组合二进制偏移载波信号的伪码周期及组合码序列盲估计

针对在非协作通信以及低信噪比下组合二进制偏移载波(CBOC)信号伪码周期和组合码序列较难估计的问题,该文提出了2次谱算法与基于径向基函数(RBF)神经网络算法。对输入信号进行2次功率谱计算,可以得到CBOC信号的伪码周期。在此基础上,首先对接收的1周期组合码序列进行重叠分段,其次优化筛选出学习系数,对每段数据向量作为RBF神经网络的输入信号并进行有监督地调节,最后对每段数据向量多次输入并反复训练权值向量就可以恢复原组合码序列。仿真结果表明,利用2次谱可以在低信噪比下估计出伪码周期;在误码率低于1%的情况下,所提出的RBF神经网络相比于反向传播(BP)神经网络与Sanger神经网络,信噪比分别提高1 dB和3 dB,并且在同等条件下所需的数据组数较少。

     

多进制扩频信号的伪码周期盲估计

针对低信噪比条件下多进制扩频信号伪码周期检测与估计的问题,提出了一种基于多进制扩频信号功率谱二次处理的新方法。该方法首先对多进制扩频信号求取功率谱,接着将所得到的功率谱作为输入信号再求其功率谱,所得到的二次功率谱将在伪码周期整数倍处出现尖锐的脉冲,通过检测这些尖锐脉冲间的距离就可以估计出多进制扩频系统的伪码周期。理论分析和计算机仿真表明,该方法可以有效地估计出多进制扩频信号的伪码周期,且每条伪码传输的信息比特数越少,算法的估计性能就越好。     

基于二次谱的直扩信号伪码周期估计方法研究

文章采用二次功率谱法实现直接序列扩频信号(DS/SS信号)伪码周期的估计,此方法是对接收信号求得一次功率谱后再进行第二次求功率谱处理,最终得到信号的二次谱在信号伪码周期整数倍处出现一系列的尖峰脉冲,脉冲间距即为伪码周期。通过对二次谱法进行仿真实验,结果表明在较低信噪比条件下能够实现直扩信号的伪码周期估计;准确估计时所需的信噪比容限随着伪码周期的增加而逐渐降低。     

多径环境下TDDM-BOC信号伪码周期估计

针对低信噪比下存在多径效应的时分数据调制二进制偏移载波( TDDM-BOC )调制信号的伪码周期估计难题,提出了一种基于二次谱的TDDM-BOC信号伪码周期估计算法。该算法首先推导出多径环境下TDDM-BOC信号模型,然后求出多径TDDM-BOC信号的功率谱,再求其二次谱,最后通过检测二次谱的尖峰脉冲间的间距得到多径环境下TDDM-BOC信号的伪码周期。实验过程中采用累加平均的方法可以达到降噪和精确估计的目的。仿真结果表明：该算法能够在多径环境下对TDDM-BOC信号伪码周期进行有效估计,且估计性能与多径环境有密切关系,这为今后我国“北斗冶导航接收设备的开发提供了一定的理论参考。     

LSC-DSSS信号长短伪码盲估计

短码扩频长码加扰的直扩信号可视为特殊的长码直扩信号,将其短扩频码和长扰码作为复合码。首先通过特征值分解和酉矩阵去位置模糊实现复合码的盲估计;然后利用m序列的三阶相关函数特性识别短扩频码的类型;最后根据识别结果采用三阶相关法或延迟三阶相关法实现长短伪码的盲估计。仿真表明,复合码估计在信噪比-7.5dB以上可达到1%以下的误码率;当信噪比高于-6dB时,三阶相关法估计长短伪码本原多项式的正确率可以达到90%以上;当信噪比高于-4dB时,延迟三阶相关法估计长短伪码序列的误码率低于1%。      

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。     

多径环境下的直扩信号伪码周期估计

针对低信噪比条件下多径直接序列扩频(直扩)信号伪码周期估计的难题,拓展了先前提出的单径环境下基于信号功率谱二次处理的方法,提出了在低信噪比条件下多径环境中直扩信号的伪码周期估计的二次谱算法.该算法首先对多径直扩信号求取功率谱,然后将所得到的功率谱作为一输入信号求其第二次功率谱,所得二次功率谱将在伪码周期整数倍处出现代表信号存在的尖峰脉冲,通过对这些尖峰脉冲闻的距离进行检测就可以获得多径直扩信号伪码周期参数的检测估计.理论分析和计算机仿真结果表明:该算法可以有效地估计出多径环境下直扩信号的伪码周期,且估计性能和多径环境密切相关.     

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.     

利用二次谱盲估计多速率DS/CDMA伪码周期

针对可变扩频长度(VSL)的多速率DS/CDMA信号伪码周期的盲估计问题进行了研究,将一般单速率直扩信号二次功率谱伪码周期估计的方法扩展到多速率DS/CDMA模型。该方法首先将接收的多速率DS/CDMA信号进行采样,并对其求一次功率谱,再将一次谱作为输入信号作傅里叶变换并取模、平方,从而得到信号的二次功率谱。通过推导证明,多速率DS/CDMA信号的二次功率谱在扩频码周期的整数倍处出现尖锐的谱线,且不同速率用户的二次谱线幅度是不同的,利用这些幅度差异区分不同速率并通过估计谱线之间的距离即可获得不同速率信号的伪码周期。仿真表明该算法在低信噪比下适用,在-15 dB能够利用较少数据同时估计多组速率的伪码周期。     

窄带脉冲干扰环境下直扩信号伪码周期及序列的盲估计

带内窄带脉冲干扰会对直接序列扩频信号估计性能产生较大的影响,针对此问题,提出了一种抑制窄带脉冲干扰并对扩频码序列及周期的盲估计算法。采用最大熵概率密度谱估计算法估计出接收信号的概率密度谱,进而用估计的概率密度谱设计滤波函数对信号滤波来抑制窄带脉冲干扰。利用二次谱算法对扩频码周期进行估计并通过 Viterbi 算法对扩频序列进行提取。仿真实验表明,该算法不仅能抑制较强的窄带脉冲干扰,而且能在无先验信息的条件下估计出扩频信号的扩频码周期及序列等信息,从而获知直扩通信中所传输的码元序列。     

利用改进PAST算法的直扩信号PN码盲估计

针对直接序列扩频信号的伪随机(PN)码盲估计问题,提出了一种利用改进的投影逼近子空间(PAST)算法的PN码盲估计方法。该方法利用遗忘因子与收敛速度和精度的相关性构造基于跟踪误差的自适应遗忘因子,实现了收敛精度和收敛速度的同时优化;根据预期最低误码率约束估计精度变化范围确定迭代收敛的门限值,实现了迭代收敛的精确自动判读,消除了算法依赖人工判断收敛的固有限制,提高了算法的实际应用能力。仿真结果进一步验证了算法理论推导的正确性以及实际应用的可行性。     

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 dB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。     

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。      

利用BCH码纠错和Fast-ICA的长码直扩CDMA信号扩频码盲估计

针对非合作通信中LC-DS-CDMA信号的扩频码盲估计问题,首先根据扩频增益对同步接收信号进行分段,利用Fast-ICA算法估计m序列扩频码片段;然后将估计得到的m序列片段排列组合进行拼接,利用m序列自相关特性对组合序列粗筛选,再利用m序列三阶相关特性进行精筛选;最后利用BCH码和m序列的等价原理对筛选后的组合序列进行纠错,纠错成功的序列即为扩频码序列。仿真结果验证了本文算法的有效性。      

Blind channel estimation for long code multiuser CDMA systems

In CDMA systems with long codes, the users' signatures change in each bit period, impeding the estimation of the time-invariant multipath parameters. In this paper, correlation-matching methods are employed to blindly estimate those multipath parameters. For given code sequences, the output correlation matrix (parameterized by the unknown channel coefficients) is compared with its instantaneous approximation. By minimizing the Frobenius norm of the resulting error matrix, the channel parameters can be estimated up to a complex scalar ambiguity. Both batch and adaptive algorithms are derived. Under the assumption of i.i.d. code sequences, identifiability up to a complex scalar ambiguity for each channel is guaranteed, and the asymptotic convergence of the proposed algorithm is established. Furthermore, step-size selection for the adaptive version is investigated. When only the code sequence of the user of interest is available, a single user receiver is also derived. Simulation results verify those claims and provide comparisons with other methods     

认知无线电中OFDM信号信噪比盲估计

针对认知正交频分复用(OFDM,orthogonal frequency division multiplexing)系统中低信噪比多径信道下传统的OFDM信号信噪比盲估计算法的估计性能差,计算复杂度高的问题,提出一种新的OFDM信号信噪比盲估计方法,该方法首先利用自相关函数的特性粗略估计出信道阶数,确定循环前缀部分中不受符号间干扰的数据区间,然后根据选定区间的数据的自相关函数值估计接收信号的信号功率,最后利用循环前缀数据为部分有用数据的复制这一特性估计出噪声功率,从而估计出接收信号的信噪比。仿真实验结果表明,提出的方法无需任何先验信息,在低信噪比多径信道下具有良好的估计性能,且计算复杂度低,更适合于认知OFDM系统。     

Blind adaptive channel estimation for dual-rate DS/CDMA signals

This letter proposes the subspace-based blind adaptive channel estimation algorithm for dual-rate quasi-synchronous DS/CDMA systems, which can operate at the low-rate (LR) or high-rate (HR) mode. Simulation results show that the proposed blind adaptive algorithm at the LR mode has a better performance than that at the HR mode, with the cost of an increasing computational complexity     

Blind equalization and channel estimation with partial responseinput signals

The problem of blind equalization and channel estimation for partial-response signals (PRS) is considered. Three approaches are investigated; two of them exploit the prior knowledge of the PR code, and the third approach does not. We propose a constrained optimization approach involving a quadratic cumulant matching criterion where the coding structure of the transmitted signal is assumed to be a priori known. The other two approaches exploit the Godard blind equalizer. Computer simulation results using 16-QAM signals, and duobinary and modified duobinary PR codes, show that the constrained optimization approach yields the best performance as measured via the probability of symbol detection error     

Blind estimation of direct sequence spread spectrum signals inmultipath

Self-recovering receivers for direct-sequence spread-spectrum signals with unknown spreading codes are discussed in this paper. Applications include signal interception, jamming, and low probability of intercept (LPI) communications. A multirate/multichannel, discrete-time model of the spread spectrum signal is introduced, which establishes links with array processing techniques. Borrowing blind channel estimation ideas, which were originally developed in the context of fractionally spaced equalizers or receivers with multiple antennas, linear solutions are obtained that are independent of the input distribution. The signal interception problem is further studied, and a zero-forcing (ZF) receiver/equalizer is proposed to recover the transmitted data. Its performance is analyzed, and some illustrative simulations are presented