【摘 要】
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子空间理论中被用于奇异值分解或特征值分解的自相关矩阵,通常可表示为接收向量与其自身转置的乘积。提出了自相关矩阵的新型构造算法。该算法构造的自相关矩阵,特征值分解后
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子空间理论中被用于奇异值分解或特征值分解的自相关矩阵,通常可表示为接收向量与其自身转置的乘积。提出了自相关矩阵的新型构造算法。该算法构造的自相关矩阵,特征值分解后其对噪声不敏感,克服了常规子空间方法的弱点。仿真试验表明,该方法应用在高噪声、低信噪比的实际通信环境下,特征值不会被噪声湮没,从根本上解决了传统子空间分辨率不足的问题。同时,仿真表明,该方法对于多用户扩频信号同样适用,可解决多用户扩频信号的码元分离问题,其计算结果与理论计算一致,验证了算法的正确性。
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