基于Fast-ICA的直擴信號盲解擴的研究.pdf

1、直接序列擴頻(Direct Sequence Spread Spectrum，DS-SS)信號具有抗多徑、抗干擾、低截獲概率、多址復用等優(yōu)點，在軍事和民用通信領域有著廣泛的應用。對于非合作方如通信偵察、無線電頻譜監(jiān)測及非法通信電臺的定位跟蹤等，需要截獲信號并在未知擴頻序列條件下實現信號的解擴以完成傳輸信息的恢復，因此開展DS-SS信號的盲解擴研究在通信對抗領域具有重要的意義。
　　本文針對非合作通信情況下長碼直擴信號的擴頻碼序列估

2、計問題，采用獨立分量分析(Independent Component Analysis，ICA)方法進行研究，主要工作如下：
　　首先，介紹了直接序列擴頻信號盲估計的研究現狀和發(fā)展趨勢，對DS-CDMA系統(tǒng)與直接序列擴頻通信系統(tǒng)的信號模型進行了分析，研究了獨立分量分析的基本原理。
　　其次，對CDMA模型與ICA的模型進行了分析，在此基礎上研究了一些傳統(tǒng)擴頻序列盲估計算法。針對傳統(tǒng)算法只適用于短碼擴頻序列盲估計的現狀，本文提

3、出了一種周期長碼直接序列擴頻信號模型——虛擬多用戶模型，該模型可以把長碼擴頻信號等效成短碼信號，并應用Fast-ICA算法對其進行了盲解擴研究。仿真實驗結果表明，本文提出的模型適用于長碼信號的擴頻序列盲估計，且具有很好的估計性能。
　　再次，基于虛擬多用戶系統(tǒng)模型，對長碼信號進行分段估計，并對傳統(tǒng)Fast-ICA算法的預處理過程進行改進，提出了無需白化的Fast-ICA算法。將改進的算法應用于周期長碼直接序列擴頻信號的模型中，仿真