直擴(kuò)信號擴(kuò)頻碼序列盲估計算法研究.pdf

1、直接序列擴(kuò)頻(DSSS)信號由于具有截獲率低、抗干擾性強(qiáng)、能抑制多徑效應(yīng)、可在低信噪比條件下工作等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于軍事對抗、民用通信、衛(wèi)星導(dǎo)航以及勘探測量等領(lǐng)域中。與之對應(yīng)的通信對抗技術(shù)也成為目前研究的熱點(diǎn)，非合作通信時，僅根據(jù)少量的信號參數(shù)盲估計直擴(kuò)信號PN碼序列仍存在很多困難，且相關(guān)技術(shù)的研究尚不成熟，碼序列盲估計成為整個系統(tǒng)的瓶頸。因此為了適應(yīng)整個偵測系統(tǒng)的要求，研究在低信噪比下恢復(fù)PN碼序列的方法就具有迫切、重要的意義。

2、>　　 本文首先建立了DSSS通信系統(tǒng)模型，研究了基于特征分解(EVD)和投影逼近子空間(PAST)的擴(kuò)頻碼序列盲估計算法。在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于分塊相關(guān)矩陣(PCM)的擴(kuò)頻碼序列盲估計方法。該方法對信號數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行分塊處理，分別計算各個矩陣塊的自相關(guān)矩陣實(shí)現(xiàn)降噪預(yù)處理，并采用快速迭代算法實(shí)現(xiàn)了較低信噪比下擴(kuò)頻碼序列的盲估計。
　　 針對非周期性DSSS信號擴(kuò)頻碼的序列周期長、相鄰信息碼周期間相關(guān)性差等特點(diǎn)，提出了一種基于

3、分段子空間跟蹤(SSST)的碼序列盲估計算法。該方法根據(jù)擴(kuò)頻調(diào)制比將信號分成若干段，利用改進(jìn)的滑動窗口技術(shù)實(shí)現(xiàn)各段PN碼序列的盲同步，最后利用子空間跟蹤快速算法估計各個子段的主特征向量，實(shí)現(xiàn)擴(kuò)頻序列的恢復(fù)。該算法解決了非周期性DSSS信號相鄰信息碼周期內(nèi)PN碼序列不重復(fù)的問題；且不需要特征分解和求逆等高復(fù)雜度的計算，提高了算法的可行性。計算機(jī)模擬仿真實(shí)驗(yàn)證明該算法存儲量小，易于硬件實(shí)現(xiàn)，且能在較低信噪比情況下穩(wěn)定工作，為非周期性DSSS