【摘 要】
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针对长码直接序列扩频信号的扩频码及信息序列盲估计问题,提出基于重叠分段MCMC-UKF的扩频码及信息序列联合估计算法。在贝叶斯框架模型下,结合重叠分段的思想,利用UKF算法求
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划(91538201),泰山学者专项(ts201511020)
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针对长码直接序列扩频信号的扩频码及信息序列盲估计问题,提出基于重叠分段MCMC-UKF的扩频码及信息序列联合估计算法。在贝叶斯框架模型下,结合重叠分段的思想,利用UKF算法求解非线性模型,估计各参数后验概率的均值和方差,通过MCMC方法迭代抽样得到各分段扩频序列,进行序列拼接以完成对扩频序列及信息序列的估计。仿真结果表明,该算法能适应较低的信噪比环境,且不受扩频序列类型的限制。
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