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1、直接序列擴(kuò)頻(DSSS)信號(hào)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(duì)抗、民用通信、衛(wèi)星導(dǎo)航以及勘探測(cè)量等領(lǐng)域中。與之對(duì)應(yīng)的通信對(duì)抗技術(shù)也成為目前研究的熱點(diǎn),非合作通信時(shí),僅根據(jù)少量的信號(hào)參數(shù)盲估計(jì)直擴(kuò)信號(hào)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(jì)成為整個(gè)系統(tǒng)的瓶頸。因此為了適應(yīng)整個(gè)偵測(cè)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(jì)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(jì)方法。該方法對(duì)信號(hào)數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行分塊處理,分別計(jì)算各個(gè)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(jì)。
針對(duì)非周期性DSSS信號(hào)擴(kuò)頻碼的序列周期長(zhǎng)、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(jì)算法。該方法根據(jù)擴(kuò)頻調(diào)制比將信號(hào)分成若干段,利用改進(jìn)的滑動(dòng)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(jì)各個(gè)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(hào)相鄰信息碼周期內(nèi)PN碼序列不重復(fù)的問(wèn)題;且不需要特征分解和求逆等高復(fù)雜度的計(jì)算,提高了算法的可行性。計(jì)算機(jī)模擬仿真實(shí)驗(yàn)證明該算法存儲(chǔ)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
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