基于k-means算法的直扩信号信息及伪码序列盲估计方法

摘要

本文研究了非协作条件下短码直接序列扩频(Short Code-Direct Sequence Spread Spectrum,SC-DSSS)信号的信息序列和伪码序列盲估计问题,针对现有的矩阵分解方法在伪码周期较长、观测矩阵较大的条件下存在计算量大、估计速度慢的问题,提出一种基于k均值聚类(k-means)的SC-DSSS信号信息序列及伪码序列估计方法.首先将采样后的观测信号按照信息码宽度分割,然后利用k-means算法对分割后码片进行聚类,在伪码序列未知的情况下,实现信息序列的盲估计.在此基础上对码片进行同相相加反相相减的处理,随后对信息码片按照伪码宽度进一步分割,最后对分割后码片进行伪码聚类实现伪码序列的盲估计.仿真实验结果验证了该方法的可行性与有效性.