一种K-means改进算法的软扩频信号伪码序列盲估计

摘要：

针对软扩频信号因采用了编码技术使得伪码序列难以估计的问题,该文提出一种基于K-means聚类改进的软扩频信号伪码序列盲估计方法.该方法首先以单倍伪码周期的窗长对接收信号进行数据分段以构造观测数据矩阵,其次利用相似测度的理论从观测数据中寻找出K-means算法最优的初始聚类中心点,然后通过搜索平均轮廓系数(Silhouette Coefficient,SC)最大的绝对值以完成伪码集合规模数的估计,最后找到估计的伪码集合规模数所对应的聚类中心点集合,进一步完成对软扩频信号伪码序列的盲估计.通过仿真实验表明,在伪码序列估计错误概率低于0.1的情况下,该文方法比未改进方法提高信噪比约4 dB;而且在同一条件下,该文方法对信号的盲解扩性能优于未改进的方法.

关键词：软扩频信号、伪码序列、K-means聚类、盲估计

所属期刊栏目：40

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金61671095, 61371164;信号与信息处理重庆市市级重点实验室建设项目CSTC2009CA2003;重庆市教育委员会科研项目KJ130524, KJ1600427, KJ1600429 The National Natural Science Foundation of China61671095, 61371164;The Project of Key Laboratory of Signal and Information Processing of ChongqingCSTC2009 CA2003;The Research Project of Chongqing Educational CommissionKJ130524, KJ1600427, KJ1600429

在线出版日期：2018-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：226-234