方案并分析了其安全性。     

基于星座图匹配的OFDM子信道调制识别改进算法

文章针对OFDM信号侦察系统中已有的子信道调制识别方法难以满足实时性要求的问题,提出了一种基于星座图匹配的子信道调制识别改进算法,该方法采用标准信号星座图的幅度和相位分布构建识别函数,消除了抽取聚类法的调制阶数估计误差,提高了识别的正确率。通过理论分析和仿真试验,验证了该改进方法的有效性和可行性。     

基于双线性对的代理盲签名

代理签名是指签名授权人委托某人代理其签名,盲签名是指签名者在签名时并不知道所签消息的内容.结合代理签名和盲签名的特点,利用椭圆曲线上的双线性对,构造一个代理盲签名方案,并对其安全性进行了分析.     

盲信号分离技术研究与算法综述

盲信号分离技术是从接收信号中恢复未知源信号的有效方法,已经成为神经网络和信号处理等领域新的研究热点。首先介绍盲信号分离的发展状况,然后在介绍了盲信号分离的线性瞬时模型、线性卷积模型和非线性模型的基础上,对相应模型求解算法的基本原理、特点进行了阐述,接着还对与盲信号分离紧密相关的盲信号抽取技术进行了综述,最后指出盲信号分离技术的研究方向和广阔的应用前景。     

一种基于统计特性变换的改进盲信道估计

首先从接收信号的过采样出发,总结了SIMO信道的堆栈系统模型.针对输入信号为平稳且有已知自相关函数时的信道估计与均衡问题,通过统计特性变换的方法导出了变换阵的闭式解,最后给出一种适用于平稳信源的改进盲信道估计与均衡算法,并对算法进行仿真,分析其辨识误差、收敛性能和均衡效果.结果表明算法在输入信号为平稳非独立同分布时仍能对信道进行辨识且具有较高的精度,算法的收敛速度快并能达到理想的均衡效果.