【摘 要】
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针对低信噪比下二进制偏移载波信号的组合码序列以及信息序列盲估计问题,在未知时延下,利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法估计出的组合码序列及信息序列
【机 构】
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重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61371164,61671095,61701067,61702065,61771085);重庆市教育委员会科研项目(KJ1600427,KJ1600429);重庆市研究生科研创新项目(CYS17219);信号与信息处理重庆市市级重点实验室建设项目(CSTC2009CA2003)资助课题
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针对低信噪比下二进制偏移载波信号的组合码序列以及信息序列盲估计问题,在未知时延下,利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法估计出的组合码序列及信息序列,其最大奇异向量和次大奇异向量之间可能存在酉模糊现象。对于该问题的研究,提出一种改进的SVD方法对最大奇异向量及次大奇异向量进行线性组合,接着最优化筛选出其相应的系数矩阵,最后结合系数矩阵估计出组合码序列与信息序列。仿真结果表明,改进的SVD算法可同时应用于组合码和信息序列的估计且不受未知时延的影响,具有消模糊效果好、需要数据量少和抗噪性能强的特点。
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