在短碼直擴(kuò)信號(hào)偽碼（pseudo-noise,PN）序列的盲估計(jì)中,特征值分解（eigenvalue decomposition,EVD）算法、奇異值分解（singular value decomposition,SVD）算法和壓縮投影逼近子空間跟蹤（projection approximation subspace tracking with deflation,PASTd）算法常被用來(lái)估計(jì)PN序列。然而,當(dāng)非同步時(shí)延未知時(shí),最大特征值和次大特征值可能相近,此時(shí)估計(jì)出的最大特征向量實(shí)際上是最大特征值和次大特征值對(duì)應(yīng)特征向量的任一非零線性組合,即估計(jì)出的最大特征向量存在酉模糊,這會(huì)導(dǎo)致從最大特征向量中估計(jì)PN序列的算法性能可能很差。針對(duì)此問(wèn)題提出了一種利用協(xié)方差矩陣性質(zhì)估計(jì)PN序列的算法。仿真結(jié)果表明:所提算法不僅能解決非同步時(shí)延未知時(shí)估計(jì)PN序列算法性能可能很差的問(wèn)題,還能在低信噪比下獲得良好的估計(jì)性能。 

【文章來(lái)源】：重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2020,34(02)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

τ=2Tc時(shí)EVD算法估計(jì)的最大特征向量

τ=2Tc時(shí)SVD算法估計(jì)的最大特征向量

τ=2Tc時(shí)DPASTd算法估計(jì)的最大特征量

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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