基于ILSP-CMA的同步DS-CDMA信号伪码序列和信息序列联合盲估计.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110808760A(43)申请公布日2020.02.18(21)申请号201911022213.3(22)申请日2019.10.25(71)申请人重庆邮电大学地址400065重庆市南岸区崇文路2号(72)发明人张天骐喻盛琪赵健根张刚李鑫凯(51)Int.Cl.H04B1/7073(2011.01)H04L1/00(2006.01)权利要求书1页说明书4页附图3页(54)发明名称基于ILSP-CMA的同步DS-CDMA信号伪码序列和信息序列联合盲估计(57)摘要本发明请求保护一种基于ILSP-CMA的同步DS-CDMA信号伪码序列和信息序列联合盲估计，属于信号处理技术领域。利用已知的用户数，伪码列周期和信息码序列周期构造接收的同步DS-CDMA信号模型，然后对信号的协方差矩阵进行特征值分解，得到对应的特征向量即为信号子空间，并将接收信号投影到信号子空间，建立对数似然函数模型，最后利用迭代最小二乘投影恒模算法求解信息矩阵和伪码矩阵，最终实现伪码序列和信息序列的联合盲估计。本方法可以在较低信噪比下精确地估计出同步DS-CDMA信号信号的伪码序列和信息序列，且该方法易于操作，具有重要的工程实际意义。CN110808760ACN110808760A权利要求书1/1页1.一种基于ILSP-CMA的同步DS-CDMA信号伪码序列和信息序列联合盲估计，具体步骤：首先对接收信号的协方差矩阵进行特征分解，并根据用户数得到信号子空间，然后将接收信号投影到信号子空间，并建立关于信息矩阵和伪码矩阵的对数似然函数，最后利用迭代最小二乘法对函数求解，最终得到信息序列和伪码序列。2.根据权利要求1所述的估计方法，其特征在于：建立接收信号的协方差矩阵模型，并对其特征分解，投影到信号子空间，实现对接收信号的降维处理，减少运算量。3.根据权利要求1和2所述的方法，其特征在于：根据高斯白噪声的统计特性，建立降维信号的对数似然函数，利用迭代最小二乘方法对函数求解，得到信息序列的估计及伪码序列的估计。2CN110808760A说明书1/4页基于ILSP-CMA的同步DS-CDMA信号伪码序列和信息序列联合盲估计技术领域[0001]本发明涉及直接序列扩频通信信号处理，具体为一种基于迭代最小二乘投影恒模(ILSP-CMA)算法的同步DS-CDMA信号伪码序列和信息序列联合盲估计方法。背景技术[0002]直接序列扩频(DirectSequenceSpreadSpectrum,DSSS)通信信号是利用伪码序列(或称为PN码)技术将原始窄带数字信号扩展到一个非常宽的频谱范围后再进行传输，使得信号频谱被展宽并降低信号功率谱密度，可工作于负信噪比环境即信号淹没于噪声之中，具有强的抗干扰、抗多径、低截获概率、多址复用等优点，在民用和军事通信领域中得到了广泛的应用。如现在的第三代通信中的CDMA系统就采用了直接序列扩频技术，而在美国最新的联合战术分配系统(JTIDS)中，也利用了直接序列扩频和跳频的混合方式进行通信。[0003]针对同步直接序列码分多址(DS-CDMA)信号，不同用户使用不同的伪码序列，且各用户之间的伪码序列相互正交，使其具有多址(Multi-Access,MA)特性。在非合作通信中，要实现对接收的DS-CDMA信号的分析，需要对信号中的伪码序列和信息序列进行获取。因此开展DS-CDMA信号伪码序列和信息序列的研究具有重要意义。[0004]DSSS信号根据用户数不同可分为单用户直接序列扩频信号和多用户直接序列扩频信号。针对单用户信号的伪码序列和信息序列盲估计问题已经得到了广泛而深入的研究，主要方法有特征分解法、三阶相关法、信息子空间估计法和神经网络算法等。针对多用户信号的研究，文献(YaoY,PoorV.EavesdroppinginthesynchronousCDMAchannel:anEM-basedapproach[J].IEEETransactionsonSignalProcessing,2015,49(8):1748-1756.)提出了基于EM算法的DS-CDMA信号盲估计算法，这也是目前针对同步DS-CDMA信号较为有效的盲估计算法，但是该算法需要利用估计出来的伪码序列对信号进行解扩得到信息序列估计并且该算法的复杂度会随着用户数增加呈指数增长。文献(AvitzourD.DetectionofasynchronousCDMAwithunknownuserwaveforms[J].IEEESignalProcessingLetters,2004,11(2):209-211.)提出利用迭代最小二乘投影(IterativeLeastSquaresProjective,ILSP)算法，通过循