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基于相似度的直擴信號盲解擴方法

發(fā)布時間:2018-01-19 09:30

  本文關(guān)鍵詞: 直擴信號 信息序列 擴頻碼序列 相似度 特征值分解 出處:《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2017年07期  論文類型:期刊論文


【摘要】:針對傳統(tǒng)方法對直擴(direct sequence spread spectrum,DS-SS)信號進行盲解擴時,需要在估計出擴頻序列后,才能完成信號盲解擴的問題,提出了一種基于相似度的DS-SS信號盲解擴方法。該方法首先在擴頻碼的碼片速率和周期已知的條件下,以單倍擴頻碼周期的窗長對接收信號進行數(shù)據(jù)分段,然后對任意兩段數(shù)據(jù)求相似度函數(shù)值,構(gòu)造相似度函數(shù)值的特征信息矩陣,最后通過對構(gòu)造的特征信息矩陣進行特征值分解就可以實現(xiàn)對信息序列及擴頻碼序列的盲估計。理論推導(dǎo)和仿真實驗結(jié)果表明,該方法具有精度高、穩(wěn)定性好,在信噪比容限值為-22dB的條件下也能夠有效的盲估計DS-SS信號的信息序列及擴頻碼序列。
[Abstract]:When the traditional method is applied to the blind despreading of direct sequence spread spectrum (DSSS) signals, it is necessary to estimate the spread spectrum sequences. In order to complete the problem of signal blind despreading, a similarity based blind despreading method for DS-SS signals is proposed. This method is based on the known chip rate and period of spread spectrum codes. The received signal is segmented by the window length of the period of the haplotype spread spectrum code. Then the similarity function value of any two segments of data is obtained and the characteristic information matrix of the similarity function value is constructed. Finally, the blind estimation of information sequence and spread spectrum code sequence can be realized by eigenvalue decomposition of the constructed characteristic information matrix. The theoretical derivation and simulation results show that the method has high accuracy and good stability. When the SNR capacity limit is -22dB, the information sequence and spread spectrum code sequence of DS-SS signal can be estimated effectively.
【作者單位】: 重慶郵電大學(xué)信號與信息處理重慶市重點實驗室;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(61671095,61371164) 信號與信息處理重慶市市級重點實驗室建設(shè)項目(CSTC2009CA2003) 重慶市教育委員會科研項目(KJ130524,KJ1600427,KJ1600429)資助課題
【分類號】:TN914.42
【正文快照】: 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版地址:http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2422.TN.20170322.1049.008.html0引言在現(xiàn)代通訊系統(tǒng)中,直擴(direct sequence spread spec-trum,DS-SS)信號由于采用了偽隨機編碼調(diào)制信息碼,使其頻譜得以展寬,較之常規(guī)的窄帶通信信號具有隱蔽性好、抗干擾、低截獲概率

【參考文獻】

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5 張偉;唐斌;張健;周R,

本文編號:1443550


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