脉冲成形DSSS及DS-CDMA信号参数盲估计研究

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直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)通信具有保密性强、抗多径衰落、抗干扰、低拦截率以及较强的码分多址能力等优点,在军事通信和民事通信中被广泛地应用。直接序列码分多址(Direct Sequence Code Division Multiple Access,DS-CDMA)通信采用了多路伪随机码调制对应信息码使其频谱得到展宽,广泛地应用于GPS全球卫星定位系统、第三代无线移动通信系统、通信测控以及诸多军用通信等领域中,因此它备受关注。对于民事通信管控、军事通信侦察以及信息安全等领域,接收方需要事先估计出扩频序列才能对所截获信号实现盲解扩,以获得传输的数据信息。因此,对DSSS信号和DS-CDMA信号参数的盲估计研究有着重要的现实意义。本文首先给出了脉冲成形DSSS与DS-CDMA的信号模型,接着对两个信号的特征参数盲估计算法进行了理论上的深入研究与分析。其主要研究内容如下:1.针对DSSS信号参数和码序列盲估计的传输波形仅局限于矩形脉冲成形的问题,研究了脉冲成形DSSS信号伪码周期和伪码序列的盲估计。在实际的通信系统中,DSSS信号的传输波形并非矩形脉冲所携带,因此现有的盲估计算法对其它脉冲成形的DSSS信号是否适用还未可知。本文将DSSS信号通过升余弦脉冲、平方根升余弦脉冲、高斯脉冲以及三角脉冲等成形器后,对其伪码周期和伪码序列的盲估计进行了分析。研究表明,二次谱和基于奇异值分解的方法能实现以上四种脉冲成形DSSS信号伪码周期和伪码序列的盲估计。2.针对低信噪比下长码直接序列码分多址(Long Code Direct Sequence Code Division Multi-Access,LC-DS-CDMA)信号伪码序列难以估计的问题,研究了一种基于嵌套迭代最小二乘投影(Nested Iterative Least Squares with Projection,NILSP)和库搜索算法相结合的异步LC-DS-CDMA信号伪码序列的盲估计方法。该方法首先利用含有缺失数据的短码直接序列码分多址(Short Code Direct Sequence Code Division Division Multiple,SC-DS-CDMA)信号去重构LC-DS-CDMA信号,并使用重叠时间窗对信号进行分段,从而构造缺失观测数据矩阵;然后使用最大似然理论对其进行数学建模,并用NILSP算法实现各用户伪码序列的粗估计;最后将估计出来的伪码序列在有限长的生成多项式库中进行匹配搜索,从而得到各用户的生成多项式。3.针对多通道同/异步LC-DS-CDMA信号伪码序列难以估计的问题,研究了一种基于平行因子的信号伪码序列盲估计方法。该方法首先利用多通道技术将接收信号建模成张量接收模型,并在此基础上将LC-DS-CDMA信号等效为含有缺失数据的SC-DS-CDMA信号;然后分别按照单倍伪码周期和两倍伪码周期的时间窗对含有缺失数据的同/异步SC-DS-CDMA信号进行数据分割,从而构造缺失观测数据矩阵,并将该观测数据矩阵等效为缺失平行因子模型;最后再利用正则交替最小二乘(Regular Alternating Least Squares,RALS)算法对该缺失平行因子进行低秩分解,进一步实现对同/异步LC-DS-CDMA信号各用户伪码序列的盲估计。
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