基于SVD-K-means算法的软扩频信号伪码序列盲估计

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摘 要：

针对通信中软扩频信号伪码序列盲估计困难的问题，提出一种奇异值分解（singular value decomposition， SVD）和K-means聚类相结合的方法。该方法先对接收信号按照一倍伪码周期进行不重叠分段构造数据矩阵。其次对数据矩阵和相似性矩阵分别进行SVD完成对伪码序列集合规模数的估计、数据降噪、粗分类以及初始聚类中心的选取。（剩余10167字）

试读结束

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