基于MCMC-UKF的直接序列扩频信号盲估计

摘要：

针对长码直接序列扩频信号的扩频码及信息序列盲估计问题,提出基于重叠分段MCMC-UKF的扩频码及信息序列联合估计算法.在贝叶斯框架模型下,结合重叠分段的思想,利用UKF算法求解非线性模型,估计各参数后验概率的均值和方差,通过MCMC方法迭代抽样得到各分段扩频序列,进行序列拼接以完成对扩频序列及信息序列的估计.仿真结果表明,该算法能适应较低的信噪比环境,且不受扩频序列类型的限制.

关键词：直接序列扩频信号、贝叶斯模型、无迹卡尔曼滤波、分段、序列估计

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重大研究计划91538201;泰山学者专项ts201511020

在线出版日期：2019-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：95-102