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.