[发明专利]一种同步长码DS-CDMA信号的盲解扩方法

说明书

本发明属于盲解扩技术领域，尤其涉及一种同步长码DS‑CDMA信号盲解扩方法。本发明首先将接收到的同步长码DS‑CDMA信号建模成缺失模型，然后通过EM算法恢复出由各用户扩频序列张成的信号子空间，再根据扩频序列的±1特性，由迭代最小二乘(Iterative Least Squares with Projection，ILSP)算法得到扩频序列矩阵的估计，最后由扩频序列矩阵的估计矩阵解扩得到用户的信息矩阵的估计，最终完成盲解扩。

技术领域

本发明属于盲解扩技术领域，尤其涉及一种同步长码DS-CDMA信号盲解扩方法。

背景技术

直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum，DSSS)信号由于具有截获率低、抗干扰性强和在低信噪比条件下性能好等优点，被广泛应用于对抗、民用通信、卫星导航等领域。根据扩频序列周期和扩频因子的大小关系，DSSS信号可分为长码DSSS信号和短码DSSS信号两种，当扩频序列周期等于扩频因子时，DSSS信号为短码DSSS信号，当扩频序列周期大于扩频因子时，DSSS信号为长码DSSS信号。

针对长码直接序列码分多址(Direct Sequence—Code Division MultipleAccess，DS-CDMA)信号的盲解扩，较为有效的方法是将同步多用户长码直扩信号建模为缺失数据模型，利用奇异值阈值(Singular Value Thresholding，SVT)算法恢复出由各用户扩频码序列张成的子空间，同时将同步长码DS-CDMA信号建模为高斯混合分布模型，利用期望最大化(Expectation Maximization，EM)算法实现各用户扩频码序列的盲估计，接着用估计得到的扩频码序列解扩得到用户信息码序列的估计，完成盲解扩。该方法虽然在低信噪比情况下性能良好，但在采用EM算法实现各用户扩频码序列的盲估计时，其计算复杂度会随用户个数的增加而急剧增加，这对于解决多用户问题十分不利。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出了一种同步长码DS-CDMA信号盲解扩方法，

本发明的技术方案为：

首先将接收到的同步长码DS-CDMA信号建模成缺失模型，然后通过EM算法恢复出由各用户扩频序列张成的信号子空间，再根据扩频序列的±1特性，由迭代最小二乘(Iterative Least Squares with Projection，ILSP)算法得到扩频序列矩阵的估计，最后由扩频序列矩阵的估计矩阵解扩得到用户的信息矩阵的估计，最终完成盲解扩。

一种同步长码DS-CDMA信号的盲解扩方法，包括如下步骤：

S1、非合作方截获到的含有高斯白噪声的同步长码DS-CDMA信号经码元速率采样后表示成其中，R为用户个数，r＝1,2,3，...，R，A_r为第r个用户信号的幅度，s_r为第r个用户的采用BPSK调制的信息码序列，为信号样本中含信息码的个数且表示向上取整，q(n)为矩形函数，当n∈[0，G)时q(n)＝1，否则q(n)＝0，G为扩频因子，h_r为第r个用户的扩频序列，M表示接收到的信号样本中共含有M个扩频周期且M＝N/L，L为扩频波形周期(扩频因子)，v(n)为方差为σ²的高斯白噪声，N为信号样本长度；

S2、将S1得到的长码DS-CDMA信号构建成缺失矩阵形式，其中，矩阵Y和Z的第mod(n,L)+1行、第列的元素分别为y(n)和1，其它元素为0，表示向下取整，符号“⊙”表示点乘，表示与长码DS-CDMA信号扩频码相同的短码DS-CDMA信号矩阵；

S3、利用EM算法根据S2得到的缺失矩阵模型Y恢复出由长码DS-CDMA信号扩频序列张成的信号子空间具体如下：

S31、令i＝0，随机初始化L×R维矩阵维矩阵