【摘 要】
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直接序列扩频(DSSS)因频谱利用率高、截获率低、保密性强等诸多优点,近几十年来在移动通信、电子对抗等领域中应用广泛。合作条件下,通信双方可以根据约定好的信号参数进行下变频、解调、解扩等操作。但是在非合作条件下,由于只有少量的先验信息,如要想要破译原始信息,则必须估计出伪码序列,所以直扩信号的伪码估计研究具有迫切性和重要意义。本文在DSSS信号的检测和参数估计已经完成的基础上,将研究重点放在伪码序
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直接序列扩频(DSSS)因频谱利用率高、截获率低、保密性强等诸多优点,近几十年来在移动通信、电子对抗等领域中应用广泛。合作条件下,通信双方可以根据约定好的信号参数进行下变频、解调、解扩等操作。但是在非合作条件下,由于只有少量的先验信息,如要想要破译原始信息,则必须估计出伪码序列,所以直扩信号的伪码估计研究具有迫切性和重要意义。本文在DSSS信号的检测和参数估计已经完成的基础上,将研究重点放在伪码序列的盲估计上。本文主要工作如下:研究了基于矩阵分解的伪码序列估计方法。首先分析了经典的特征分解方法,并进行了仿真,讨论其估计效果以及优缺点。在讨论了特征分解和奇异值分解(SVD)之间关系的基础上,提出一种基于SVD的伪码序列和信息码元联合估计方法,并将其应用于长码信号的伪码序列恢复中。针对长码信号在估计出每段伪码序列后拼接存在符号不确定的问题,根据m序列的移位相加性质,使用三阶相关函数(TCF)找到一个判决函数,该函数可以在误码率小于20%的情况下准确估计出峰值,从而确定伪码序列的符号。根据直扩信号的矩阵形式可以由伪码序列和信息码元序列相乘得到,而伪码序列和信息码元序列又有低秩的特性,提出一种基于低秩矩阵分解(LRMF)的伪码估计方法。该方法首先根据似然函数推导出一个代价函数,然后通过最优化方法求此代价函数的极小值。当代价函数取得最小值时,得到的矩阵就是伪码序列和信息码元序列的估计结果。通过仿真实验可知,基于低秩矩阵分解的方法可以有效地在低信噪比条件下进行信息序列和伪码序列的联合估计。针对脉冲噪声场景下伪码序列估计受噪声和干扰影响较大的问题,在讨论了基于投影逼近子空间跟踪(PAST)方法后,本文依据M估计方法提出了一种新的代价函数,并在此基础上推导了基于最小M估计的投影逼近子空间跟踪方法的递归算法。首先对接收信号进行盲同步处理,然后将同步后的信号以码片周期采样并以伪码序列周期进行分段,接着使用迭代的方法求解使代价函数取最小值时的信号子空间,最后对信号子空间的特征向量取符号函数即可估计出伪码序列。通过仿真实验可知,本文所提的方法与SVD方法以及采用递归最小二乘估计的子空间跟踪方法相比,在脉冲噪声环境下具有更好的性能。
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