針對多徑信道環(huán)境下長碼DSSS信號的盲解擴問題,提出了一種基于重疊分段和馬爾科夫鏈蒙特卡羅（MCMC）的估計算法。算法首先將接收到的基帶信號劃分為若干前后重疊的短時片段,然后分別采用MCMC算法估計出每段的擴頻碼和信息序列,最后利用片段間重疊部分的相似性完成序列拼接。仿真結(jié)果表明,上述算法可同時用于短碼和長碼信號,且不受擴頻序列類型的限制。在低信噪比條件下,擴頻碼和信息序列均能獲得較好的估計性能,能夠滿足工程的實際需求。 

【文章來源】：計算機仿真. 2020,37(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

觀測數(shù)據(jù)的分段示意圖

因此,下面采用分段建模的方法,將一個完整的擴頻周期分成小的片段,保持c(n)恒定,使擴頻碼在每個片段的持續(xù)時間內(nèi)對應(yīng)一個符號,采用MCMC方法估計出擴頻參數(shù)。為了進一步提高算法對長碼信號的估計性能,避免擴頻碼極性不一致問題,按照圖2所示方法將一個擴頻周期向量分成S個相互重疊,重疊長度為H0,長度為H的信號片段,且有H遠小于P。則式(6)可重新表示成S個下式的形式

圖3給出了SNR=-9dB時,由MCMC算法所得的擴頻碼及信息序列估計矢量,信息序列只給出了前100個符號的結(jié)果。但在實際應(yīng)用中,上述估計矢量還需進行幅度整形以得到最終的序列輸出結(jié)果。由圖可以看出,該算法能在低信噪比條件下很好的適應(yīng)短碼直擴信號。圖4給出了在不同分段長度H和不同周期數(shù)目N時,算法得出的擴頻碼及信息序列估計性能隨輸入信噪比變化的曲線。具體參數(shù)為:N取100,200,300;分段長度H取8,16,且重疊部分均為H0=H-1。由圖可以看到,對于短碼信號的擴頻碼及信息序列盲估計,重疊分段的MCMC算法利用300個擴頻周期的數(shù)據(jù)和8個碼片周期的分段長度就能在-12dB的信噪比條件下使得估計擴頻碼與真實擴頻碼的相似度超過0.95;信息序列估計誤碼率低于10-2。并且,該算法性能與使用的周期數(shù)目N成正比,在數(shù)據(jù)窗足夠的情況下,算法可以適應(yīng)更低的信噪比,但計算量會成倍的增加。另外,隨著分段長度的減少,算法性能會有所提高,但計算復(fù)雜度也同樣會隨著增加。因此在實際的應(yīng)用中,需要考慮性能與計算復(fù)雜度的折中。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3544087