摘要
本文研究了在非协作接收场景下多用户长码直接序列扩频（DSSS）信号的盲估计问题。在长码DSSS系统中，扩频序列的长度超过了扩频增益，且并非其整数倍，因此每个符号间隔中仅包含扩频序列的一部分。这样一来，传统的短码子空间方法无法直接估计出完整的扩频码子空间。为解决这一问题，本文提出了一种基于信号子空间重构与迭代最小二乘投影（ILSP）的盲解扩方法。首先，将具有相同扩频序列片段的符号样本进行分组，然后通过子空间分解得到多个片段子空间的估计值。接着，利用周期性选择结构将这些片段子空间组合起来，从而重构出完整的扩频码子空间。最后，通过ILSP方法来估计扩频序列并恢复传输的信息序列。仿真结果表明，该方法在低信噪比条件下依然有效，而且随着信噪比或样本量的增加，其信息序列的误码率会逐渐接近协作接收时的水平。
