【摘 要】
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提出了一种适用于低信噪比情况下提取扩频信号特征参数的算法。该算法通过对被测信号的多次采样、分段累乘,扩大了待分解信号的样本数,降低了噪声的影响,从而能够获得比传统
【机 构】
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成都大学电子信息工程学院,电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61271168)~~
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提出了一种适用于低信噪比情况下提取扩频信号特征参数的算法。该算法通过对被测信号的多次采样、分段累乘,扩大了待分解信号的样本数,降低了噪声的影响,从而能够获得比传统子空间分解算法更好的性能。通过分段累乘构造的自相关矩阵,对其进行特征值分解后,表现出对噪声不敏感的特性,在一定程度上克服了常规方法的噪声敏感缺点。对算法的仿真计算表明,该方法应用在低信噪比的通信环境下,信号特征值不会被噪声湮没,解决了传统子空间方法在低信噪比条件下的分辨率不足的问题。该算法的提出对低信噪比条件下的扩频信号处理和参数检测有重要的工程和实际意义。
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