周期长短码直扩码分多址信号多伪码估计方法.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CN105680903A(43)申请公布日2016.06.15(21)申请号201610144599.5(22)申请日2016.03.14(71)申请人杭州电子科技大学地址310018浙江省杭州市下沙高教园区2号大街(72)发明人赵知劲李淼沈雷徐春云(74)专利代理机构杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)33240代理人杜军(51)Int.Cl.H04B1/707(2011.01)权利要求书2页说明书5页(54)发明名称周期长短码直扩码分多址信号多伪码估计方法(57)摘要本发明涉及周期长短码直扩码分多址信号多伪码估计方法。现有的直扩码分多址信号伪码盲估计技术无法应用于采用短码扩频长码加扰的周期长短码直扩码分多址信号。本发明是将结构复杂的周期长短码直扩码分多址信号构建为短码直扩码分多址信号的缺失矩阵模型，将复合码矩阵估计建模为盲源信号分离问题；再将矩阵填充理论应用于复合码矩阵估计，基于奇异值阈值算法和快速独立成分分析算法估计各用户复合码序列；最后利用m序列的移位叠加性性，提出延迟三阶相关算法，从各用户复合码序列中估计其包含的长短伪码序列。本发明充分利用矩阵填充的数学模型和m序列三阶相关峰特性，依次实现信号各用户复合码序列、长扰码序列和短扩频码序列的盲估计。CN105680903ACN105680903A权利要求书1/2页1.周期长短码直扩码分多址信号多伪码估计方法，其特征在于该方法包括以下步骤：(1)将周期长短码直扩码分多址信号以扩频码码片速率采样转化为基带信号，构建周期长短码直扩码分多址信号的等价短码直扩码分多址信号形式，并建立接收信号的缺失矩阵模型；(2)通过对信号缺失矩阵进行矩阵填充和奇异值分解估计信号复合码子空间；(3)对信号复合码子空间进行独立成分分析(Fast-ICA)估计得到各用户复合码序列；(4)分别计算各用户复合码序列的三阶相关函数，根据m序列移位叠加性和三阶相关峰特性，依次估计得到各用户长扰码序列和短扩频码序列。2.如权利要求1所述的周期长短码直扩码分多址信号多伪码估计方法，其特征在于：步骤(1)所述的构建周期长短码直扩码分多址信号的等价短码直扩码分多址信号形式是指将接收信号y(l)的长短伪码视为特殊的复合码，y(l)可表示为：其中，l为采样时刻，l＝0,1,…,L-1；K为用户个数；Ak、dk(l)分别表示第k个用户信号幅度、信息码序列；sk(n)＝bk(n)ck(n)(n＝0,1,…,N-1)表示第k个用户的复合码序列；x(l)表示有用信号，v(l)为加性高斯白噪声；L为信号长度，且假设L＝JN，J为正整数，0≤j≤J；每个用户均含有个信息符号，N和G分别为长码和短码的周期；假定存在一个含有相同复合码序列与信息码序列、扩频增益为N的K用户短码直扩码分多址信号其中，3.如权利要求2所述的周期长短码直扩码分多址信号多伪码估计方法，其特征在于：步骤(1)所述的构建接收信号的缺失矩阵模型是指根据与对应关系：其中(l)N表示l对模N求余运算，表示不大于x的最大整数；将接收信号建模为缺失矩阵的数学模型：2CN105680903A权利要求书2/2页其中，Ω为N×M维的矩阵，且其余位置元素为0(表示缺失点)；⊙表示矩阵点乘运算；Y为每一列缺失了约N-G个特定位置元素的缺失矩阵。4.如权利要求3所述的周期长短码直扩码分多址信号多伪码估计方法，其特征在于：步骤(2)所述的对信号缺失矩阵进行矩阵填充和奇异值分解估计信号复合码子空间是指利用奇异值阈值(SVT)算法填充周期长短码直扩码分多址信号缺失矩阵Y，得到等价短码直扩码分多址信号完整矩阵的估计值再对进行奇异值分解，其最大的K个奇异值对应的N×K左奇异特征向量组成的矩阵Us∈R即为信号复合码子空间。5.如权利要求4所述的周期长短码直扩码分多址信号多伪码估计方法，其特征在于：步骤(3)利用独立成分分析(Fast-ICA)估计得到各用户复合码序列是指步骤(2)得到的信号N×K复合码子空间Us∈R的列向量张成的子空间与信号复合码矩阵S的列向量张成的子空间属于同一个子空间，即它们之间存在线性变换T，即：Us＝TS(6)对于该线性混合模型可根据Fast-ICA算法，由Us直接盲分离出的信号为Sf，对Sf进行符号运算即可估计得到复合码矩阵，即：估计出的复合码矩阵的各列是各个用户对应的复合码序列6.如权利要求1所述的周期长短码直扩码分多址信号多伪码估计方法，其特征在于：步骤(4)根据复合码序列依次估计长短伪码序列，需通过循环移位消除短扩频码影响，再利用m序列移位叠加特性估计各用户长扰码序列的初始相位Γk，Γk的估计式为：将第k个用户的复合码循环右移G比特位与原复合码相乘得到的循环右移Γk比特位得到长扰码序列ck(n)