利用改進PAST算法的直擴信號PN碼盲估計*

盛世強**a,楊文革b,陳曉威

(航天工程大學a.研究生管理大隊；b.光電裝備系；c.研究生管理大隊,北京101416)

1 引 言

直接序列擴頻(Direct Sequence Spread Spectrum，DS-SS)技術因其良好的隱蔽性、抗干擾能力和碼分多址特性而被廣泛地應用于衛星導航系統、航天測控、JTIDS等軍事和民用通信領域中。在通信對抗領域中，DS-SS信號的盲處理研究成為熱點問題，其中最關鍵的是偽隨機(Pseudo Noise,PN)碼的盲估計問題[1]。

PN碼盲估計方法目前主要包括基于特征分析估計方法[2]、基于特征多項式估計方法[3-4]和基于相關運算估計方法[5-6]。與其他兩種方法相比，基于特征分析估計方法估計精度高，且不受PN碼類型限制，是主要的PN碼盲估計方法。

根據主特征向量提取方式的不同，基于特征分析估計方法可以分為矩陣分解法、PAST方法[7-8]和神經網絡法[9-10]。矩陣分解法估計精度最高，但需要對數據進行批處理，計算復雜度高，且跟蹤環境變化的能力不強，難以滿足實時性處理的需要。針對該問題，神經網絡法和投影逼近子空間(Projection Approximation Subspace Tracking,PAST)方法在犧牲一定精度前提下均可以實現主特征向量快速提取，且PAST方法幾乎不受初值設定、訓練樣本等因素影響，穩定性更好且估計精度更高。但PAST方法存在以下兩個問題：一是固定遺忘因子無法兼顧收斂速度和精度，且不能跟蹤信噪比變化，從而影響估計精度；二是在迭代進行時，依賴人工判讀而不能實現迭代是否收斂的自動判斷，限制了其在實際中的應用。

針對上述問題，本文提出了一種基于改進PAST算法的DS-SS信號PN碼盲估計方法。……