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直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)作为一种重要的调制技术,因其具有较强的抗干扰能力和保密性能、以及低截获率等优点而广泛应用在电子对抗,航空航天,通信监测等军事和民用通信领域。直接序列码分多址(Direct Sequence Code Division Multiple Access,DS-CDMA)利用多路伪码序列调制多个用户的信息码,使得每个用户的频谱得到展宽,而被广泛应用在GPS定位系统,无线局域网等领域中。其中,长码DSSS(Long Code-Direct Sequence Spread Spectrum,LC-DSSS)信号和长码DS-CDMA(Long Code-Direct Sequence Code Division Multiple Access,LC-DS-CDMA)信号用一周期的伪码序列调制多个信息码元,伪码序列的周期性遭到严重破坏,而且在非协作通信中,需要知道用于扩频的伪码序列才能实现对截获信号的盲解扩。因此,对LC-DSSS信号和LC-DSCDMA信号伪码序列的盲估计研究已成为DSSS通信系统参数估计的研究热点。本论文针对LC-DSSS信号及LC-DS-CDMA信号伪码序列盲估计问题进行了研究。主要工作包括以下几个方面:1.针对非周期LC-DSSS(Non-Periodic Long Code-Direct Sequence Spread Spectrum,NPLC-DSSS)信号伪码序列盲估计问题,研究了一种基于分段特征值分解和梅西算法的伪码序列盲估计方法。该方法首先在伪码周期内根据扩频调制比对信号进行非重叠分段。然后,利用分段特征值分解估计出伪码序列片段并进行拼接。最后,通过滑动搜索窗,利用梅西算法得到伪码序列生成多项式,消除在拼接时产生的相位模糊,从而估计出正确的m序列和Gold序列。2.针对下变频后含有残余载波的周期LC-DSSS(Periodic Long Code-Direct Sequence Spread Spectrum,PLC-DSSS)信号伪码序列难以估计的问题,研究了一种矩阵特征值分解结合数字锁相环(Digital Phase Locked Loop,DPLL)的伪码序列盲估计方法。该方法首先将带有残余载波的PLC-DSSS信号等效建模为虚拟多用户短码直接序列扩频(Short Code-Direct Sequence Spread Spectrum,SC-DSSS)信号模型,利用特征值分解和模糊酉矩阵的方法估计出带有残余载波的伪码序列。然后,利用DPLL对残余载波的频率和相位进行跟踪和估计并最终消除残余载波。最后,根据特定约束条件去除分段相位模糊,从而得到要估计的伪码序列。3.针对LC-DS-CDMA信号伪码序列难以估计的问题,研究了一种基于张量分解和多项式库搜索的多天线伪码序列盲估计方法。该方法首先将接收信号建模为三阶张量模型并根据扩频增益分割为多个子张量。然后,利用交替最小二乘投影(Alternating Least Squares Projection,ALSP)算法对子张量进行CP(Canonical Polyadic)分解得到伪码片段因子矩阵和接收增益因子矩阵,并利用接收增益矩阵互相关性对伪码片段组合序列筛选得到每个用户的伪码序列。最后,利用多项式库搜索的方法识别出伪码序列的生成多项式,进一步提高伪码序列盲估计的正确率。