[發明專利]基于ILSP算法的同步DS?CDMA信號盲解擴方法

有效

• 申請號: 201610008345.0
• 申請日: 2016-01-07
• 公開（公告）號: CN105490705B
• 公開（公告）日: 2018-04-13
• 發明（設計）人: 張花國;閻林彬;李鑫
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: H04B1/7105
• 分類號: H04B1/7105;H04L25/03
• 代理公司: 成都點睛專利代理事務所(普通合伙)51232
• 代理人: 葛啟函

技術領域

本發明屬于盲解擴技術領域，尤其涉及一種基于ILSP算法的同步DS-CDMA信號盲解擴方法。

背景技術

直接序列擴頻(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)通信技術是現代通信技術中最常見技術之一，由于其具有抗干擾、低截獲率等優點，被廣泛的應用于民用通信、軍用通信、衛星導航等領域，具有很高的研究價值。DSSS通信技術是在信號發送時，利用高速率的擴頻序列與信息碼序列相乘，使得信號的頻譜被擴寬，譜密度降低，在接收方，再用與發送時相同的高速序列與接收到的信號相乘，使信號的頻譜恢復完成解擴，而噪聲和干擾的頻譜卻被擴展了，譜密度降低，這樣就很容易將噪聲和干擾從信號中濾除。

對于合作接收方，可以用已知的擴頻序列進行DSSS信號解擴；而對于非合作方，由于擴頻序列未知，因此對信號的解擴需要事先利用截獲信號樣本估計出擴頻序列。對于直接序列碼分多址(Direct Sequence—Code Division Multiple Access，DS-CDMA)信號的盲解擴問題，目前較為有效的方法為基于期望最大化(Expectation Maximization，EM)算法的盲解擴方法，該方法首先對樣本協方差矩陣進行特征分解，得到由各用戶擴頻碼波形序列張成的信號子空間估計，并將觀測矩陣投影到信號子空間中。然后，再利用信息碼元序列的有限符號集特性，將投影得到的信號樣本建模為高斯混合分布模型，通過EM算法得到擴頻矩陣的極大似然估計，進一步得到信號幅度、擴頻碼波形序列及信息碼元序列的估計，完成盲解擴。基于EM算法的盲解擴方法主要包括樣本協方差矩陣的計算與特征分解及高斯混合分布模型的極大似然估計兩部分，而高斯混合分布模型的極大似然估計部分的計算復雜度會隨用戶個數的增加劇烈增加，這對于解決多用戶問題是十分不利的。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提出了基于ILSP算法的同步DS-CDMA信號盲解擴方法，該低信噪比條件下具有優良的盲解擴性能。

本發明的技術方案為：

首先對接收到的同步短碼DS-CDMA信號的協方差矩陣進行特征分解，得到由各用戶擴頻碼波形序列張成的信號子空間估計，然后根據擴頻碼的有限符號集特性，采用ILSP算法求得同步短碼DS-CDMA信號的擴頻碼序列矩陣估計，最后由估計得到的信號擴頻序列矩陣解擴得到用戶的信息碼矩陣，完成盲解擴。

基于ILSP算法的同步DS-CDMA信號盲解擴方法，包括如下步驟：

S1、非合作接收方截獲到的DS-CDMA信號經碼元速率采樣后為：

其中，R為用戶個數，r＝1,2,3,...,R，A_r為第r個用戶的信號幅度，M為信息碼個數，b_r為第r個用戶的采用BPSK調制的信息碼序列，c_r為第r個用戶的擴頻序列，L為擴頻因子，v(n)為方差為σ²的高斯白噪聲；

S2、求取截獲的同步短碼DS-CDAM信號的擴頻碼序列張成的信號子空間矩陣，具體為：

S21、同步短碼DS-CDMA信號建模成矩陣模型Y＝CAB^T+V，其中，L×R維矩陣C為擴頻碼矩陣，A＝diag([A₁,A₂,...,A_R])為信號幅度對角陣，M×R維矩陣B為BPSK調制的信息碼矩陣，V為方差為σ²的高斯白噪聲矩陣；

S22、由信號矩陣模型求得信號樣本的協方差矩陣的估計和擴頻序列張成的信號子空間估計矩陣其中，所述為信號協方差矩陣特征分解，最大的R個特征值對應的特征向量所組成的矩陣；

S3、由S2所得信號子空間估計矩陣根據擴頻序列的有限符號集特性，采用ILSP算法來求信息碼矩陣C的估計矩陣其中，R×R維矩陣為模糊矩陣，具體實現步驟為：

S31、令i＝0，隨機初始化R×R維矩陣

S32、令i＝i+1，計算計算其中，sign()為取符號運算；

S33、重復S32直到方法收斂或達到最大迭代次數A，其中，所述方法收斂的條件為ε為收斂的門限值，最大迭代次數A為經驗值；

S34、重復S31-S33H次，選擇迭代效果最好的一次作為最終結果；

S4、由S3得到擴頻碼估計矩陣對截獲信號解擴得到用戶信息碼矩陣估計，完成盲解擴。

進一步地，S33所述大迭代次數A為50次，ε＝1×10^-9。