多径环境下异步长码DS-CDMA信号伪码与信息序列盲估计方法

本文主要探讨了多径环境下异步长码直接序列码分多址（DS-CDMA）信号的伪码序列及信息序列盲估计问题。DS-CDMA技术因其抗干扰性和保密性而在通信领域广泛应用，但在非协作通信场景中，由于接收方未知扩频码，即使信号被截获，伪码序列和信息序列的识别也颇具挑战性。现有的研究主要聚焦于短码扩频情况，而对于长码扩频，如Gold序列和M序列等，估计方法相对较少。 已有的估计方法包括迭代最小二乘投影法，它在处理短码DS-CDMA信号时表现良好，但在估计长码时易受缺失数据影响。矩阵填充和3阶相关算法虽能处理长码，但局限于m序列估计，不适用于所有类型的伪码。特征值分解法在用户功率接近时可能会产生多个近似特征值，影响精确估计。信号子空间投影算法虽然能实现盲估计，但计算复杂度较高。Fast-ICA算法在低信噪比下估计性能下降，因为它在白化处理过程中可能丢失关键信息。 然而，实际应用中的无线信道多为多径环境，这增加了信号处理的复杂性。本文针对这一问题，提出了一种基于缺失平行因子（PARAllel Factor Analysis, PARAFAC）的新型盲估计方法。PARAFAC是一种多模式分解技术，能有效地处理多径带来的多通道信息。这种方法旨在克服多径环境下数据缺失和信道效应，提高长码DS-CDMA信号伪码序列及信息序列的估计精度，并能在复杂无线环境中展现出更好的鲁棒性和适应性。 该研究不仅填补了长码DS-CDMA信号伪码序列估计的理论空白，也为实际通信系统的信号处理提供了新的解决方案，尤其是在多径环境下的通信对抗和信号识别方面，有着重要的理论和实践意义。通过与现有方法的比较，本文提出的估计方法有望在性能、鲁棒性和实用性上有所突破，推动通信领域技术的进步。