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.     

多速率DS/CDMA信号扩频序列并行盲估计方法

针对可变扩频长度多速率直接序列码分多址(direct sequence/code division multiple access,DS/CDMA)信号扩频序列盲估计问题,提出了一种基于盲源分离的并行估计方法,该方法首先利用二次功率谱的方法估计出信号不同速率的扩频码周期,然后利用多速率DS/CDMA信号周期特性将信号依据周期并行地建模为主用户和干扰用户(即将同一周期下的用户视为主用户,其余的用户和噪声一律视为独立的单个干扰用户)的模型,最后针对同步和异步两种情况,分别以单倍周期和两倍周期长度对数据进行分割,生成数据矩阵,并结合稳健的矩阵联合近似对角化(JADE)算法对扩频序列进行并行的盲估计.计算机仿真结果表明方法在较低信噪比下有效.     

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.     

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.     

一种利用矩阵谱范数的直扩信号盲同步方法

提出了一种直接序列扩频信号(Direct Sequence Spread Spectrum,DS-SS)的盲同步算法,该算法采用自相关矩阵的谱范数进行失步点估计,简单有效、误差小。理论分析及计算机仿真结果表明,该算法在低信噪比条件下可实现DS-SS信号的盲同步,进而可用于对直扩信号的参数估计。     

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     

窄带干扰环境下直扩信号伪码周期估计

研究扩频通信技术中信号优化问题,信道的干扰影响直接序列扩频信号(DSSS)传输的正确性,给直扩信号参数检测与估计带来了困难,需要一种有效的算法来增强抗干扰能力。为了解决上述问题,利用变化域的FFT重叠变换干扰抑制提供一种最有效的方法,可通过对DSSS信号加窗处理和重叠变换,使信号频谱泄露大为降低,而且使信号的损失也大为减小,使误码率可以降到很低。另外提出一种FFT重叠变换干扰抑制算法和信号功率谱二次处理的联合估计窄带干扰环境下DSSS信号的伪码(PN)周期并进行仿真。仿真结果表明,算法在较低的输入信噪比和低信干比条件下能准确地估计DSSS信号PN码周期,证明了FFT重叠变换干扰抑制算法的有效性。     

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MCMC-UKF的直接序列扩频信号盲估计

针对长码直接序列扩频信号的扩频码及信息序列盲估计问题,提出基于重叠分段MCMC-UKF的扩频码及信息序列联合估计算法。在贝叶斯框架模型下,结合重叠分段的思想,利用UKF算法求解非线性模型,估计各参数后验概率的均值和方差,通过MCMC方法迭代抽样得到各分段扩频序列,进行序列拼接以完成对扩频序列及信息序列的估计。仿真结果表明,该算法能适应较低的信噪比环境,且不受扩频序列类型的限制。     

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。     

Analyze the eigen-structure of DS-SS signals under narrow band interferences

In this paper, an approach of eigen-structure analysis for DS-SS (direct sequence spread spectrum) signals under NBI (narrow band interference) is proposed, which can estimate the PN (pseudo-noise) sequence blindly in lower SNR (signal-to-noise ratio) and SIR (signal-to-interference ratio) DS-SS signals. Of course, some parameters of DS-SS signals (such as period and chip interval of PN sequence) need to be known. First, the received signal is divided into continued nonoverlapping temporal vectors according to the period of PN sequence, and then we calculate and accumulate the correlation matrix of these vectors one by one. An operation of eigenvalue decomposition may be applied to the matrices; we can estimate the eigen-structure (which include the NBI eigen-waveforms and PN sequences) of received signals from the principal component eigenvectors blindly in the end. Based on the estimated NBI eigen-waveforms and PN sequences, the NBI can be rejected, and the DS-SS signals can be de-spreaded without the PN sequence too. Theoretic analysis and experimental results show that the approach is very effective. It can work well on the lower SNR and SIR ambient.     

Blind estimation of the PN sequence in lower SNR DS-SS signals with residual carrier

This paper presents a method of singular value decomposition (SVD) plus digital phase lock loop (DPLL) to solve the difficult problem of blind pseudo-noise (PN) sequence estimation in low signal to noise ratios (SNR) direct sequence spread spectrum (DS-SS, DS) signals with residual carrier. Of course, the method needs to know the parameters of DS signal, such as the period and code rate of PN sequence. Firstly, the received signal is sampled and divided into non-overlapping signal vectors according to a temporal window, whose duration is two periods of PN sequence. Then, an autocorrelation matrix is computed and accumulated by the signal vectors one by one. The PN sequence with residual carrier can be estimated by the principal eigenvector of this autocorrelation matrix. Furthermore, a DPLL is used to deal with the estimated PN sequence with residual carrier, it estimates and tracks the residual carrier, removes the residual carrier in the end. Theory analysis and computer simulation results show that this method can effectively realize the PN sequence estimation from the input DS signals with residual carrier in lower SNR.     

极低信噪比条件下基于平均互相关和特征分解的DS伪码估计算法

文中针对极低信噪比条件下的扩频信号处理要求,基于直接扩频(DS)信号相似性和特征分解原理,提出了一种DS伪码序列的估计算法.该算法在未知直扩信号任何信息的情况下,首先通过对该信号的分段处理和平均互相关确定伪码起始码元,然后采用特征分解(EVD)算法准确估计出伪码序列.通过理论推导和证明得到所提算法估计效率和估计误差的两个重要结论.仿真结果表明:在相同信源条件下,该算法较现有算法不仅抗噪声性能提高了2dB以上,而且有效克服了部分反码问题,从而保证极低信噪比条件下DS伪码序列的准确估计.     

基于盲波束成形的异步CDMA信号伪码估计

在分析阵列天线接收的异步CDMA信号的基础上,利用信号子空间与用户特征序列的关系,提出一种新的基于盲波束成形的伪码序列盲估计算法,能在波达方向未知的情况下,估计各个用户的扩频序列。算法克服了子空间盲波束成形算法信源个数必须小于阵元个数且信源波达方向不能靠近的缺点。同时提出一种基于盲波束形成的多用户检测算法,在低信噪比条件下,性能相比于单天线多用户检测性能有很大提高。     

基于循环谱的改进BPSK直扩信号检测算法*

在有限数据长度条件下,针对低信噪比下的二相相移键控(BPSK)直接序列扩频(DS-SS)信号,提出一种基于数据分段和重叠保留处理的改进检测算法。该算法无需信号的先验知识,通过在非零循环频率上的一维搜索实现信号检测。实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,在低信噪比下对于DS-SS信号具有较好的检测性能。     

Blind reconnaissance of the pseudo-random sequence in DS/SS signal with negative SNR

This paper introduces a new theory and algorithm that can be used in blind detection of the carrier wave signal and the pseudo-random sequence of the direct sequence spread spectrum (DS/SS) signal with negative SNR. First, without any a priori knowledge of the DS/SS signal, the carrier wave signal can be detected from DS/SS signal with negative SNR by using stochastic differential equations and energy detection method. Based on this, the pseudo-random sequence can also be blindly detected in DS/SS signal with negative SNR by reducing noise of the nonlinear signal and the algorithm of wavelet multiscale decomposition algorithm. Finally, the computer simulation shows that we can detect the carrier wave signal with SNR=-27 dB and the pseudo-random sequence under error code ratio 10-4 with SNR =-10 dB.     

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。     

双衰落信道下OFDM信噪比估计算法

基于最小均方误差方法,在双衰落信道下,提出利用周期PN序列作为导频的信噪比(SNR)估计算法。在导频2侧插入保护间隔降低子载波间干扰对导频的影响,在时域进行相关运算消除噪声干扰,从而得到较精确的信道参数。仿真结果表明,该算法能较准确估计SNR,且可通过改变周期PN序列满足不同信道环境下的性能要求。     

基于级联随机共振的直接序列扩频信号的捕获方法

在直接序列扩频信号的捕获中,针对低信噪（SNR）比以及大频偏对信号捕获产生影响的问题,提出了一种基于级联随机共振的直接序列扩频信号的捕获方法。首先将输入信号通过部分匹配滤波器进行处理,当本地伪码和输入信号伪码相位对齐时,输出信号仅剩下了残余多普勒频偏;然后将该信号进行级联随机共振,从而提高信号的输入信噪比;最后通过快速傅里叶变换（FFT）谱分析,可以在频谱上得到清晰的谱峰,进而求出多普勒频偏值。通过理论分析和实验仿真可知,在输入信噪比为-26 dB的情况下,所提方法能够提高直接序列扩频信号的捕获灵敏度,并且通过两级级联随机共振系统后输出信噪比提高了15 dB左右;同时与传统捕获算法相比,该方法的正确检测概率提高了4 dB左右。所提方法不但能抑制噪声,而且能将部分噪声能量转换为信号能量,同时能够改善大多普勒频偏的影响,在捕获弱信号方面有着极大的优越性。