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基于特征提取和最小二乘的直扩信号盲估计

基于特征提取和最小二乘的直扩信号盲估计

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作者：强幸子重庆邮电大学

学位级别：硕士

直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)是扩频通信技术的主要方式之一。在合作通信中,接收方可利用事先已知的扩频序列对接收信号进行解扩得到信息序列。在非合作通信中,需要对未知的扩频序列进行估计,从而达到通信监测... 详细信息

直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)是扩频通信技术的主要方式之一。在合作通信中,接收方可利用事先已知的扩频序列对接收信号进行解扩得到信息序列。在非合作通信中,需要对未知的扩频序列进行估计,从而达到通信监测和电子干扰的目的。因此,DSSS信号盲估计研究得到了人们广泛的关注。本文针对DSSS信号扩频序列和信息序列盲估计问题进行了研究。主要工作包括以下几个方面:1.针对奇异值分解盲估计短码直接序列扩频(Short Code-Direct Sequence Spread Spectrum,SC-DSSS)信号序列时,接收信号起点位置变化引起估计性能不稳定的问题,研究了一种对奇异向量进行线性变换的SC-DSSS信号序列盲估计方法。该方法首先对接收信号以单倍(或双倍)扩频周期进行分段构造信号矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解,再对大小较为接近的两个奇异值所对应的右奇异向量做线性变换,从而得到信息序列估计值,并从对应的左奇异向量中提取扩频序列估计值。2.针对单用户非周期长码直接序列扩频(Non-Periodic Long Code-Direct Sequence Spread Spectrum,NPLC-DSSS)信号周期特性被严重破坏,扩频序列难以估计的问题,研究了基于相似度函数的NPLC-DSSS信号扩频序列盲估计方法。该方法首先利用已知的扩频周期和信息码元宽度构造单个扩频周期内的信息码库,然后对NPLC-DSSS信号以单倍扩频周期进行分段,通过滑动改变起始位置,并对经过与信息码库匹配后的两两扩频周期内的信号进行相似度分析用以估计信息码同步位置。再对同步且完成信息码匹配后的NPLC-DSSS信号以单倍扩频周期分段构造矩阵,并对该矩阵进行特征分解,最大左奇异向量即为扩频序列估计值。3.针对同步多用户NPLC-DSSS信号扩频序列难以估计的问题,研究了一种改进的最小二乘算法对同步多用户NPLC-DSSS信号扩频序列进行估计。该方法首先将同步多用户NPLC-DSSS信号等效为含有缺失数据的同步多用户SC-DSSS信号,然后构造缺失数据矩阵。利用迭代最小二乘算法对该矩阵进行分解,并利用嵌套迭代的方法对缺失部分进行补偿,直至迭代过程收敛,即可得到各路扩频序列估计值。

关键词：扩展频谱技术直接序列扩频奇异值分解相似度特征缺失数据矩阵

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