2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、直接序列擴(kuò)頻(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)信號具有抗多徑、抗干擾、低截獲概率、多址復(fù)用等優(yōu)點(diǎn),在軍事和民用通信領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。對于非合作方如通信偵察、無線電頻譜監(jiān)測及非法通信電臺的定位跟蹤等,需要在未知擴(kuò)頻序列條件下實(shí)現(xiàn)信號的解擴(kuò)以完成傳輸信息的恢復(fù),因此開展DSSS信號的盲解擴(kuò)研究具有重要的意義。
  盡管過去在DSSS信號盲解擴(kuò)方面已經(jīng)取得了很多進(jìn)展,但由于缺乏深入的理論分析,

2、使得問題的解決手段比較單一,新方法比較少,仍存在一些重要問題沒有獲得滿意的解決。例如,對于擴(kuò)頻波形估計(jì)的理論下界一直沒有被研究過;長碼DSSS信號的極大似然估計(jì)問題很少從非合作的角度分析過。
  本文針對上述問題展開了深入的理論研究,得到的主要研究成果包括以下幾個(gè)方面:
  1.在確定與隨機(jī)信號模型條件下,首次由理論上分別推導(dǎo)了DSSS信號擴(kuò)頻波形估計(jì)的CRB,可同時(shí)適用于長碼與短碼情況,為衡量各種擴(kuò)頻波形估計(jì)方法的性能提供

3、了理論下界。
  2.針對單用戶短碼DSSS信號的盲同步問題,提出了一種具有低計(jì)算復(fù)雜度的基于協(xié)方差矩陣m1范數(shù)改進(jìn)算法,并推廣至多用戶且截獲信號含有未知頻偏的情況;針對短碼QPSK-DSSS信號,提出了一種基于恒模特性的擴(kuò)頻序列估計(jì)改進(jìn)算法;通過理論推導(dǎo)證明了擴(kuò)頻波形估計(jì)可達(dá)到CRB的傳統(tǒng)特征分析方法,本質(zhì)上為高斯極大似然估計(jì)器;針對異步短碼CDMA信號的盲解擴(kuò),通過降維和去噪處理,提出了一種具有低計(jì)算復(fù)雜度且估計(jì)性能更優(yōu)的改進(jìn)

4、算法。
  3.針對單用戶長碼DSSS信號,對擴(kuò)頻波形的極大似然估計(jì)進(jìn)行了理論推導(dǎo),注意到該極大似然估計(jì)問題為組合優(yōu)化問題,提出了一種基于半定規(guī)劃的盲解擴(kuò)算法并推廣至截獲信號含有未知頻偏的情況,在低信噪比和短數(shù)據(jù)條件下相對傳統(tǒng)方法具有優(yōu)良的估計(jì)性能且可達(dá)到CRB。同時(shí),提出算法可適用于短碼DSSS信號。
  4.針對多用戶長碼DSSS信號,確定信號模型和用戶個(gè)數(shù)已知條件下,提出了一種基于缺失數(shù)據(jù)模型低秩近似的盲解擴(kuò)算法,并在

5、單用戶情況下擴(kuò)頻波形估計(jì)可達(dá)到CRB;隨機(jī)信號模型條件下提出了一種基于多元高斯缺失模型極大似然估計(jì)的盲解擴(kuò)算法,可實(shí)現(xiàn)用戶個(gè)數(shù)的估計(jì)。針對單用戶長碼DSSS信號,提出了一種基于單調(diào)缺失數(shù)據(jù)模型的非優(yōu)化迭代盲解擴(kuò)算法,可避免優(yōu)化估計(jì)方法中的初始值和步長的選取、局部收斂性等問題。
  5.針對多用戶長碼DSSS信號,利用多通道接收技術(shù),通過將二維缺失數(shù)據(jù)模型向三維空間推廣,提出了一種基于缺失張量模型的盲解擴(kuò)算法。由于充分利用了空、時(shí)、

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