直擴信號擴頻碼序列盲估計算法研究.pdf

1、直接序列擴頻(DSSS)信號由于具有截獲率低、抗干擾性強、能抑制多徑效應、可在低信噪比條件下工作等優(yōu)點，被廣泛應用于軍事對抗、民用通信、衛(wèi)星導航以及勘探測量等領域中。與之對應的通信對抗技術也成為目前研究的熱點，非合作通信時，僅根據少量的信號參數盲估計直擴信號PN碼序列仍存在很多困難，且相關技術的研究尚不成熟，碼序列盲估計成為整個系統的瓶頸。因此為了適應整個偵測系統的要求，研究在低信噪比下恢復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通信系統模型，研究了基于特征分解(EVD)和投影逼近子空間(PAST)的擴頻碼序列盲估計算法。在此基礎上，提出了一種基于分塊相關矩陣(PCM)的擴頻碼序列盲估計方法。該方法對信號數據矩陣進行分塊處理，分別計算各個矩陣塊的自相關矩陣實現降噪預處理，并采用快速迭代算法實現了較低信噪比下擴頻碼序列的盲估計。
　　 針對非周期性DSSS信號擴頻碼的序列周期長、相鄰信息碼周期間相關性差等特點，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。該方法根據擴頻調制比將信號分成若干段，利用改進的滑動窗口技術實現各段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，實現擴頻序列的恢復。該算法解決了非周期性DSSS信號相鄰信息碼周期內PN碼序列不重復的問題；且不需要特征分解和求逆等高復雜度的計算，提高了算法的可行性。計算機模擬仿真實驗證明該算法存儲量小，易于硬件實現，且能在較低信噪比情況下穩(wěn)定工作，為非周期性DSSS