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...     

非周期性DSSS信号的PN码序列盲估计

非周期性DSSS信号由于在扩频码周期内扩频序列的不可重复性而使其PN码序列盲估计方法和针对常规周期性DSSS信号的估计方法有所不同.文中在已知扩频码周期、码速率和信息码速率等参数,且信息序列使不相关的前提下,提出了最大相关峰脉宽盲同步算法、分段矩阵特征分解序列估计方法和基于最优移位相加特性的信息码剥离算法来完成对非周期性DSSS信号的盲同步和PN码序列盲估计,理论分析和仿真结果表明上述方法具有运算量小、适用范围广、低信噪比条件下鲁棒的优点.     

基于码片延迟的多径信道扩频序列盲估计

针对多径信道下低信噪比直扩信号扩频序列的盲估计问题,提出一种通过码片延迟与相关矩阵分析相结合的方法实现扩频波形估计。该方法首先将接收信号延迟一段时间与原信号相乘,然后代入自相关矩阵中,通过特征值分解求得最大特征值及其对应的特征向量,通过该特征向量中的零点确定同步位置并恢复扩频序列。理论分析和仿真结果表明,本算法在低信噪比条件下能完成对PN码序列的精确估计。     

基于BP神经网络的直扩信号扩频码盲识别

针对微弱直扩信号的盲检测与估计问题,在接收方未知发送方扩频序列的前提下 ,提出了一种恢复直接序列扩频（DSSS）信号扩频码的方法。该方法基于反向传播（B P）神经网络,它的输入是接收到的信号,而其期望输出是和输入相同的信号,根据误差反 向传播来有监督地调节神经网络,网络达到收敛时根据第二层权值的符号函数值即可盲估计 出扩频码序列。实验结果表明,即使是在负信噪比情况下,该方法也能得到一个很好的估计 效果。     

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。     

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。     

混沌直扩信号扩频序列盲估计

与传统直扩序列相比,混沌扩频序列具有非线性复杂度较高的优点,该优点同时也是盲估计混沌扩频序列的难点。针对这个难点,该文提出了非线性弹性反传神经网络盲估计方法,充分利用非线性神经网络能逼近任意非线性函数的特性,无须搜索信息码和扩频序列之间的同步点,能在较低的信噪比下准确盲估计混沌扩频序列。传统的神经网络使用中,神经网络的有用信息是网络的输出,而该文中则是输出层的权系数。侦察截获的混沌直扩信号同时用作神经网络的输入和期望输出,神经网络收敛后的输出层权系数就是混沌扩频序列的估计值。仿真结果证明了该方法的有效性。     

窄带干扰下基于子空间跟踪的扩频序列估计

针对窄带干扰条件下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,根据求解结果可以估计出信号所夹杂的窄带干扰特征波形,并进一步消除窄带干扰估计出信号的扩频码序列.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.     

直扩信号PN码序列估计的神经网络方法

为了解决通信侦察中低信噪比下直扩信号PN码序列的盲估计问题,分析了神经网络算法。该算法基于直扩通信的基带信号模型,通过对输入信号的主分量进行分析和提取,获取神经网络学习后的突触权值,进而估计出PN码序列。理论分析与仿真数值结果都表明,该算法在较低信噪比背景环境中,能够准确地恢复出PN码序列。     

基于快速OPAST算法的直扩信号PN码序列估计

在直接序列扩频(DSSS)通信对抗系统中,伪码(PN)序列估计是一个重要的研究课题.针对在某些情况下权值向量不收敛的问题,提出了一种基于快速正交投影逼近子空间跟踪(OPAST)算法和滑动窗技术的直扩信号PN码序列估计算法,对非同步接收DSSS信号按照宽窗口分段,利用快速OPAST算法提取主特征向量,滑动窗技术实现码同步.该算法迭代权值向量具有正交性以及良好的收敛性,同时解决了常见相位模糊问题.算法具有较低复杂度,数据存储量少,易于硬件实现与实时处理.仿真结果表明,在-10 dB的较低信噪比背景环境中,该快速OPAST算法可以正确有效地估计出PN码序列.