[发明专利]基于奇异值分析的扩频波形盲估计方法

说明书

技术领域

本发明属于信号处理领域中非协作通信信号处理技术，具体是指一种基于奇异值分析的扩频波形盲估计方法。

背景技术

扩频波形是直接序列扩频信号赖以实现频谱扩展，进而获得低截获概率、抗窄带干扰等诸多优良特性的关键参数，也是码分多址通信系统(CDMA)中实现多址通信的关键参数之一。在非协作直接序列扩频通信信号的处理中，获取扩频波形是一个不可或缺的重要环节。否则，将难以对扩频信号进行解调，通信信息的获取就无从谈起。因此，进行扩频波形的盲估计具有重要意义。

对扩频波形的盲估计需要解决多个难点，主要包括：(1)具有低信噪比适应能力。扩频信号的频谱通常较宽，其特性类似于噪声，而且扩频信号信噪比往往较低；(2)能适应不同类型的扩频序列，包括线性移位寄存器序列(常见序列如m序列、Gold序列)和非线性序列等；(3)能适应不同的扩频体制，包括短码扩频体制和长码扩频体制。

目前，对扩频波形的盲估计技术研究主要集中在扩频序列估计方面，主要有BM算法、三阶相关算法、MLE禁忌搜索方法等。BM算法可以利用少量的基带信号样点通过求解方程组的方法估计线性移位寄存器序列，但是该方法不能适应低信噪比环境，而且无法估计非线性序列；三阶相关算法利用m序列的三阶相关特性可以估计较长的m序列，但是目前的研究也仅限于m序列；MLE禁忌搜索算法的性能略优于基于特征值分析的盲估计算法，但是它同样不能适应长码扩频信号，同时其计算量也比较大。而且上述方法和技术都是基于信号解调后的码序列实现的，然而在实际系统中由于扩频信号功率弱、信噪比低，很难获得理想的解调数据。

由此可以看出，已有的扩频波形盲估计方法还不能满足实际系统的需要。为了有效获取扩频体制信号的扩频波形，满足实际系统应用的需求，需要研究新扩频波形盲估计技术。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术的不足，提出一种基于奇异值分析的扩频波形盲估计方法，它可以较好地满足非协作通信以及软件无线电中对未知扩频信号快速提取扩频波形的要求，大大提高了扩频波形估计的速度，并且能够适应短码扩频和长码扩频两种直扩体制信号。本发明可直接应用于非协作扩频通信系统，也可用于相应的软件无线电等系统。

为解决上述技术问题，本发明采用的解决方案是：利用接收到的多个扩频周期的信号，构造分段的信号观测矩阵，通过奇异值分解估计各段数据中的扩频波形和信息序列，最终完成各段扩频波形的连接。本发明包括如下步骤：

A，检测扩频信号，估计扩频信号周期；

B，将接收的扩频信号分段，并估计各段数据中的扩频波形和信息序列；

C，完成各段扩频波形的连接。

以下对本发明做出进一步说明。

本发明的工作原理及过程详细描述如下：

A，接收中频采集数据或基带数据，计算接收数据的二阶矩，估计扩频信号的扩频周期。由于信号中含有信息序列，扩频波形的周期性受到很大削弱，尤其是在长码扩频体制信号中扩频波形的周期性不再明显，因此需要首先消除信息序列的影响。其做法如下：首先将接收信号通过带通滤波器，消除带外噪声；其次，对接收信号复包络的绝对值进行相关处理；最后，通过对相关数据进行峰值检测来判断是否存在扩频信号，并利用峰值间隔估计扩频周期。

B1，根据步骤A得到的扩频周期将每个扩频周期内的信号分为K个窗，并将不同扩频周期内对应的窗排列成观测矩阵；首先，将每个扩频周期中的信号分为K个时间窗，分别记为W_i，j(i＝1，2，…，K)，将分段后的数据排列成如下格式的矩阵