基于ilsp算法的同步ds-cdma信號盲解擴方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于盲解擴技術(shù)領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種基于ILSP算法的同步DS-CDMA信號盲 解擴方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 直接序列擴頻(Direct Sequence Spread Spec1:;rum,DSSS)通信技術(shù)是現(xiàn)代通信 技術(shù)中最常見技術(shù)之一，由于其具有抗干擾、低截獲率等優(yōu)點，被廣泛的應(yīng)用于民用通信、 軍用通信、衛(wèi)星導(dǎo)航等領(lǐng)域，具有很高的研究價值。DSSS通信技術(shù)是在信號發(fā)送時，利用高 速率的擴頻序列與信息碼序列相乘，使得信號的頻譜被擴寬，譜密度降低，在接收方，再用 與發(fā)送時相同的高速序列與接收到的信號相乘，使信號的頻譜恢復(fù)完成解擴，而噪聲和干 擾的頻譜卻被擴展了，譜密度降低，運樣就很容易將噪聲和干擾從信號中濾除。
[0003] 對于合作接收方，可W用已知的擴頻序列進行DSSS信號解擴;而對于非合作方，由 于擴頻序列未知，因此對信號的解擴需要事先利用截獲信號樣本估計出擴頻序列。對于直 接序列碼分多址（Direct Sequence-Code Division Multiple Access，DS-CDMA)信號的 盲解擴問題，目前較為有效的方法為基于期望最大化化邱ec化tion Maximization,EM)算 法的盲解擴方法，該方法首先對樣本協(xié)方差矩陣進行特征分解，得到由各用戶擴頻碼波形 序列張成的信號子空間估計，并將觀測矩陣投影到信號子空間中。然后，再利用信息碼元序 列的有限符號集特性，將投影得到的信號樣本建模為高斯混合分布模型，通過EM算法得到 擴頻矩陣的極大似然估計，進一步得到信號幅度、擴頻碼波形序列及信息碼元序列的估計， 完成盲解擴。基于EM算法的盲解擴方法主要包括樣本協(xié)方差矩陣的計算與特征分解及高斯 混合分布模型的極大似然估計兩部分，而高斯混合分布模型的極大似然估計部分的計算復(fù) 雜度會隨用戶個數(shù)的增加劇烈增加，運對于解決多用戶問題是十分不利的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出了基于ILSP算法的同步DS-CDMA信 號盲解擴方法，該低信噪比條件下具有優(yōu)良的盲解擴性能。
[0005] 本發(fā)明的技術(shù)方案為：
[0006] 首先對接收到的同步短碼DS-CDMA信號的協(xié)方差矩陣進行特征分解，得到由各用 戶擴頻碼波形序列張成的信號子空間估計，然后根據(jù)擴頻碼的有限符號集特性，采用ILSP 算法求得同步短碼DS-CDMA信號的擴頻碼序列矩陣估計，最后由估計得到的信號擴頻序列 矩陣解擴得到用戶的信息碼矩陣，完成盲解擴。
[0007] 基于ILSP算法的同步DS-CDMA信號盲解擴方法，包括如下步驟：
[000引S1、非合作接收方截獲到的DS-CDMA信號經(jīng)碼元速率采樣后為：
[0009]
其中，R為用戶個數(shù)，r=l，2,3, . . .，R，Ar為第r個 用戶的信號幅度，Μ為信息碼個數(shù)，br為第r個用戶的采用BPSK調(diào)制的信息碼序列，cr為第r個 用戶的擴頻序列，L為擴頻因子，v(n)為方差為ο2的高斯白噪聲；
[0010] S2、求取截獲的同步短碼DS-CDAM信號的擴頻碼序列張成的信號子空間矩陣，具體 為：
[0011] S21、同步短碼DS-CDMA信號建模成矩陣模型Y = CABT+V，其中，LXR維矩陣C為擴頻 碼矩陣，A = diag([Ai，A2, . . .，Ar])為信號幅度對角陣，MXR維矩陣B為BPSK調(diào)制的信息碼矩 陣，V為方差為的高斯白噪聲矩陣；
[0012] S22、由信號矩陣模型求得信號樣本的協(xié)方差矩陣的估計分= ?γΗ/Μ和擴頻序列張 成的信號子空間估計矩陣&，其中，所述&為信號協(xié)方差矩陣特征分解，最大的R個特征值 對應(yīng)的特征向量所組成的矩陣；
[0013] S3、由S2所得信號子空間估計矩陣扔，根據(jù)擴頻序列的有限符號集特性，采用ILSP 算法來求信息碼矩陣C的估計矩陣c = t'v/'i，其中，RXR維矩陣f為模糊矩陣，具體實現(xiàn)步驟 為：
[0014] S31、令i = 0，隨機初始化R X R維矩陣腳；
[0015] S32、令i = i+l，計算
計算滬0 =(護1)-吃其中，sign()為取符號 運算；
[0016] S33、重復(fù)S32直到方法收斂或達到最大迭代次數(shù)A，其中，所述方法收斂的條件為
ε為收斂的口限值，最大迭代次數(shù)A為經(jīng)驗值；
[0017] S34、重復(fù)S31-S33H次，選擇迭代效果最好的一次作為最終結(jié)果；
[0018] S4、由S3得到擴頻碼估計矩陣C對截獲信號解護
，得到用戶信息碼矩 陣估計，完成盲解擴。
[0019] 進一步地，S33所述大迭代次數(shù)A為50次，ε = 1 X 1〇-9。
[0020] 進一步地，S：M 所述 Η=40。
[0021] 本發(fā)明的有益效果是：
[0022] 本發(fā)明首先對截獲同步短碼DS-CDMA信號的樣本協(xié)方差矩陣進行特征分解，得到 由各用戶擴頻碼序列張成的信號子空間估計，然后根據(jù)擴頻碼的有限符號集特性，采用 ILSP算法獲得擴頻碼序列矩陣的估計值，最后利用擴頻序列矩陣估計對截獲信號樣本進行 解擴，得到各用戶的信息碼估計。計算機仿真表明本發(fā)明在低信噪比條件下具有優(yōu)良的盲 解擴性能。
【附圖說明】
[0023] 圖1是本發(fā)明基于ILSP算法同步DS-CDMA信號盲解擴方法的【具體實施方式】流程圖。
[0024] 圖2是本發(fā)明具體實施1，不同用戶個數(shù)信號誤碼率隨信噪比變化曲線示意圖。
[0025] 圖3是本發(fā)明具體實施2,不同用戶個數(shù)信號誤碼率隨信息碼個數(shù)變化曲線示意 圖。
【具體實施方式】
[0026] 下面結(jié)合實施例和附圖，詳細說明本發(fā)明的技術(shù)方案。
[0027] 具體實施1、
[0028] 對不同用戶個數(shù)的信息碼矩陣誤碼率隨SNR(Signal Noise Rate,信噪比）變化進 行仿真，同時與相同情況下的合作通信進行對比。
[0029] 如圖1所示，本發(fā)明實現(xiàn)同步DS-CDMA信號盲解擴方法包括W下步驟：
[0030] S1、非合作接收方截獲到的DS-CDMA信號經(jīng)碼元速率采樣后為：
[0031]
其中，R為用戶個數(shù)，r=l，2,3, . . .，R，Ar為第r個 用戶的信號幅度，Μ為信息碼個數(shù)，br為第r個用戶的采用BPSK調(diào)制的信息碼序列，為第r個 用戶的擴頻序列，L為擴頻因子，v(n)為方差為的高斯白噪聲；
[0032] S2、求取截獲的同步短碼DS-CDAM信號的擴頻碼序列張成的信號子空間矩陣，具體 為：
[0033] S21、同步短碼DS-CDMA信號建模成矩陣模型Y = CABT+V，其中，LXR維矩陣C為擴頻 碼矩陣，A = diag([Ai，A2, . . .，Ar])為信號幅度對角陣，MXR維矩陣B為BPSK調(diào)制的信息碼矩 陣，V為方差為的高斯白噪聲矩陣；
[0034] S22、由信號矩陣模型求得信號樣本的協(xié)方差矩陣的估計i = 和擴頻序列張 成的信號子空間估計矩陣我，其中，所述良為信號協(xié)方差矩陣特征分解，最大的R個特征值 對應(yīng)的特征向量所組成的矩陣；
[0035] S3、由S2所得信號子空間估計矩陣巧，根據(jù)擴頻序列的有限符號集特性，采用ILSP 算法來求信息碼矩陣C的估計矩陣C = C/才-'，其中，R X R維矩陣#為模糊矩陣，ILSP算法每次 迭代過程將前次估計值作為新的零點，直到最后收斂或達到最大迭代次數(shù)為止，具體實現(xiàn) 步驟為：
[0036] S31、令i = 0，隨機初始化R X R維矩陣護巧;
[0037] S32、令i = i + l，計算
計算玲其中，si即0為取符號 運算；
[0038] S33、重復(fù)S32直到方法收斂或達到最大迭代次數(shù)A，其中，所述方法收斂的條件為
ε為收斂的口限值，最大迭代次數(shù)A = 50，ε = 1 X 10-9;
[0039] S34、為了提高方法性能，重復(fù)S31-S33出欠，選擇迭代效果最好的一次作為最終結(jié) 果，其中，Η=40;
[0040] S4、由S3得到擴頻碼估計矩陣C對截獲信號解擴
，得到用戶信息碼矩 陣估計，完成盲解擴。
[0041] 進行1000次蒙特卡洛實驗，最終得到的信息碼矩陣誤碼率隨SNR變化曲線圖，并與 合作情況(擴頻碼矩陣已知信息碼矩陣可由B = sign(cHY)得到)對比，如圖2所示。從圖中可 W看出本發(fā)明提出的盲解擴方法在低信噪比情況下性能良好，本方法的誤碼率隨信噪比的 增加逐漸逼近合作通信，證明本方法的有效性。
[0042] 具體實施2、
[0043] 對不同用戶個數(shù)的信息碼矩陣誤碼率隨信息碼個數(shù)變化進行仿真，并與合作情況 (擴頻碼矩陣已知信息碼矩陣可由B = sign(CHY)得到）對比。本次實施中信噪比固定為- 10地，信息碼數(shù)量變化范圍為10到390個，其他條件與實施1相同。通過1000次蒙特卡羅仿真 實驗得到信號誤碼率隨信息碼個數(shù)變化曲線圖如圖3所示。從圖中可W看出隨著信息碼個 數(shù)的增加，本方法的性能逐漸逼近合作通信，從而證明本方法的有效性。
【主權(quán)項】
1. 基于ILSP算法的同步DS-CDM信號盲解擴方法，其特征在于，包括如下步驟： 51、 非合作接收方截獲到的DS-CDM信號經(jīng)碼元速率采樣后為：I其中，r=l，2,3, . . .，R，Ar為第r個用戶的信號幅度，M 為信息碼個數(shù)，br為第r個用戶的采用BPSK調(diào)制的信息碼序列，Cr為第r個用戶的擴頻序列，L 為擴頻因子，V (η)為方差為σ2的高斯白噪聲。 52、 求取截獲的同步短碼DS-CDAM信號的擴頻碼序列張成的信號子空間矩陣，具體為： 521、 同步短碼DS-CDMA信號建模成矩陣模型Y = CABT+V，其中，L X R維矩陣C為擴頻碼矩 陣，A = CliagaA^A2,...，Ar])為信號幅度對角陣，MXR維矩陣B為BPSK調(diào)制的信息碼矩陣，V 為方差為σ 2的高斯白噪聲矩陣； 522、 由信號矩陣模型求得信號樣本的協(xié)方差矩陣的估計々=η-/Λ/和擴頻序列張成的 信號子空間估計矩陣墳，其中，所述A為信號協(xié)方差矩陣特征分解，最大的R個特征值對應(yīng) 的特征向量所組成的矩陣； 53、 由S2所得信號子空間估計矩陣民，根據(jù)擴頻序列的有限符號集特性，采用ILSP算法 來求信息碼矩陣C的估計矩陣e = 1，其中，RXR維矩陣#為模糊矩陣，具體實現(xiàn)步驟為： 531、 令i = 0，隨機初始化R X R維矩陣? ； 532、 令i = i+l，計算其中，sign〇為取符號運算； 533、 重復(fù)S32直到方法收斂或達到最大迭代次數(shù)A，其中，所述方法收斂的條件為ε為收斂的門限值，最大迭代次數(shù)A為經(jīng)驗值； 534、 重復(fù)S31-S33H次，選擇迭代效果最好的一次作為最終結(jié)果； 54、 由S3得到擴頻碼估計矩陣泛對截獲信號解擴得到用戶信息碼矩陣估 計，完成盲解擴。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ILSP算法的同步DS-CDMA信號盲解擴方法，其特征在于： S33所述大迭代次數(shù)A為50次，ε = I X 10-9。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ILSP算法的同步DS-CDMA信號盲解擴方法，其特征在于： 334所述!1=40。
【專利摘要】本發(fā)明屬于盲解擴技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于ILSP算法的同步DS-CDMA信號盲解擴方法。本發(fā)明首先對接收到的同步短碼DS-CDMA信號的協(xié)方差矩陣進行特征分解，得到由各用戶擴頻碼波形序列張成的信號子空間估計，然后根據(jù)擴頻碼的有限符號集特性，采用ILSP算法求得同步短碼DS-CDMA信號的擴頻碼序列矩陣估計，最后由估計得到的信號擴頻序列矩陣解擴得到用戶的信息碼矩陣，完成盲解擴。本發(fā)明方法具有優(yōu)良的盲解擴性能。
【IPC分類】H04B1/7105, H04L25/03
【公開號】CN105490705
【申請?zhí)枴緾N201610008345
【發(fā)明人】張花國, 閻林彬, 李鑫
【申請人】電子科技大學(xué)
【公開日】2016年4月13日
【申請日】2016年1月7日