RS码的自同步扰码盲识别方法

针对自同步扰码器的输入序列为RS码的情况,提出一种自同步扰码的盲识别算法。该方法先通过扰码序列识别出RS码的等价分组码长,再遍历可能的多项式对扰码序列进行抽取,根据正确抽取和错误抽取时输出序列的线性约束的差异,对识别矩阵进行初等变换,引入一种新的零元素熵函数差值来识别扰码器的生成多项式。仿真验证了该算法可以对RS码的自同步扰码进行有效的盲识别。     

基于特殊导频码的OFDM系统盲帧同步算法

提出了基于特殊导频码的OFDM系统的盲帧同步算法。该算法不需要数据辅助,首先利用FFT窗跨界时产生的能量泄露实现了对符号定时参数的估计,然后对同步后的OFDM信号进行解调得到信息序列,最后利用3阶相关函数(TCF)对序列进行处理从而提取出同步码以实现帧同步。仿真结果表明,该算法在低信噪比下具有较好的同步能力和较高的同步精度。     

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.     

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。     

利用神经网络盲估计混沌直扩信号扩频序列*

混沌扩频序列具有比传统直扩序列更高复杂度的特点,然而它也同时是盲估计混沌直扩序列的难点。利用神经网络能无限任意逼近非线性函数的特点,设计了一种改进型的基于神经网络盲估计混沌扩频序列的方法。仿真结果表明,该方法无需搜索信息码和扩频序列之间的同步点,即使是在较低信噪比的条件下,仍然能有效的从噪声背景中盲分离出混沌扩频信号,并且盲估计出原始混沌序列。     

一种循环码参数的全盲识别方法

针对循环码参数的全盲识别问题,利用实际序列与随机序列码重分布差异最大的特性,提出了基于数据挖掘中的相似性度量函数与统计学中的斯皮尔曼等级相关系数进行融合来识别码长和起始点的方法,在此基础上,利用有限域同构的原理,选取码重概率最大的码字进行伽罗华域的傅里叶变换来识别生成多项式,实现了对循环码的全盲识别。理论分析及仿真实验表明,该算法简单易行,容错性较强,在误码率为0.01的条件下对中短码的识别效果较好。     

基于改进盲均衡算法的水声通信可靠性研究

关于水声信道通信优化问题,水声通信中复杂信道存在码间干扰极易影响通信质量,需要进行均衡提高通信数据的可靠性,传统的自适应均衡方法是通过发送训练序列对信道特性捕获并更新参数完成均衡,然而对于快速时变的信道,不能快速得到信道特性无法及时对通信均衡,造成均衡性能不强、水声通信数据可靠性不高。为此,提出改进的盲均衡算法,盲均衡算法不需发送训练序列,只需知道发送序列的统计特性就可对发送信息恢复,可保证均衡的及时性,在盲均衡的基础上采用小生境技术对其改进,优化盲均衡搜索到的最优解,从而提高均衡的性能。实验表明,小生境技术的改进盲均衡算法能够快速捕获信息特性并及时准确地对信号进行均衡,具有较高的均衡性能,保证了通信数据的可靠性,为水声信道优化提供了参考。     

一种DS-CDMA系统扩频码和参数盲估计方法

传统DS-CDMA系统扩频码盲估计方法以主元分析为基础,若各用户扩频码非正交(即存在多址干扰)则将导致扩烦码估计失效.本文通过码域映射,信息码盲分离以及相应的信号处理手段,实现了多用户情况下的扩频码、延时信息以及信息码的盲估计.该方法无需已知任何同步信息,允许系统存在较差的信噪比和多址干扰.仿真实验表明,对异步DS-CDMA系统该方法有效可行.     

基于平均内积和相关判决函数的 DSSS信号伪码序列盲估计

针对已有扩频码估计方法计算复杂度高的问题,提出一种基于平均内积和相关判决函数的扩频码估计方法.首先采用窗长为伪码周期的滑动窗函数将信号划分为不重叠数据段,以各分段数据为行向量依次排列构造数据矩阵,并根据不同起始点条件下分段后所对应矩阵平均内积的最大值确定伪码同步起始点;然后在实现伪码同步的基础上,利用相关判决函数估计出伪码序列各码元与第1个码元之间的符号关系,从而实现伪码序列的盲估计;最后通过理论推导说明所提方法的有效性,并在相同的实验条件下分别给出该方法与基于特征分解、三阶相关的常见方法在扩频码估计的性能和计算量上的仿真对比.实验数据表明,在SNR\geqslant3$时,所提出的相关判决函数法可以得到准确的估计,且计算量相比特征分解、三阶相关法也大大降低了.     

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。