2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、直接序列擴頻(DS-SS)、碼分多址(CDMA)、多速率碼分多址(Multi-Rate DS-CDMA)等技術(shù)因其具有抗噪聲、抗干擾、低截獲概率(LPI)、可支持多速率數(shù)據(jù)傳輸?shù)葍?yōu)點,被廣泛應(yīng)用于軍事及民用通信領(lǐng)域。因此,研究采用上述技術(shù)的通信信號非合作處理技術(shù)具有重要意義,其中擴頻序列的盲估計是目前的難點和熱點問題。本研究主要內(nèi)容包括:
 ?、裴槍Χ檀aDS-SS信號擴頻序列和信息序列聯(lián)合盲估計問題,提出了一種基于單一矢量空間2范

2、數(shù)的失步時間無偏估計方法,在此基礎(chǔ)上給出了一種基于無偏失步時間的擴頻序列和信息序列聯(lián)合盲估計算法。利用2倍擴頻周期為間隔、重疊單倍擴頻周期寬度的時間窗對觀測信號進行分割,并組成觀測信號矩陣,觀測矩陣SVD分解,取對應(yīng)最大奇異值的右奇異向量,以擴頻周期為維數(shù)序貫組成矢量空間,則2范數(shù)最大的矢量起始點位置即為失步時間無偏估計,然后根據(jù)失步時間和擴頻周期可在選取特征向量內(nèi)截取擴頻序列;同時,最大奇異值對應(yīng)的左奇異向量為信息序列盲估計。新方法避

3、免了傳統(tǒng)方法鏈接分段擴頻序列時存在的反相問題,且不受擴頻序列類型的限制。
 ?、蒲芯苛碎L碼DS-SS信號擴頻序列盲估計問題。對于周期長碼DS-SS信號,基于多用戶建模和SOBI算法,提出了一種改進的周期長碼DS-SS信號擴頻序列盲估計方法,該方法結(jié)合聯(lián)合對角陣組合方法,并根據(jù)擴頻序列特性(如m序列或Gold序列)消除各分段之間的位置與極性模糊,從而得到整周期擴頻序列的估計。對于非周期長碼DS-SS信號,依據(jù)擴頻周期及擴頻增益,提出

4、一種近似最優(yōu)分段長度準(zhǔn)則,解決了重疊分段和特征結(jié)構(gòu)分析算法(OSEA)靠經(jīng)驗分段的缺陷,完善了OSEA算法;另外,對于m序列等特殊序列盲估計,提出了基于SOBI算法的盲估計方法。
 ?、茄芯苛薈DMA信號擴頻序列盲估計問題。針對短碼CDMA信號,利用與短碼DS-SS信號相同的分割方式組合觀測信號矩陣,提出了基于觀測矩陣行列式的失步時間估計方法,以觀測矩陣行列式倒數(shù)為判別函數(shù),則該函數(shù)的極大值即為各用戶的失步時間;基于失步時間和Fa

5、st-ICA算法,提出了一種改進的擴頻序列和信息序列盲估計方法,根據(jù)失步時間截取各用戶擴頻序列,利用矢量相似度在估計子空間內(nèi)區(qū)分每個用戶的信息序列。針對長碼CDMA信號擴頻序列估計根據(jù)經(jīng)驗分段的問題,提出了一種重疊分段準(zhǔn)則。首先利用Fast-ICA方法分別估計出每個用戶的擴頻序列片段,然后通過重疊部分的相關(guān)性消除擴頻序列片段間的次序和相位模糊,從而提高現(xiàn)有方法的估計性能。
 ?、柔槍ulti-Rate DS-CDMA信號擴頻序列

6、盲估計問題,分別提出了基于Givens轉(zhuǎn)換和基于Fast-ICA的盲估計算法。基于Givens轉(zhuǎn)換盲估計算法首先將觀測信號以2倍最大擴頻周期為寬度的時間窗進行分割,生成觀測矩陣;然后,估計最大擴頻周期的擴頻序列,并利用失步時間無偏估計方法求得最大擴頻周期各用戶失步時間;最后,根據(jù)已求得的擴頻序列及失步時間對原來的接收信號矩陣進行降維、消擾后,估計次大周期擴頻序列,依次循環(huán),直至估計出所有用戶擴頻序列。對于采用不同速率分組方法的信號,本章

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