由于长短码直扩码分多址(LSC-DS-CDMA)信号包含了多个用户的长码和短码,已有的直扩码分多址信号的盲伪码估计方法不再适用。为此该文提出一种基于矩阵填充和三阶相关的伪码估计方法。首先从理论上将结构复杂的LSC-DS-CDMA信号构建为多...由于长短码直扩码分多址(LSC-DS-CDMA)信号包含了多个用户的长码和短码,已有的直扩码分多址信号的盲伪码估计方法不再适用。为此该文提出一种基于矩阵填充和三阶相关的伪码估计方法。首先从理论上将结构复杂的LSC-DS-CDMA信号构建为多用户短码扩频的缺失矩阵模型,将复合码矩阵估计建模为盲源信号分离问题;然后将矩阵填充理论应用于复合码矩阵估计,提出基于奇异值阈值算法和快速独立成分分析算法的各用户复合码序列估计方法;最后利用m序列的移位相加性特性,提出延迟三阶相关算法,从各用户复合码序列中估计其包含的长短伪码序列。仿真表明,当信噪比高于-2 d B时,该文算法的长短伪码估计平均误码率低于0.1%。展开更多
长短码直扩码分多址(Long and Short Code Direct Sequence Code Division Multiple Access,LSC-DS-CDMA)信号包含多个用户的长码和短码,低信噪比时,各用户之间干扰大,基于三阶相关函数的长短码估计方法性能不佳。为此,提出一种基于Fast...长短码直扩码分多址(Long and Short Code Direct Sequence Code Division Multiple Access,LSC-DS-CDMA)信号包含多个用户的长码和短码,低信噪比时,各用户之间干扰大,基于三阶相关函数的长短码估计方法性能不佳。为此,提出一种基于FastICA和梅西算法的伪码估计算法。首先,根据长码和短码周期对信号进行2次分段,将单通道LSC-DS-CDMA信号构造为多通道信号模型,采用FastICA算法分离每个用户长短码组成的复合码片段并进行拼接;其次,将各用户复合码延迟相乘2次,依次消除幅度模糊和短码干扰;然后,采用滑动搜索和梅西算法,估计得到长伪码生成多项式,恢复出长码,消除拼接误差;最后,在复合码和长码中做相关运算估计得到短码。仿真结果表明,信噪比大于-7 dB时,算法能准确估计3个用户的长短码。展开更多
针对多径环境下异步长短码直扩码分多址信号(long and short code direct sequence code division multiple access,LSC-DS-CDMA)伪码估计难的问题,提出一种基于张量分解和联合估计的伪码估计方法,采用重叠窗对接收信号进行分段并构建...针对多径环境下异步长短码直扩码分多址信号(long and short code direct sequence code division multiple access,LSC-DS-CDMA)伪码估计难的问题,提出一种基于张量分解和联合估计的伪码估计方法,采用重叠窗对接收信号进行分段并构建张量模型。为改善传统线性步长搜索算法结合梯度下降的方法分解因子矩阵收敛较慢的问题,提出改进的线性步长搜索算法,结合使用动量梯度下降法对各子张量进行Tucker分解得到各因子矩阵,所需的迭代次数大大减少;利用接收增益矩阵和移位相乘解决复合码的排序模糊和幅度模糊问题;利用最大似然准则联合估计复合码和多径信道后,使用梅西算法和相关运算估计每个用户的长码和短码。仿真结果表明,该方法能够有效估计多径异步LSC-DS-CDMA信号的伪码。展开更多
文摘由于长短码直扩码分多址(LSC-DS-CDMA)信号包含了多个用户的长码和短码,已有的直扩码分多址信号的盲伪码估计方法不再适用。为此该文提出一种基于矩阵填充和三阶相关的伪码估计方法。首先从理论上将结构复杂的LSC-DS-CDMA信号构建为多用户短码扩频的缺失矩阵模型,将复合码矩阵估计建模为盲源信号分离问题;然后将矩阵填充理论应用于复合码矩阵估计,提出基于奇异值阈值算法和快速独立成分分析算法的各用户复合码序列估计方法;最后利用m序列的移位相加性特性,提出延迟三阶相关算法,从各用户复合码序列中估计其包含的长短伪码序列。仿真表明,当信噪比高于-2 d B时,该文算法的长短伪码估计平均误码率低于0.1%。
文摘长短码直扩码分多址(Long and Short Code Direct Sequence Code Division Multiple Access,LSC-DS-CDMA)信号包含多个用户的长码和短码,低信噪比时,各用户之间干扰大,基于三阶相关函数的长短码估计方法性能不佳。为此,提出一种基于FastICA和梅西算法的伪码估计算法。首先,根据长码和短码周期对信号进行2次分段,将单通道LSC-DS-CDMA信号构造为多通道信号模型,采用FastICA算法分离每个用户长短码组成的复合码片段并进行拼接;其次,将各用户复合码延迟相乘2次,依次消除幅度模糊和短码干扰;然后,采用滑动搜索和梅西算法,估计得到长伪码生成多项式,恢复出长码,消除拼接误差;最后,在复合码和长码中做相关运算估计得到短码。仿真结果表明,信噪比大于-7 dB时,算法能准确估计3个用户的长短码。
文摘针对多径环境下异步长短码直扩码分多址信号(long and short code direct sequence code division multiple access,LSC-DS-CDMA)伪码估计难的问题,提出一种基于张量分解和联合估计的伪码估计方法,采用重叠窗对接收信号进行分段并构建张量模型。为改善传统线性步长搜索算法结合梯度下降的方法分解因子矩阵收敛较慢的问题,提出改进的线性步长搜索算法,结合使用动量梯度下降法对各子张量进行Tucker分解得到各因子矩阵,所需的迭代次数大大减少;利用接收增益矩阵和移位相乘解决复合码的排序模糊和幅度模糊问题;利用最大似然准则联合估计复合码和多径信道后,使用梅西算法和相关运算估计每个用户的长码和短码。仿真结果表明,该方法能够有效估计多径异步LSC-DS-CDMA信号的伪码。
