在短碼直擴信號偽碼（pseudo-noise,PN）序列的盲估計中,特征值分解（eigenvalue decomposition,EVD）算法、奇異值分解（singular value decomposition,SVD）算法和壓縮投影逼近子空間跟蹤（projection approximation subspace tracking with deflation,PASTd）算法常被用來估計PN序列。然而,當非同步時延未知時,最大特征值和次大特征值可能相近,此時估計出的最大特征向量實際上是最大特征值和次大特征值對應特征向量的任一非零線性組合,即估計出的最大特征向量存在酉模糊,這會導致從最大特征向量中估計PN序列的算法性能可能很差。針對此問題提出了一種利用協(xié)方差矩陣性質估計PN序列的算法。仿真結果表明:所提算法不僅能解決非同步時延未知時估計PN序列算法性能可能很差的問題,還能在低信噪比下獲得良好的估計性能。 

【文章來源】：重慶理工大學學報(自然科學). 2020,34(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

τ=2Tc時EVD算法估計的最大特征向量

τ=2Tc時SVD算法估計的最大特征向量

τ=2Tc時DPASTd算法估計的最大特征量

【參考文獻】：
期刊論文
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