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非周期性DSSS信号的PN码序列盲估计

１６１０信号处理第２５卷

故有

ｃ∽＝州ｍａ州ｘ，｛黝臁协ｚ珊＝?㈤，

当彰（ｉ）＝一ｄ（ｉ）时，信息码同样被剥离，但此时ＪＰ？（ｉ）等于－ｐ，（ｉ），根据移位相加特性可知，对每一个ｍ，均存在唯一的ｎ’使Ｐ：（ｉ）ｐ！．。（ｉ）＝一ｐｉ。，（ｉ）成立，此

时

专薹ｐ？（￡）ｐ！，。（ｉ）ｐｉ一（ｉ）＝万１善Ｎ［一Ｉ见一（ｉ）Ｊ２］＝一１亩互ｐ：（‘）ｐ；，ｍ（ｉ）ｐ；∥（ｉ）２万善［一Ｉ见一（ｉ）Ｊ］＝一

（２７）亩印。（ｉ）ｐ。（ｉ）ｐ。“（ｉ）＝一１／Ｎ（２８）

故有Ｃ（歹）＝一Ｉ／Ｎ（２９）当彰（ｉ）≠±ｄ（ｉ）时，∥（ｉ）为Ｐ，（ｉ）被ｄ（ｉ）和《（ｉ）调制后的序列，根据算法引理可知，Ｐ：（ｉ）不再是Ｉｌｌ序列，也不具备移位相加特性，所以此时不存在ｒｔ＂使∥（ｉ）ｐ：．。（ｉ）＝ｐ：一（ｉ）成立，根据序列的随机特性可知

１Ⅳ

丙Ｉ眚＂以ｊ～ｔ．，％ｊ（ｚ）∥。。（ｉ）≈０（３０）

此时必有Ｃ（Ｊ）＜１（３１）

由上叮知，对Ｃ（＿『）进行峰值搜索，则该段信号的信息序列ｄ（ｉ）可由最高峰值对应的ｄ：（ｉ）估计出，把彰（ｉ）代入式（２２）可得ＰＮ码序列Ｐ。（ｉ），且该方法不存在变号问题，能够唯一地恢复出原始ＰＮ码序列。

下面在第４节得到的码序列｛Ｐ。（ｉ）｛川ｋ硝的基础卜进行仿真，故｛Ｐ。（ｉ）｝Ⅲ＇２．．．Ⅳ不含有噪声，但存在误码。图１１、图１２给出的是没有误码时的观察变量Ｃ（ｍ，Ｊ）的三维网和判决变量ｃ（歹）曲线，从图中可以看出，对于没有误码的ｍ序列，对每一个ｍ都存在一个ｎ。使Ｃ（ｍ√）出现峰值，所以当ｄ：（ｉ）＝ｄ（ｉ）时，ｃ（ｍ√）会出现均匀一致的峰值（如图１１），对应于ｃ（＿『）曲线卜将出现明显的峰值，由峰值对应的．『值即可得到ｄ：（ｉ），代人式（２２）就得到了原始ＰＮ码序列。

图１ｌ没有误码时的ｃ（ｍＪ）＝维图图１２没自．误码时的ｃ（』）曲线图１３、图１４给出的存在部分误码情况下的算法仿真结果。图中ＷＢ表示误码的个数，且误码出现的位置是随机的。图１３给出的是当ＷＢ＝４时的Ｃ（ｍ，Ｊ）三维图，从图中可以看出由于误码的存在，部分地破坏了１１１序列的移位相加特性，使ｃ（ｍ，Ｊ）在ｄ：（ｉ）＝ｄ（ｉ）时不再出现均匀一致的峰值，而是仅在某些ｍ值处出现峰值，但是当ＷＢ不是很大时，并不影响算法的性能；图１４给出的足当ＷＢ取不同值时的Ｃ（Ｊ）曲线，另外图中还给出了当扩频码是完全随机序列时的Ｃ（歹）曲线，从图中可以看出，当ＷＢ＜６４时，即误码牢小于６．３％时，Ｃ（＿『）仍然具有明显的峰值，故此时误码的存在并不影响算法性能，而当ＷＢ＞６４时，ｃ（ｊ）峰值不再明显，和随机序列的ｃ（．『）曲线已经差别不大，故此时算法小再适用。

图１３ＷＢ＝４时的Ｃ（ｍ√）二维图图１４不同ＷＢ时的Ｃ（，）曲线为了拓展算法的适用范围，我们还对由其他类捌ＰＮ码生成的非周期性ＤＳＳＳ进行了实验，实验中采用的ＰＮ码分别为长度Ｎ＝１０２３的Ｇｏｌｄ序列、原始周期长度Ⅳｎ＝４０９５、截断长度Ｎ＝１０２３的截断ｍ序列和原始周期长度Ｎｏ＝１６３８３、截断长度Ｎ＝１０２３的截断ｍ序列，其中对截断区问的选取采用随机选取的方法，图１５、１６、１７、１８给出了实验结果，从图中可以看出，基于最优移位前｛加特性的算法同样适用于Ｇｏｌｄ序列和截断ｉｎ序列，但是当ＰＮ码为截断ｍ序列时，算法性能要略差（如图１８）。

阁１５ＰＮ码为Ｇｏｌｄ序列时的

Ｃ（ｍ，，）二维图

图１６ＰＮ码为原始周期Ｎｏ＝４０９５

的截断ｍ序列时的ｃ（ｍ，ｊ）三维图

图１７ＰＮ码为原始岗期Ⅳｏ＝１６３８３图１８不同类型ＰＮ码时的截断ｒｌｔｌ序列时的Ｃ（ｍｊ）三维｝冬ＩＣ（Ｊ）曲线

６结束语

本文针对非合作背景下非周期性ＤＳＳＳ信号ＰＮ码

第１０期非周期性ＤＳＳＳ信号的ＰＮ码序列盲估计１６ｌｌ

盲估计问题展开了研究，把整个盲估计方法分为三步来实现，即首先实现盲同步，然后以分段特征分解法对各个分段的ＰＮ码进行估计，最后采用信码剥离算法去除信息码序列，得到和原始ＰＮ码序列完全重合的估计序列。但是，本文仅对单用户接收的情况进行了讨论，当多个用户信号同时到接收机时，ＰＮ码盲估计问题将更加复杂，这有待进一步的研究。

附录Ａ

证明：

利用反证法。假设经过调制后的｛口：｝仍是ｍ序列，则根据移位相加特性可知，对｛ａ：｝存在一个唯一的整数ｓ’满足下式：

｛ａｉ＋ｐａｌ＋ｌ｝＝｛ａｍ｝，ｋ≠ｚｍｏｄＮ（Ｘ．１）

把｛ａ：｝＝｛ａｉｏ吐｝代入可得

｛ａｉ＋ｋＯ）ｄｆ＋Ｉ｝ｏ｛口ｆ＋ｆ。ｄｆ＋ｚ｝＝｛口‘＋，ｏｄｉ＋，｝（Ｘ．２）

改变上式运算次序可得

｛口ｉ＋ｐａ；＋，｝ｏ｛ｄｉ＋户ｄ；＋ｆ｝＝｛口；＋，ｏｄｉ＋，｝

又｛ａ；｝是ｍ序列，式（２０）成立，故有

｛ａｉ＋，｝ｏ｛ｄ。＋ｐｄ；＋，｝＝｛口ｉ＋。｝ｏ｛ｄ；＋，｝，即

｛ｄｉ＋ｐｄ…｝＝｛ｄｍ｝（Ｘ．３）

由于ｄ。不为全０或全１时，根据ｍ序列得移位相加特性可知，只有当ｄ。也为ｍ序列时式（Ｘ．３）才能够成立。但是从定义我们知道，ｄ。为等概率分布信息码序列，故｛ｄ；｝实际上是最小游程长度为Ｎ／ｋ的序列，而这显然不符合ｍ序列的另一个重要特性：游程分布的随机特性，故（Ｘ．３）式是不成立的，因此，假设错误，｛ａ：｝不是ｍ序列，同时可知｛ａ；｝不具有移位相加特性。证毕。

参考文献

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［１１］甘良才等译．伪随机信号处理一理论与应用［Ｍ］．电子工业出版社，北京，２００７．３．

作者简介

王满喜，男，汉族，１９７９年生，中国人民

解放军理工大学通信工程学院博士生，中国

人民解放军６３８８０部队研究所工程师，主要

研究方向为通信工程和通信对抗。

Ｅ－ｍａｉｌ：ｍａｎｘｉ＿ｗａｎｇ＠１２６．ｃｏｍ

李宏，男，汉族，１９６８年生，中国人民解放军６３８８０部队研究员，博士，主要研究方向为雷达对抗、通信对抗。

马刈非，男，汉族，１９５８年生，中国人民解放军理工大学通信工程学院博士生导师，教授，主要研究方向为卫星通信工程，卫星通信网络。

陶业荣，男，汉族，１９７６年生，中国人民解放军６３８８０部

队研究所工程师，主要研究方向为通信对抗。

非周期性DSSS信号的PN码序列盲估计

作者：王满喜，李宏，马刈非，陶业荣

作者单位：王满喜(中国人民解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007;中国人民解放军63880部队,河南洛阳,471003)，李宏,陶业荣(中国人民解放军63880部队,河南洛阳,471003)，马刈

非(中国人民解放军理工大学通信工程学院,江苏南京,210007)

刊名：

信号处理

英文刊名：SIGNAL PROCESSING

年，卷(期)：2009，25(10)

被引用次数：0次

参考文献(11条)

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下载时间：2011年2月18日

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