[發(fā)明專利]多速率長短碼直擴(kuò)碼分多址信號(hào)的長短碼估計(jì)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710960141.1
• 申請(qǐng)日: 2017-10-16
• 公開（公告）號(hào): CN107547106B
• 公開（公告）日: 2019-08-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 強(qiáng)芳芳;趙知?jiǎng)?/a>;顧驍煒;楊安鋒;尹輝;張笑菲;毛翊君;姜顯揚(yáng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 杭州電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): H04B1/7156
• 分類號(hào): H04B1/7156;H04J13/00
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 朱月芬

1.多速率長短碼直擴(kuò)碼分多址信號(hào)的長短碼估計(jì)方法，其特征在于該方法包括以下步驟：

步驟1、將多速率長短碼直擴(kuò)碼分多址信號(hào)以擴(kuò)頻碼碼片速率采樣轉(zhuǎn)化為基帶信號(hào)，構(gòu)建成盲分離中瞬時(shí)線性混合信號(hào)模型，通過Fast-ICA方法分離得到各用戶的復(fù)合碼片段；

步驟2、首先估計(jì)最小速率對(duì)應(yīng)用戶的長短碼序列，拼接盲分離得到的復(fù)合碼片段得到完整的模糊序列，采用兩次延遲相乘法消除次序模糊和擴(kuò)頻碼的影響；

步驟3、結(jié)合分圓陪集理論構(gòu)建m序列的三階相關(guān)峰值點(diǎn)特征信息矩陣，計(jì)算延遲信號(hào)在峰值點(diǎn)處的三階相關(guān)函數(shù)平均值，通過特征信息匹配的方法完成長擾碼序列的估計(jì)；

步驟4、根據(jù)復(fù)合碼序列和估計(jì)得到的長擾碼序列，利用相關(guān)運(yùn)算完成短擴(kuò)頻碼估計(jì)；

步驟5、根據(jù)序列片段的相似系數(shù)矩陣清除已估計(jì)用戶的所有片段，完成復(fù)合碼片段的清洗；

步驟6、重構(gòu)模糊序列，循環(huán)步驟2-步驟5，直到完成接收信號(hào)中所有用戶的長短碼序列估計(jì)；

步驟1具體如下：

1-1.假設(shè)已知總用戶數(shù)為U的多速率LSC-DS-CDMA信號(hào)的載波頻率，將接收到的基帶信號(hào)以擴(kuò)頻序列碼片速率采樣，則接收信號(hào)表示為：

其中，n是采樣時(shí)刻，1≤n≤N，N為接收信號(hào)長度；V為信號(hào)中所有用戶的不同信息速率種類數(shù)，其信息速率分別為R₁,R₂,…R_V，對(duì)應(yīng)的擴(kuò)頻碼周期分別為Lb₁,Lb₂,…Lb_V，Lb_i＝1/R_i，且滿足Lb_V＝2Lb_V-1＝,…,＝2^V-1Lb₁；U_i是信息速率為R_i的用戶個(gè)數(shù)，U₁+U₂+…+U_V＝U；A_i.j為信號(hào)幅度，d_i,j(n)、b_i,j(n)和c_i,j(n)分別為用戶的信息碼、短擴(kuò)頻碼和長擾碼序列，s_i.j(n)為長短碼的復(fù)合碼序列；由于從不同起始時(shí)刻的信號(hào)中恢復(fù)出來的偽碼序列只是原始序列的循環(huán)移位，不妨設(shè)τ_i,j＝0；w(n)是加性零均值高斯白噪聲，方差為σ²；第i種速率對(duì)應(yīng)的用戶，短擴(kuò)頻碼選用周期為Lb_i的正交可變擴(kuò)頻因子碼，長擾碼選用m序列，由于m序列周期為奇數(shù)，將m序列的第一個(gè)碼片加到其末尾，記新的周期為Lc_i；每一個(gè)用戶的短擴(kuò)頻碼和長擾碼均不相同，但信息速率相同的用戶長短碼周期相同，且有Lc_V＝2Lc_V-1…,＝2^V-1Lc₁；

1-2.根據(jù)最大長擾碼周期Lc_V對(duì)信號(hào)分段，將其轉(zhuǎn)化為由Z個(gè)信號(hào)片段組成的陣列信號(hào)，式(1)可以表示成矩陣的形式：

r(n)＝A(n)S(n)+W(n) (2)

其中，1≤n≤Lc_V，r(n)＝[r₁(n) r₂(n) … r_Z(n)]^T，r_z(n)＝r((z-1)·Lc_V+n)，1≤i≤V，1≤j≤U_i，W(n)＝[w₁(n) w₂(n) … w_Z(n)]^T，w_z(n)＝w((z-1)·Lc_V+n)；混合矩陣A(n)是時(shí)變的，表示為：

其中符號(hào)表示向上取整 ；

1-3.由最小擴(kuò)頻碼周期Lb₁將各陣元信號(hào)分成K個(gè)序列片段，則第k個(gè)片段的接收信號(hào)可表示為

r^k(n)＝A^k(n)S^k(n)+W^k(n) (4)

式中1≤n≤Lb₁，1≤k≤K，在序列片段對(duì)應(yīng)的時(shí)間內(nèi)，混合矩陣A^k(n)可以表示為：

其中A^k(n)近似恒定；式(4)為典型的盲分離中瞬時(shí)線性混合信號(hào)模型；用Fast-ICA算法完成各用戶復(fù)合碼序列估計(jì)。