重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2020, Vol. 34 ›› Issue (2): 140-146.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.02.020
李科军，高 勇
摘要： 在短码直扩信号伪码（ｐｓｅｕｄｏｎｏｉｓｅ，ＰＮ）序列的盲估计中，特征值分解（ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ＥＶＤ）算法、奇异值分解（ｓｉｎｇｕｌａｒｖａｌｕｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ＳＶＤ）算法和压缩投影逼近 子空间跟踪（ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎｓｕｂｓｐａｃｅｔｒａｃｋｉｎｇｗｉｔｈｄｅｆｌａｔｉｏｎ，ＰＡＳＴｄ）算法常被用来估计 ＰＮ序列。然而，当非同步时延未知时，最大特征值和次大特征值可能相近，此时估计出的最大 特征向量实际上是最大特征值和次大特征值对应特征向量的任一非零线性组合，即估计出的最 大特征向量存在酉模糊，这会导致从最大特征向量中估计 ＰＮ序列的算法性能可能很差。针对 此问题提出了一种利用协方差矩阵性质估计 ＰＮ序列的算法。仿真结果表明：所提算法不仅能 解决非同步时延未知时估计 ＰＮ序列算法性能可能很差的问题，还能在低信噪比下获得良好的 估计性能。
中图分类号:
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