基于正交特性的短码直扩信号伪码序列盲估计

摘要：

在短码直扩信号伪码序列的估计中,当使用特征值分解(eigenvalue decomposition,EVD)算法、奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法和压缩投影逼近子空间跟踪(projection approximation subspace tracking with deflation,PASTd)算法来估计伪码序列时,存在着当最大特征值和次大特征值相近时最大特征向量会受到干扰,进而影响伪码序列估计的问题.针对此问题,提出了一种基于正交特性的伪码序列估计算法.在已知码片速率和伪码周期的前提下,该算法首先把接收信号划分成长度为两倍码元宽度、数据重叠50%的数据段,然后用SVD估计出最大特征向量和次大特征向量,由于最大特征向量和次大特征向量是相互正交的,可以利用两者的正交特性来估计扩频序列.该算法不但能在信号失步时间未知的情况下估计伪码序列,而且仿真结果表明该算法具有稳定性高,需要的数据量少和能在低信噪比下有较好的估计性能等优点.

关键词：伪码序列、奇异值分解、特征值分解、子空间跟踪、正交特性

所属期刊栏目：39

分类号：TN914.42

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金2082604194194资助课题

在线出版日期：2017-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2125-2131