本文選題：偽碼序列 + 特征值分解��； 參考：《安徽大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：針對(duì)多徑多用戶低信噪比下的偽碼估計(jì),提出一種基于Givens旋轉(zhuǎn)多用戶多徑DS-CDMA信號(hào)偽碼盲估計(jì)的算法.該算法在同步接收擴(kuò)頻信號(hào)的基礎(chǔ)上,利用特征值分解法獲得用戶特征向量子空間,通過(guò)2維Givens矩陣對(duì)子空間特征向量組成的2維載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn),當(dāng)定義的載荷矩陣總方差達(dá)到極小值時(shí)停止旋轉(zhuǎn),得到偽碼序列的最佳估計(jì).該算法克服了傳統(tǒng)特征分解法估計(jì)多用戶偽碼序列時(shí)的缺陷,解決了多用戶多徑低信噪比情況下偽碼序列的盲估計(jì)問(wèn)題.仿真結(jié)果表明該算法是有效的,且具有抗多徑干擾的能力.
[Abstract]:A blind pseudo-code estimation algorithm based on Givens rotation for multiuser DS-CDMA signals with low signal-to-noise ratio (SNR) is proposed. On the basis of receiving spread spectrum signals synchronously, the eigenvalue decomposition method is used to obtain the subspace of user eigenvector, and the two-dimensional load matrix composed of eigenspace vectors is rotated by 2-dimensional Givens matrix. When the total variance of the defined load matrix reaches the minimum, the rotation is stopped and the best estimate of the pseudo code sequence is obtained. The algorithm overcomes the shortcomings of traditional eigen-decomposition method in estimating multi-user pseudo-code sequences and solves the blind estimation problem of multi-user pseudo-code sequences with low signal-to-noise ratio (SNR). Simulation results show that the algorithm is effective and has the ability to resist multipath interference.
【作者單位】： 成都大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;成都理工大學(xué)地球物理學(xué)院;四川文軒職業(yè)學(xué)院信息工程系;深圳華大基因股份有限公司;
【基金】：四川省科技廳科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2015FZ0066) 四川省教育廳科研項(xiàng)目(16ZB0425)
【分類號(hào)】：TN914.42

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本文編號(hào)：2060575