系统工程与电子技术

作者：张天骐, 吴仙越, 吴云戈, 李春运

单位：重庆邮电大学通信与信息工程学院, 重庆 400065

关键词：新信息准则,长短码估计,梅西算法,主子空间跟踪

基金：国家自然科学基金(61671095);国家自然科学基金(61702065);国家自然科学基金(61701067);国家自然科学基金(61771085);重庆市自然科学基金(cstc2021jcyj-msxmX0836);信号与信息处理重庆市市级重点实验室建设(CSTC2009CA2003);重庆市教育委员会科研项目(KJ1600427);重庆市教育委员会科研项目(KJ1600429)

针对长短码直接扩频序列(long and short code direct sequence spread spectrum, LSC-DSSS)信号序列估计难题, 在已知LSC-DSSS信号参数的条件下, 提出一种基于新信息准则(novel information criterion, NIC)神经网络联合梅西算法的长短码信号序列估计方法。将LSC-DSSS信号输入NIC神经网络以估计随机采样起点, 再通过不断输入数据训练NIC神经网络权值向量。当网络收敛时, 权值向量的符号值即为LSC-DSSS信号的复合码序列片段。使用延迟相乘, 消除幅度模糊与短扩频码序列的影响, 再利用梅西算法获得扰码序列的生成多项式。仿真实验结果表明, NIC神经网络较特征值分解法的抗噪声性能提高6 dB, 同时较Hebbian准则神经网络所需学习组数减少50%。

来源：2025年第2期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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