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公开(公告)号：CN106067868A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201610528716.8
申请日：2016-07-06
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04L25/0238 , H04B1/707
Abstract: 本发明请求保护一种基于RBF神经网络的DS‑SS信号伪码盲估计方法，属于信号处理技术领域。该方法首先将已进行连续周期分段的一周期接收信号采样后作为神经网络的输入信号与期望信号，并根据RBF来有监督地调节神经网络，用网络第二层权值向量的符号函数来代表DS‑SS信号的伪码序列，然后通过不断输入信号来反复训练权值直至收敛，最终就可以通过该权值向量的符号函数将信号的伪码重建出来。该方法克服了信号自相关矩阵特征分解方法在实现直接序列扩频(DS‑SS)信号伪码盲估计时存在处理数据向量不能太长以及BP神经网络方法存在伪码较长以及信噪比较低时收敛性能差的问题。仿真实验表明，即使在‑13dB信噪比或伪码长度为1000位条件下，该方法仍然有效。
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公开(公告)号：CN106226791A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610527301.9
申请日：2016-07-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种并行SCPC(Sub Carrier Phase Cancellation)与HRC(High-resolution correlator)相结合的高阶BOC信号多径抑制算法，属于信号处理技术领域。通过将接收到的BOC信号经过射频前端处理后得到待用的BOC信号，解调得到BOC和QBOC信号；将生成的本地BOC信号进行两组不同间隔的超前滞后处理，得到两组超前、滞后码；利用SCPC算法得到两组不同间隔的鉴相曲线；将得到的两组鉴别曲线进行线性组合得到新的HRC鉴别曲线，从而实现对高阶BOC信号的多径影响进行抑制。本方法能够有效的抑制多径的影响，消除了跟踪模糊点，提高了跟踪精度，并且抗多径误差包络的面积与传统的算法相比优化了80％以上，对于抗多径方面的研究具有一定的重要意义。
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公开(公告)号：CN106209312B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201610527274.5
申请日：2016-07-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种利用软判决的循环码参数盲识别算法，属于信号处理技术领域。首先求出所有码字长度n和生成多项式为xn‑1的因式对应的校验矩阵，放入校验矩阵库中；然后使用M2/M4估计器估计信道中的信号幅值及噪声方差；再利用截获的循环码码流，构造截获矩阵，调用该码字长度对应校验矩阵库中的校验矩阵，得到校验子的后验概率的平均对数似然比；最后根据循环码的性质，识别出码字长度、同步时刻和生成多项式。本算法可以在仅仅已知编码方式为循环码，并且较低信噪比的情况下，同时识别出码字长度、同步时刻和生成多项式，从而对循环码参数盲识别具有重要意义。
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公开(公告)号：CN106209312A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610527274.5
申请日：2016-07-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种利用软判决的循环码参数盲识别算法，属于信号处理技术领域。首先求出所有码字长度n和生成多项式为xn-1的因式对应的校验矩阵，放入校验矩阵库中；然后使用M2/M4估计器估计信道中的信号幅值及噪声方差；再利用截获的循环码码流，构造截获矩阵，调用该码字长度对应校验矩阵库中的校验矩阵，得到校验子的后验概率的平均对数似然比；最后根据循环码的性质，识别出码字长度、同步时刻和生成多项式。本算法可以在仅仅已知编码方式为循环码，并且较低信噪比的情况下，同时识别出码字长度、同步时刻和生成多项式，从而对循环码参数盲识别具有重要意义。
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