非協(xié)作信號(hào)的參數(shù)及PN序列的盲估計(jì).pdf

1、近些年來(lái)，直接序列擴(kuò)頻（DSSS）通信已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于保密通信和CDMA通信系統(tǒng)中。DSSS信號(hào)采用高速率的偽隨機(jī)序列（PN序列）對(duì)原始的基帶信號(hào)進(jìn)行頻譜擴(kuò)展，具有信息容量大、抗干擾能力強(qiáng)及低截獲率等諸多特點(diǎn)，但是這些特性也給通信偵察和電子對(duì)抗帶來(lái)了很大的難度，所以對(duì) DSSS信號(hào)的檢測(cè)和估計(jì)的研究具有重要意義。在非協(xié)作通信下，本文研究了DSSS信號(hào)的參數(shù)和PN序列的盲估計(jì)算法，并對(duì)算法的估計(jì)性能進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。
　　首先建立了常

2、規(guī)的DSSS信號(hào)模型，對(duì)PN碼序列的相關(guān)特性及DSSS信號(hào)頻譜進(jìn)行了分析。為了實(shí)現(xiàn)DSSS信號(hào)的參數(shù)（載頻?PN碼速率?PN碼周期）的盲估計(jì)，分別研究了平方倍頻法、自相關(guān)方法和延時(shí)相乘法。為了進(jìn)一步提高估計(jì)性能，結(jié)合集平均的方法對(duì)參數(shù)估計(jì)算法進(jìn)行了改進(jìn)，仿真結(jié)果證明集平均方法能夠有效降低估計(jì)誤差。
　　其次，未知PN序列是DSSS信號(hào)的主成分，是實(shí)現(xiàn)盲解擴(kuò)的重要步驟。在估計(jì)出DSSS信號(hào)參數(shù)的基礎(chǔ)上，研究了PN序列的盲估計(jì)算法。分

3、析了傳統(tǒng)的特征分解法，因其具有較大的計(jì)算量，引入了變步長(zhǎng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、信號(hào)子空間追蹤算法以及最大似然估計(jì)算法，這些方法避開(kāi)了特征值的求解，主要通過(guò)迭代的方式得到收斂權(quán)值，提取出信號(hào)的主特征向量。
　　最后，當(dāng)DSSS基帶信號(hào)同步時(shí)，提取出的主特征向量即是PN序列的估計(jì)值；當(dāng)DSSS基帶信號(hào)非同步時(shí)，本文將二倍碼周期窗口法與 PN序列估計(jì)算法相結(jié)合，在估計(jì)出主特征向量的基礎(chǔ)上，利用滑動(dòng)窗法對(duì)向量進(jìn)行裁剪，得到了PN序列的估計(jì)。仿真