短码DS-SS信号扩频序列及信息序列联合盲估计方法

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DSSS信号的扩频序列估计

关于Ｊｋ有下面的性质：对于（）Ｒ
０＜Ｎ一１ＪｋＪｏ赓ｋ，（）（）Ｒ毛Ｒ
事实上，易知
（）５
（利第段采序构矩Ｒｉ造阵ｉａ用ｉ的样列）ｕ（根式７算度，ｊｂ据（测ＪＲ；））计（（．））
要想对扩频信号进行正确的接收，接收机必须首先知道信号中所用的扩频序列（用户的特征序列）。利用扩频序列良好的自相关特性和互相关特性，可以把有用信息从噪声中提取
列进行同步，找到扩频序列在观测序列中的起始位置，并仿真给出在信噪比和观测序列长度一定的条件下，实现正确同步的置信区间和置信度；然后在扩频序列同步的基础上估计此序列，并得出在信噪比和观测序列长度给定的条件下的正确估计概率，以及要达到给定的正确估计概率所需要的观测
ＳｑｅｅＳ）ａｗｉｉｓｔｌｆｎｎｏｐｒｉｃｍｎａｏｓｔｓＴｏｓｅｅｆｃｏｓｅｕｃ（ＳＳｓｎｌｈｈｕａｅｏ－ｏｅｔｅｕｉｔｎｅ．ｍａｒｎｕｔｎａｎＤｉ，ｓｂｏｇｃｉｒｃａｖｏｍｃｉｙｍｗｅｕｍｔｉｒｓｎｅ
木文的目的就是要从接收序列｛ｋ，中正确地估计出ｙＴ）（）
Ｐ，，Ｎ＿Ｎｏ… ＰＮ。，
可以看出，在计算Ａ？我们是用矩阵Ｒ的ｌ时，）最左边一列和
其余列相乘，然后用得到的最上面一行和其他行相乘，这样
３算法推导和描述
３．１扩频码同步
假设扩频因子Ｎ己知。在扩频码未同步时，采样得到的
二乙又，ｏ八，，ｒ０，ｒｒ）ｏｒｊｏｉ

基于神经网络的DSSS信号中PN码序列的盲估计

基于神经网络的DS/SS信号中PN码序列的盲估计第一章研究背景和意义以及现状1.1研究背景和意义直接序列扩频（DSSS）通信由于具有工作信噪比低、强抗干扰性、低截获率、能够抑制多径衰落效应等优点，已经在军事和民用管理上得到广泛应用。

因而，与之对应的直扩通信对抗技术和民用无线电资源管理研究就变得越来越重要。

扩展频谱通信的原理发表得很早，但真正的研究是50年代中期在美国军方开始的。

从50年代中期开始到现在50多年的时间内，扩频通信技术迅速发展，并且得到越来越广泛的应用。

在卫星通信、航天、信息保密、全球定位系统（GPS）、测距和码分多址（CDMA）通信等方面，显示了它极强的生命力。

在电子对抗时代，扩频技术用于通信、导航和识别信息综合系统，并且为军事上提供最先进的联合指挥系统，它是强有力的电子对抗手段之一。

直扩通信对抗主要包括信号的盲检测、参数估计、码同步和扩频码序列估计等内容。

在检测和估计出直扩信号的参数（载频、调制体制、码速率和码周期等）后，要恢复原始信息，就需要取得码同步和恢复出扩频码序列。

国内外对直扩信号的检测和估计开展的较早，提出了不少可行的算法和方案，而在扩频码序列恢复的研究在本世纪才成为热门，研究成果发表得很少。

因而对DS信号扩频PN（Pseudo Noise）码的估计研究就具有必要性和重要意义。

然而DS/SS通信系统的主要特征有：信号能量分布在一个远大于信息率且与信息率无关的带宽上；它的解调通常必须在接收信号与用于扩频的信号（PN码）相关的条件下完成。

根据扩频码控制的调制参数的不同，扩频方式可分为：直接序列扩频（DS/SS）、跳频扩频（FH/SS）和跳时扩频（TH/SS）。

由于扩频后的频带通常是远大于扩频前信号的频带，同样的能量分布于更宽的频带内，使功率谱降的很低，通常比噪声的功率谱还要低，即信号淹没在噪声之中，这对于非合作方的信号检测带来了很大的难度。

特别是直接序列扩频信号在任何时候的功率谱都分布在一个很宽的频带内，较之于跳频扩频信号更难检测。

基于相似度的直扩信号盲解扩方法

基于相似度的直扩信号盲解扩方法张天骐;杨强;宋玉龙;熊梅【摘要】Aiming at the problem of the traditional blind despread method for the direct sequence spread spectrum (DS-SS) signal, which needs to estimate spread spectrum sequence to complete the DS-SS signal blind despreading, a similarity based blind despread approach of DS-SS signal is proposed to solve the problem.Some parameters of DS-SS signals need to be known.Firstly, the received signal is divided into continuous non-overlapping temporal vectors according to one period of spread spectrum sequence, then their feature information matrix of similarity function value is constructed by calculating similarity function value of these vectors one by one.Finally, eigen value decomposition (EVD) is applied to the feature information matrix, and the blind estimation of the information sequence is obtained based on EVD.Theoretical analysis and simulation results show that the proposed method has high accuracy and good stability, which can effectively estimate the information sequence and spread spectrum sequence of the DS-SS signals under the condition of signal-to-noise ratio (SNR) is-22 dB.%针对传统方法对直扩(direct sequence spread spectrum, DS-SS)信号进行盲解扩时,需要在估计出扩频序列后,才能完成信号盲解扩的问题,提出了一种基于相似度的DS-SS信号盲解扩方法.该方法首先在扩频码的码片速率和周期已知的条件下,以单倍扩频码周期的窗长对接收信号进行数据分段,然后对任意两段数据求相似度函数值,构造相似度函数值的特征信息矩阵,最后通过对构造的特征信息矩阵进行特征值分解就可以实现对信息序列及扩频码序列的盲估计.理论推导和仿真实验结果表明,该方法具有精度高、稳定性好,在信噪比容限值为-22 dB的条件下也能够有效的盲估计DS-SS信号的信息序列及扩频码序列.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2017(039)007【总页数】6页(P1451-1456)【关键词】直扩信号;信息序列;扩频码序列;相似度;特征值分解【作者】张天骐;杨强;宋玉龙;熊梅【作者单位】重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆 400065;重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆 400065;重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆 400065;重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆 400065【正文语种】中文【中图分类】TN911在现代通讯系统中,直扩(direct sequence spread spectrum, DS-SS)信号由于采用了伪随机编码调制信息码,使其频谱得以展宽,较之常规的窄带通信信号具有隐蔽性好、抗干扰、低截获概率、保密性强等优点被广泛地应用于军事通信和民用通信[1-2]。

基于Fast_ICA同_异步系统短码CDMA信号扩频序列与信息序列盲估计

12]
等. 其中, 文献 [ 3] 中每次提取一个功率较大用
收稿日期 : 2011 -01 -21; 修回日期 : 2011 -04 -28
第
12 期
任啸天 : 基于 Fast ICA 同、异步系统短码 CDMA 信号扩频序列与信息序列盲估计
2727
通过枚举所有可能的有效用户扩频序列, 并将其投影到子空间中, 从而恢复出所有用户的扩频序列, 该方法的计算量难以容忍. 本文提出一种基于 Fast ICA 的 SC -DS -CDMA 信号扩频、信息序列盲估计算法, 将接收信号以 2 倍扩频周期为长度、以 1 倍扩频周期为间隔的时间窗进行分割, 利用 Fast ICA 算法估计出每个用户 2 倍扩频序列的组合序列, 结合扩频序列性质及各用户的失步时间, 分别截取组合序列中的一部分得到各用户的实际扩频序列, 避免传统方法分段估计时存在的相位模糊问题. 同时, 在信息序列估计中, 无论在同步还是异步系统内, 本文提出的方法均能有效地实现各用户信息序列盲估计, 计算量适中, 且能适用各用户非等功率环境.
n= 0
I R 对于异步系统: c 0( k) = c0 i( k) = c1 ( k) , ,, c D ( k)
0 0
2N
H
I RD @ 2N
( 7a )
ci ( Si + 1: N ) , 0 ,0 , 1 [ i [ D
N- S i N+ S i
c1 ( k ) = c1 i( k ) = ( 3)
其中, Si 为第 i 个用户符号起始时刻相对于第一个用户的延迟, 当且仅当 S1 = S2 = ,= SD = 0 时, 为同步 CD MA 信号, 反之, 则为异步 CDMA 信号. 接收机输出信号为: y( t ) = s( t ) + n( t ) 其中, n ( t) 为功率谱密度为的高斯白噪声. 不失一般性, 本文做如下假设: ( 1) 各用户信息序列为等概率分布且互不相关, 即 E{ ai ( k ) aj ( k ) } = 0, ( i X j ) ; (2) 各用户间扩频序列互不相关, 即 E { ci ( k ) c j ( k ) } = 0, ( i X j ) ; ( 3) 噪声为零均值高斯白噪声, 且与信号不相关; ( 4) 接收信号的周期数 M 不小于用户数 D . 实际中, 易于实现. A 1= R2 n ( 4)

短码、周期长码直扩信号伪码序列盲估计

第57卷第11期2017年11月电讯技术Telecom m unication EngineeringV o l.57,N o. 11N ovem ber,2017d o i:10. 3969/j.issn. 1001 -893x.2017. 11.015引用格式:朱照阳，高勇■短码、周期长码直扩信号伪码序列盲估计[J]■电讯技术,2017,57(11):1313-1319■[ZH U Zhaoyang,G A O Y ong.B lindesti- mation of PN sequence of short-code and periodic long-code DSSS signals[J]. Telecommunication Engineering,2017,57(11) ；1313-1319.]短码、周期长码直扩信号伪码序列盲估计+朱照阳***，高勇(四川大学电子信息学院，成都610065)摘要:针对短码、周期长码直扩信号在不同的时延下伪码序列估计问题，提出了一种基于奇异值分解的盲解扩算法。

在已知信息码元速率和伪码周期条件的前提下，算法首先把接收到的直扩信号按照一定长度进行分段构成相关矩阵并对此矩阵进行奇异值分解得出信号子空间，然后根据信号子空间和伪码序列的模糊关系，利用求解的模糊百矩阵和特定约束条件（如m序列）去其模糊性，最终估计出伪码序列。

仿真结果表明，该算法不仅解决了在不同的时延下估计伪码序列带来的问题，而且具有稳定性高、在低信噪比条件下有良好的估计性能等优点。

关键词：直接序列扩频；周期长码;短码;伪码序列；盲估计；奇异值分解中图分类号:TN914.42 文献标志码:A文章编号：1001-893X(2017)11-1313-07Blind Estimation of PN Sequence of Short -codeand Periodic Long - code DSSS SignalsZHU Zhaoyang, GAO Yong(College o f Electronics and Information Engineering，Sichuan U niversity，Chengdu 610065，China)Abstract：For the problem of pseudo-noise (PN)sequence estimation of short code and long code direct sequence spread spectrum (DSSS)signals with different delays，a blind despreading algorithm based on singular value decomposition(SVD)is proposed.Under the condition of known information symbol rate and PN period condition，the algorithm first divides the received DSSS signal into a correlation matrix according to a certain length and performs SVD of the matrix to obtain the signal subspace，and then estimates the PN sequence by erasing its ambiguity with the condition of the fuzzy unitary matrix and the specific constraint (such as m sequence)according to the fuzzy relation between the signal subspace and the PN sequence.Simulation results show that the proposed algorithm not only can solve the problem of estimating the PN sequence under different time delays，but also has the advantages of high stability and good estimation performance under low signal-to-noise ratio.Key words：direct sequence spread spectrum (DSSS); periodic long-code;short- code;pseudo- noise (PN)sequence;blind estimation;singular value decomposition(SVD)1引言直接序列扩频（Direct Sequence Spread Spec-trum,DSSS)信号利用伪随机编码调制，把信号的功率扩展到很宽的带宽上，具有抗干扰、抗多径、低截获率和保密性强等优点，被广泛运用到军事和民用通信系统中，如全球定位系统和码分多址移动通信系统等。

一种针对短码、周期长码直扩信号扩频序列盲估计方法

周期大于符号周期Ｊ改变了伪码的周期和相关，特性，从而使参数估计的难度增大。长码调制不仅可以带来较好的保密性能，还能抑制部分符号间的
相互干扰，在军事通信和卫星系统中有着广泛的应
扩频序列是ＤＳＳＳ信号的关键参数之一，同不于合作通信…时扩频序列已知情况，在非合作条件
Ｓ［］。ｋ
］垒［］
●
扩频码周期内由几个数据符号组成，我们假设一个
扩频周期内包含Ｇ（Ｇ≥ １个数据符号，Ｇ＝１时）当
：
［＋Ｐ一１］Ｗ［］
ｓ［］。ｋ
为短码ＤＳ信号，Ｇ＞１ＳＳ当且为整数时为周期长码直扩信号，同时假设数据符号周期为。另假设信息序列｛ｋ｝ｓ］服从独立同分布（Ｄ［Ｉ，Ｉ
Ｋｅｏｄ：Ｐｒｄｃｌｎ—ｏｅＳｃｎ —ｒｅｌｄＩｅｔｃｔｎ（ＯＩ；Ｂｉｄｅｔａｏ；ｌ—ｓｒｙｗｒｓｅｏｉｏｇｃｄ；ｅｏｄｏｄｒｉｎｉａｉＳＢ）ｌｓｍｔｎＭｕｔｕｅｉｂｎｄｆｏｉｎｉｉｉ
０引言
提出了一种利用分段进行奇异值分解，合分段重结叠的方法得到长码ＰＮ序列估计，是，方法不能但该
解决周期长码直扩信号ＰＮ序列盲估计问题。当前，针对周期长码直扩信号ＰＮ序列盲估计的相关报道较少 “ ，献［０］用二阶统计方法实现文１利
Ｍ＝ｌ
＋］１，
（）５
ｎ＝０ … ，，Ｐ一１

基于RJ-MCMC的DS-CDMA信号扩频码与信息序列盲估计

ｓｉｇｎａｌ — ｔｏ — ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ（ＳＮＲ）ｉｎｎｏｎ — ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｓｙｓｔｅｍｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆａｎｌａｙｚｉｎｇｓｉｎａｇｌｍｏｄｅ１．Ｉｎｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｌａｇｏｒｉｔｈｍ，ａｊｏｉｎｔｐｏｓｔｅｉｒｏｒｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｓｉｎａｇｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｕｓｅｒｎｕｍｂｅｒｓｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄａｎｄｓａｍｐｌｅｓｏｆ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎａｌｇｏｉｒｔｈｍｆｏｒｊｏｉｎｔｓｐｒｅａｄｉｎｇｓｅｑｕｅｎｃｅａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｅｑｕｅｎｃｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｒｅｖｅｒｓｉｂｌｅｊｕｍｐ
ＤＯＩ：１０．３８７３／ｊ．ｉｓｓｎ．１０Ｏ０－１３２８．２０１３．０５．０１６
ＢｌｉｎｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＳｐｒｅａｄｉｎｇＣｏｄｅｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｅｑｕｅｎｃｅｓ
可逆跳跃的马尔科夫链蒙特卡罗（ＲＪ．ＭＣＭＣ）扩频序列和信息序列联合估计算法。该算法通过建立信号参数和用户

面向中频的短码直扩信号数字盲解扩算法

ｌｏｗｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｂｌｉｎｄｄｅｓｐｒｅａｄｉｎｇａｎｄｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｆｒｏｍｗａｖｅｆｏｒｍｔｏｂｉｔｆｏｒＤＳＳＳｂｉｎａｒｙｐｈａｓｅｓｈｉｆｔｅｄｋｅｙｉｎｇ（ＤＳＳＳＢＰＳＫ）ｓｉｇｎａｌｗｉｔｈａｎｙｒｅｓｉｄｕａｌｃａｒｒｉｅｒｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｖｅｒｉｆｙｔｈｅｂｅｔｔｅｒｂｉｔｅｒｒｏｒｒａｔｅ（ＢＥＲ）ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｔｏｃａｒｒｉｅｒｐａｒａｍｅｔｅｒｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ．
ＱＩＵＺｈａｏｙａｎｇ，ＬＩＴｉａｎｙｕｎ
（犛犮犺狅狅犾狅犳犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犛狔狊狋犲犿犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵，犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔，犣犺犲狀犵狕犺狅狌４５０００１，犆犺犻狀犪）
犃犫狊狋狉犪犮狋：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｂｌｉｎｄｄｅｓｐｒｅａｄｉｎｇｆｏｒｄｉｒｅｃｔｓｅｑｕｅｎｃｅｓｐｒｅａｄｓｐｅｃｔｒｕｍ（ＤＳＳＳ）ｓｉｇｎａｌ，ｅｘｉｓｔｉｎｇｗｏｒｋｓａｒｅｍｏｓｔｌｙｂａｓｅｄｏｎｍａｔｒｉｘｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙ，ａｎｄｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐａｌｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒｓａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄａｎｄｄｅｍｏｄｕｌａｔｅｄｔｏｒｅｃｏｖｅｒｔｈｅｐｓｅｕｄｏｎｏｉｓｅ（ＰＮ）ｃｏｄｅｗａｖｅｆｏｒｍ．Ｕｎｄｅｒｔｈｅｎｏｎｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｒｅｃｅｐｔｉｏｎｏｃｃａｓｉｏｎ，ｔｈｅｃａｒｒｉｅｒｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｎｄｐｈａｓｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｒｅａｌｍｏｓｔｉｍｐｏｓｓｉｂｌｅｔｏｅｓｔｉｍａｔｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙｄｕｅｔｏｔｈｅｕｎｋｎｏｗｎＰＮｃｏｄｅｗａｖｅｆｏｒｍａｎｄｅｘｔｒｅｍｅｌｙｌｏｗｓｉｇｎａｌｔｏｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ（ＳＮＲ）．ＣｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｎｏｎｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｒｅｃｅｐｔｉｏｎｏｃｃａｓｉｏｎｗｉｔｈｕｎｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚｅｄＰＮｃｏｄｅａｎｄｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｃａｒｒｉｅｒｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆｆｓｅｔ，ｃｕｒｒｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓｕｓｕａｌｌｙ

低复杂度的DSSS信号扩频序列估计算法

第29卷　第8期系统工程与电子技术Vol.29　No.82007年8月Systems Engineering and Electronics Aug.2007文章编号:10012506X (2007)0821242203收稿日期:2006-06-20;修回日期:2006-09-12。

作者简介:唱亮(1981-),男,博士研究生,主要研究方向为通信盲接收技术,信号检测与识别。

E 2mail :chang 2103@mails.t singhua.低复杂度的DSSS 信号扩频序列估计算法唱　亮,汪芙平,王赞基(清华大学电机工程与应用电子技术系电路与系统研究室,北京100084) 摘　要:在非协作条件下直接序列扩频(DSSS )信号的扩频序列估计是盲解扩的必需环节。

通过构造基于接收信号自相关矩阵的两个检验统计量,分别完成了扩频序列的同步和扩频序列的估计。

所提的算法具有很低的运算复杂度。

仿真实验验证了所提算法性能的有效性。

综合算法的鲁棒性、计算复杂度和低信噪比下的估计性能等评价因素,算法相比其它的典型算法有着一定程度的优越性,并易于快速实现。

关键词:直接序列扩频信号;扩频序列;同步;估计中图分类号:TN 914.4 文献标志码:ALow complexity method for spread sequence estimation of DSSS signalC HAN G Liang ,WAN G Fu 2ping ,WAN G Zan 2ji(L ab.on Ci rcuits and S ystem ,Dept.of Elect rical Engineering ,Tsinghua Univ.,B ei j ing 100084,China ) Abstract :It is a necessary process to estimate t he spread spectrum sequence for direct sequence spread spectrum (DSSS )signal for blind de 2spreading in non 2cooperative communications.The synchronization and spread spectrum sequence estimation are given by two detection statistics ,which is suggested based on t he cor 2relation matrix.The algorit hm also has a low computational complexity.Simulation result s show t he algorit hm ’s effectiveness and superiority against ot her typical algorit hms.K eyw ords :direct sequence spread spectrum signal ;spread sequence ;synchronization ;estimation0　引　言在非协作通信中,低信噪比下直接序列扩频信号具有明显的抗干扰性和抗截获性,对其存在性的检测和相关参数及扩频序列的估计是既有重要实用意义,又有很强挑战性的课题。

基于计算智能的DS-SS信号扩频码盲估计

基于计算智能的DS-SS信号扩频码盲估计摘要：通信即信息的传输与交换，被誉为信息社会的“神经中枢”。

通信的目的就是实现信息的有效与可靠传输。

从20世纪60年代开始，数字通信凭借其抗干扰能力强、可再生、传输差错可以控制、易于做加密处理等一系列优点，得到了日益广泛的应用。

数字通信的这些优点都是以其比模拟通信具有更宽的带宽而获得的。

扩展频谱通信便是一种将信息的带宽扩展很多倍进行通信的技术。

当前，扩频通信技术迅猛发展，它不仅在军事通信中占重要地位，在民用通信中也得到越来越广泛的应用。

扩频通信在电子对抗(ECM)与反对抗(ECCM)军事通信中扮演了重要角色。

而在民用方面，扩频通信技术的发展和应用，为现代信息技术的发展提供了优质的无线传输手段。

由于窄带微波传输存在抗干扰性、保密性、可靠性、频率占用、传输带宽等多方面的问题，已经不再适应现代信息技术的要求，而扩频通信技术的发展和应用为这个问题提供了及时有效的解决方案。

关键词：直接序列扩频信号，计算智能，主分量分析，反向传播算法，径向基函数扩频通信的发展历史扩频通信技术首先发展于军事抗干扰通信领域中，后来又在民用通信中得到广泛的应用，因此扩频技术的发展历史经历了两个阶段，目前它在这两个领域仍占据重要的地位。

第二次世界大战期间，干扰和抗干扰技术成为决定战争胜负的重要因素。

跳频通信的出现便源于此：使用编码技术对窄带信号进行频率控制，使其在任何时间占据宽频段中的任何一部分，这样敌人要进行干扰就必须维持很宽的频段。

另一方面，直接序列扩频起源于GPS导航系统中高精度测距。

扩频通信一开始就在军事通信系统中应用，直到80年代中期这种状况才得以改变。

美国联邦通信委员会(FCC,Federal Communications Commission)于1985年5 月发布了一份关于将扩频技术应用到民用通信的报告，制订了民用公共安全、工业、科学与医疗和业余无线电采用扩频通信的标准和规范。

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Ｋｅｏｄ：ｐｅｄｓｅｔｍｑｅｃｓｉｆｒｔｎｓｑｅｃｓｓｇｌａｅｅｏｏｉｏ；ｉｔｌｄｎｓｍａｏｙｗｒｓｓｒａ—ｐｃｒｓｕｎｅ；ｏｍａｏｕｎｅ；ｉｕａｖｌｃｍｐｓｉｊｎｉｉｇｅｔｔｎｕｅｎｉｅｎｒｕｄｔｎｏｂｎｉｉ
（＝∑ ａ（）ｆ）ｋｆ＿
ｋ ∞ ＝—
（１）
其中，为符号周期；＝１ ∈ ）｛ ±，Ｚ为服从等概率ｋ
随机分布（ｄ的信息序列；（为传输链路所有滤ｉ）ｉｆ）波器与一整周期扩频序列的卷积：
＝
∑ｃ（）ｉｔＰ—
观测信号所采用的扩频序列，因此获取其扩频序列将面临许多难点，如文献［］出的Ｍａｓｙ算法只１提ｓｅ
收稿日期：２１—００；修回日期：２１—２１００１—８０１１—３
信号子空间就是扩频波形。该方法存在失步时间估计不准和难以解决２段扩频波形模糊的问题。实
ｔｎｓｑｅｃｌｄｙｗｉｏｔｎｗｎｔｅｄｓｎｈｏｉａｉｎｔ，ｖｎｉｗＮＲ．ｅａｇｒｔｍｏｎｙｕａｆｃｅｉｅｕｎｅｂｉｌ，ｔｕｏｈｅｙｃｒｎｚｔｉｏｎｈｋｏｍｅｅｅｌＳｎｏＴｈｌｏｉｈｉｎｔｌｎｆｅｔｄｓｏｂｅｔｐｆｐｅｄｎｐｃｒｍｅｕｎｅｂｔｌｏａｏｄｏｓｌｉｇｔｅｐｏｌｍｆｈｈｓｍｂｇｉｅｓｗｏｙｔｙｅｏｒａｉｇｓｅｔｈｓｕｓｑｅｃ，ｕｓｖｉｓｔｏｖｎｒｂｅｏｅｐａｅａｉｕｔｗｈｎｕｅｔａｈｔｙｖｃｏｓｔｅｏｓｒｃｐｅｄｓｅｔｍｅｕｎｅｗｈｃａｅｎＥＶＤｌｄｎｓｍａｅａｇｒｈ．ｏｉｈｉｈｅｓｔｅｅｔｒｏｒｃｎｔｔｓｒａ —ｐｃｒｕｕｓｑｅｃ，ｉｈｂｓｄｏｂｉｉｇｅｔｔｌｏｔｍＳｔｅｇｔｎｎｉｉｈｖｌｉｆｌｄｎｓｉｔｎＡｔａｔｓｕａｉｎｒｓｌｅｎｔｔｅｖｌｉｆｔｅａｇｒｔｍ．ａｉｔｏｉｉｇｅｔｍａｉ．ｓ，ｉｌｔｅｕｔｄｍｏｓａｅｔａｉｔｏｌｏｉｄｙｂｎｏｌｍｏｓｒｈｄｙｈｈ
ｓｇｎｌｗａｓｕｄｅｉａｓｓｔｉｄ．Ｆｉｓ，ｔｅｅｅｖｅｓｇｎｌｓｖｉｄｎｏｒｔｈｒｃｉｄｉａｉｄｉｄｅｉｔｄｏｌｓｂｌｐｅｏｌｎｇｈｅｐｏａｖｃｏｓｗｉｈｕｂｅ—ｙｍｏ — ｒｄ—ｅｔｔｍｉｒｌｅｔｒ，ｔｏｎ — ｙｍｂｏｌｐｉｏｄｏｅｒａｐｉｇ，ｃｕｍｕａｅｓｏｆｔｅｅｖｅｔｓｏｎｅｔｏｅｓｇｌｍａｒｘ．ｅｓ — ｅｒｖｌｐｎａｃｌｔｈｓｃｏｒｎｅｂｙｏｏｆｒｔｉｎａｔｍｈｉＴｈｅａｐｅａｉｎｏｆｎ，ｎｏｒｔｏ
通
信
学
报
● ｌ
第３３卷
际上，除特征值分解外还有其他的信号子空间估计方法，如奇异值分解、传播算子、高阶维纳滤
波等，这些信号子空间估计方法各有优缺点，但
这些方法估计得到的信号子空间并不一定对应扩频波形。
阶相关特性仅能实现ｍ序列盲估计；文献【～】４８提
出的基于特征值分解的扩频序列估计方法，实现了ＤＳＳ．Ｓ信号扩频波形的估计，该方法实质上是利用观测信号估计信号子空间，而信号特征向量对应的
然而，在通信侦察等非协作系统中，由于未知
中图分类号：Ｔ１Ｎ９１文献标识码：Ａ文章编号：１０ —３Ｘ（０２０ —１９０００４６２１）４０６７
Ｊｉｔｂｉｄｎｓｉｔｏｆｔｅｓｒａ・ｐｃｒｍｅｕｎｅｏｎｌｉｇｅｔｍａｉｎｏｐｅｄｓｅｔｕｓｑｅｃｎｈ
２＝维观测样本矢量＝Ｘ１ｋ ’，一】 Ⅳ ／［－Ｘ２Ｘ２ｌｋ’＿… ｋⅣ
为
＝＋ｌ，（）４
为扩频码码片宽度；
ｐｆ为发射机滤波器与信道冲击响应、接收机滤波（）
接收信号为
＿ｆ＝（＋（］）ｎｃ（））（）３
来实现信号频谱扩展，不失一般性，假设信号的扩频周期［６１５，及类型已知，且模型为，９。们
图２本文方法信号分段
由图１可知：传统分段方法中，当失步时间ｔ≠０时，为正确盲估计扩频序列，需要组合时间ｏ窗内的２个分段，而组合过程中易存在相位模糊问题，且不能盲估计信息序列。由图２可知：本文分段方法中，不论失步时间ｔ取值如何，该方法的时间窗内总包含一个整周期的扩频序列，因此，在扩频序列盲估计中可以避免传统方法的相位模糊问题，同时，可盲估
ｓｎｕａａｕｅｏｏｉｏＳｉｇｌｒｖｌｅｄｃｍｐｓｔｎ（ＶＤ）ｍａｅａｐｉｄｔｅｍａｒｏｅｔｔｈｐｅｄｓｅｔｍｄｉｆｒａｉｎｓ — ｉｙｂｐｌｏｔｔｘｔｓｍａｅｔｅｓｒａ —ｐｃｒａｎｏｔｅｅｈｉｉｕｎｍｏ
３１１同步信号模型．．当失步时间ｔ＝０，即观测窗与信息符号对ｏ时齐时，则有
第２部分给出了短码ＤＳＳ信号模型；第３部分．Ｓ详细推导扩频序列与信息序列的联合盲估计方法；第４部分仿真分析了本文算法的性能；第５部分是
结束语。
ａｔ（，，
ｌ
失时ｊ步间
瓦
图１文献【，】法信号分段４６算
ｈ）（ｔ
Ｙ７：
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考虑到奇异值分解与特征值分解都能获得信号子空问，本文提出了基于奇异值分解的信息序列与扩频序列联合盲估计方法。本文内容安排如下：
１引言
直接序列扩频（．ＳＤＳＳ）信号由于采用了伪随机编码调制，具有低截获概率、抗干扰、保密性强等优点，因此广泛应用于现代通信中。
可以盲估计线性反馈移位寄存器（ＦＲ）序列，且ＬＳ
不能适应低信噪比；文献【，三阶相关算法利用三２３】
ａｆｒａｉｎｓｑｅｃｏｈｒ — ｏｅＤＳ・Ｓｓｇａｎｄｉｏｍｔｏｅｕｎｅｆｒｓｏｔｃｄ－ｉｎｌｎ－Ｓ
ＲＥＮａｔａ，Ｘｉｏ—ｉｎＸＵｉＨＵＡＮＧｉｔｏ，ＡＮＧｎ — ｕＨｕ，Ｚｈ —ａＷＦｅｇｈａ
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ｈｔＩ（）ＩＩｌｌ－ｌｌ
２信号模型
失步时间第开始时刻段
ＤＳＳ —Ｓ信号利用扩频序列乘以待传输信息序列
第３３卷第４期２１０２年４月
通ｂ＿ＮＯ４３．Ａｐｉ２２ｒｌ０１
ＪｕｎｌｎＣｏｎｕｉａｉｎｏｒａｒｍｎｃｔｓｏｏ
短码ＤＳＳ．Ｓ信号扩频序列及信息序列联合盲估计方法
（ｃｏｌｆｅｔｏｉｃｅｃｎｇｎｅｉｇＮ．Ｄ．Ｃｈｎｓａ４０７Ｃｈｎ）ＳｈｏｃｒｎｃＳｉｎｅａｄＥｎｉｅｒｎＵ．Ｌａｇｈ１０３ｏＥｌｉａ
ＡｂｔａｔＴｅｐｏｌｏｊｉｔｌｄｎｓｍａｏｆｈｒａ－ｐｃｒｍｑｅｃｎｆｒｔｎｓｑｅｃｆ－Ｓｓｃ：ｈｒｂｅｆｏｎｉｉｇｅｔｔｎｏｅｓｅｄｓｅｔｓｕｎｅｄｉｏｍａｏｅｕｎｅｏ－ｒｍｂｎｉｉｔｐ－ｕｅａｎｉＤＳＳ
０
（２）
计信息序列。
其中，｛＝１＝，… Ｐ１为扩频码序列，因为ｃ ±，０，，－】ｌｉ１