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[發明專利]基于范數擬合的非周期長碼直擴信號時延估計方法及系統有效

專利信息
申請號: 202010627343.6 申請日: 2020-07-02
公開(公告)號: CN111953380B 公開(公告)日: 2021-11-23
發明(設計)人: 邱釗洋;彭華;李天昀;陳香名 申請(專利權)人: 中國人民解放軍戰略支援部隊信息工程大學
主分類號: H04B1/7073 分類號: H04B1/7073;H04B1/7087
代理公司: 鄭州大通專利商標代理有限公司 41111 代理人: 周艷巧
地址: 450000 河*** 國省代碼: 河南;41
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 范數 擬合 周期 長碼直擴 信號 估計 方法 系統
【權利要求書】:

1.一種基于范數擬合的非周期長碼直擴信號時延估計方法,其特征在于,包含如下內容:

對接收信號進行載波同步和定時同步,獲取非周期長碼直擴CDMA基帶波形;

將長碼直擴信號建模為含缺失觀測的短碼直擴信號,依據信息碼碼元寬度將基帶波形重排為缺失數據矩陣,并獲取缺失數據矩陣的F范數曲線平方;

結合基帶波形中信息碼碼元寬度和擴頻偽碼序列長度,設定非周期長碼直擴CDMA信號的等效周期,將缺失數據矩陣表示為元胞矩陣的循環重復表示,通過設置元胞矩陣的篩查矩陣來判定元胞矩陣中同符號元素位置,以獲取用戶信號F范數曲線平方模板;

依據標準擬合范數曲線構成,將用戶信號F范數曲線建模為模板曲線的循環卷積,并利用最小二乘對模型求解,獲取各用戶失步時間參數;

基帶波形重排中,將長碼直擴信號按信息碼周期分段作為矩陣的列,依據用戶信息碼個數及擴頻偽碼序列長度確定矩陣維度大小,得到等效短碼直擴信號矩陣表示,并將其與0-1矩陣點乘,得到缺失數據矩陣表示;依據缺失數據矩陣的自協方差矩陣,獲取其F范數表示;

設定非周期長碼直擴CDMA信號等效周期為信息碼碼元寬度和擴頻偽碼序列長度兩者的最小公倍數,并定義維度大小為擴頻偽碼序列長度×信息碼碼元寬度和擴頻偽碼序列長度兩者的最小公倍數的元胞矩陣;

定義與元胞矩陣維度相同且對應元胞矩陣時延的篩查矩陣,且其各列中與矩陣指定行元素同時位于一個信息碼元下的元素位置為1,其余位置為0;通過篩查矩陣,將矩陣中位于不同信息碼元下的偽碼相關置0,以對元胞矩陣中指定行元素的同符號位置進行判定;

依據偽碼周期長度,確定元胞矩陣重復次數,則信號缺失數據矩陣的相關矩陣中各位置絕對值僅與用戶失步時間有關,相關矩陣的F范數是用戶失步時間的函數表示;依據該函數表示的數值擬合函數關系,獲取用戶信號F范數曲線平方模板。

2.根據權利要求1所述的基于范數擬合的非周期長碼直擴信號時延估計方法,其特征在于,單用戶條件下,將F范數曲線最大值對應的失步時間作為時延估計;多用戶情況下,則對多用戶條件下F范數曲線進行模型建模,以獲取各用戶失步時間的時延估計。

3.根據權利要求1或2所述的基于范數擬合的非周期長碼直擴信號時延估計方法,其特征在于,假設各用戶之間偽碼子序列不相關且信息碼隨機獨立,CDMA混合信號的缺失數據矩陣為各用戶信號分量缺失數據矩陣的線性疊加,則混合信號相關矩陣的F范數平方曲線對應于各用戶F范數曲線平方的疊加。

4.根據權利要求3所述的基于范數擬合的非周期長碼直擴信號時延估計方法,其特征在于,將F范數曲線平方對應于標準擬合F范數曲線平方的循環移位加權相加,獲取F范數曲線平方的矩陣乘積模型表示Fm=T[Fs]ξ,其中,T[Fs]為標準擬合范數曲線構成的矩陣,ξ是長度為信息碼碼元寬度的列向量且其第τi個元素為Ai4,Ai為第i個用戶信號幅度,其對角元素為各用戶發送信號的幅度;利用最小二乘算法對模型中ξ進行求解;根據求解結果,依此取出中前K個最大值對應的位置,獲取各用戶失步時間參數τ1~τK

5.根據權利要求4所述的基于范數擬合的非周期長碼直擴信號時延估計方法,其特征在于,ξ的最小二乘解表示為:

6.一種基于范數擬合的非周期長碼直擴信號時延估計系統,其特征在于,基于權利要求1所述的方法實現,包含:數據預處理模塊、數據處理模塊一、數據處理模塊二和建模求解模塊,其中,

數據預處理模塊,用于對接收信號進行載波同步和定時同步,獲取非周期長碼直擴CDMA基帶波形;

數據處理模塊一,將長碼直擴信號建模為含缺失觀測的短碼直擴信號,依據信息碼碼元寬度將基帶波形重排為缺失數據矩陣,并獲取缺失數據矩陣的F范數曲線平方;

數據處理模塊二,用于結合基帶波形中信息碼碼元寬度和擴頻偽碼序列長度,按照非周期長碼直擴CDMA信號的等效周期,將缺失數據矩陣表示為元胞矩陣的循環重復表示,通過設置元胞矩陣的篩查矩陣來判定元胞矩陣中同符號元素位置,以獲取用戶信號F范數曲線平方模板;

建模求解模塊,用于依據標準擬合范數曲線,將用戶信號F范數曲線平方建模為標準F范數曲線平方的循環卷積;并利用最小二乘對模型求解,獲取各用戶失步時間參數。

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