基于ML的多径信道下直扩信号PN码和信道的联合盲估计

刘秋红; 许漫坤; 李天昀

doi:10.12263/DZXB.20200024

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基于ML的多径信道下直扩信号PN码和信道的联合盲估计

学术论文 | 更新时间：2025-12-08

- 基于ML的多径信道下直扩信号PN码和信道的联合盲估计
- Joint Blind Estimation of PN Codes and Channels with Maximum Likelihood for DSSS Signals in Multipath Channels
- 电子学报 2021年49卷第8期页码：1480-1488
- 作者机构：
  
  信息工程大学，河南郑州 450001
- 作者简介：
  
  [ "刘秋红女，1991年出生，江苏连云港人.现为信息工程大学研究生.研究方向为通信信号分析与处理.E-mail:1217283177@qq.com" ]
  许漫坤女，1977年出生，河南安阳人.现为信息工程大学副教授.研究方向为智能信号、图像处理与模式识别.
  李天昀男，1979年出生，江西萍乡人.现为信息工程大学副教授、硕士生导师.研究方向为软件无线电、通信信号处理.
- 基金信息：
- DOI：10.12263/DZXB.20200024
  中图分类号： TN911.6;
- 收稿：2019-12-25，
  
  修回：2020-08-19，
  
  纸质出版：2021-08-25
- 稿件说明：
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刘秋红,许漫坤,李天昀.基于ML的多径信道下直扩信号PN码和信道的联合盲估计[J].电子学报,2021,49(08):1480-1488.

LIU Qiu-hong,XU Man-kun,LI Tian-yun.Joint Blind Estimation of PN Codes and Channels with Maximum Likelihood for DSSS Signals in Multipath Channels[J].ACTA ELECTRONICA SINICA,2021,49(08):1480-1488.
刘秋红,许漫坤,李天昀.基于ML的多径信道下直扩信号PN码和信道的联合盲估计[J].电子学报,2021,49(08):1480-1488. DOI： 10.12263/DZXB.20200024.

LIU Qiu-hong,XU Man-kun,LI Tian-yun.Joint Blind Estimation of PN Codes and Channels with Maximum Likelihood for DSSS Signals in Multipath Channels[J].ACTA ELECTRONICA SINICA,2021,49(08):1480-1488. DOI： 10.12263/DZXB.20200024.

摘要

针对非协作通信下多径信道直接序列扩频信号伪随机（PN，Pseudorandom）码的估计难题，本文在分析信号二阶统计特性的基础上，提出了一种基于最大似然（ML，Maximum Likelihood）的PN码和多径信道联合盲估计的方法.该方法首先建立PN码和信道序列的最大似然数学模型，然后通过交替转换数学模型和使用迭代最小二乘投影（ILSP，Iterative Least Square Projection）算法实现PN码和多径信道的联合估计.为了进一步降低算法复杂度和避免矩阵求逆，本文给出了算法的自适应求解方式.此外，针对低信噪比下信道估计误差引起PN码的估计精度下降的问题，本文提出了一种基于迭代总体最小二乘投影的改进算法.所提算法不受PN码码型限制，并通过仿真实验验证了算法的有效性.

Abstract

To solve the problem of pseudorandom (PN) codes estimation for direct sequence spread spectrum (DSSS) signals over multipath channels in non-cooperative communication

based on analyzing the second-order statistics of the signals

a method for joint blind estimation of PN codes and channels with maximum likelihood (ML) is proposed. First

we establish a ML mathematical model of PN codes and multipath channels. Then

we iteratively transform the mathematical model and use the iterative least square projection (ILSP) algorithm to estimate the PN code and channel. Furthermore

to reduce the complexity of the algorithm and avoid the matrix inversion

we present an adaptive rule of our algorithm. Finally

to avoid the decrease of PN code estimation accuracy caused by the channel estimation error

especially under low signal-to-noise ratio

an improved algorithm based on the iterative total least squares projection (ITLSP) is presented. The proposed methods are applicable to all types of PN codes and the simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the algorithms.

关键词

Keywords

references

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