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干扰环境下的复杂DSSS信号盲估计的中期报告
本项目旨在研究干扰环境下的复杂DSSS信号盲估计算法。经过前期研究，我们已经完成了复杂DSSS信号的基础理论分析和信号生成模拟，并实现了多种盲估计算法。现就中期进展进行以下汇报：
一、研究进展
1.实现了相位推导法（PLL）、强度极值法（MEX）和比特异或法（BX）三种盲估计算法，并进行了仿真实验。目前，PLL的抗噪声能力最强，但在信号频率偏移较大、干扰信号较强时会出现错误估计。MEX算法的抗噪声能力次之，但在大信噪比（SNR）下更容易出现错误估计。BX算法的抗噪声能力相对较弱，但可以处理包含其他调制方式的信号。
2.基于余弦失配测量（CMD）思想，提出了一种自适应算法，将PLL、MEX、BX三种算法集成在一起，并根据信号特征选择最优算法。该算法可以在抗噪声性能和准确性上取得更好的平衡。
3.探究了干扰信号对复杂DSSS信号盲估计的影响。通过在信号中加入广播电视、通信信号等类型的干扰信号，发现干扰信号对盲估计算法的影响较大。在强干扰环境下，PLL、MEX、BX三种算法均出现了错误估计。
二、存在问题
1.仿真实验中没有考虑实际信道的影响，下一步需要将算法应用于实际环境中进行实验验证。
2.目前算法还未对不同类型干扰信号的影响进行深入研究，需要进一步探究。
三、下一步计划
1.对算法进行改进，提高抗干扰性能。
2.将算法应用于实际环境中，进行实验验证。
3.进一步研究不同类型干扰信号对算法的影响。
总之，本项目中期进展良好，关键问题已经初步解决。下一步将着重改进算法并进行实验验证，以实现更好的盲估计性能。