УДК 621.391.266
МЕТОД ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОЙ ОЦЕНКИ
ПСЕВДОСЛУЧАЙНЫХ СИГНАЛОВ
НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ МНОГОСВЯЗНОЙ ЦЕПИ МАРКОВА
Д. Е. Прозоров
Вятский государственный университет
Получена 16 октября 2013 г.
Аннотация. В статье
рассмотрена задача последовательной оценки псевдослучайных сигналов (ПСС),
построенных на рекуррентных последовательностях максимального периода
(М-последовательностях). В качестве модели М-последовательности предложена
многосвязная цепь Маркова. На основе предложенной модели разработан алгоритм
нелинейной фильтрации ПСС, позволяющий сократить время кодовой синхронизации в
системах связи с расширением спектра методом прямой последовательности.
Ключевые слова: кодовая
синхронизация, многосвязная цепь Маркова, последовательная оценка,
псевдослучайный сигнал.
Abstract:
The problem of sequential estimation of pseudonoise (PN) signals
derived from m-sequences
is considered. The multilink Markov chain is proposed as a model of m-sequence. The
algorithm of nonlinear filtering of PN signals is developed based on proposed
model. This algorithm allows reducing the time of code synchronization in DSSS systems.
Key
words: code synchronization, multilink Markov chain, sequential
estimation, pseudonoise signal.