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申请/专利权人：电子科技大学;鹏城实验室

摘要：本发明公开了一种WCDMA结构信号的时隙盲同步方法，可以在非合作情况下，利用特征分解算法，通过记录最大特征值或者记录最大特征值与次大特征值之差的方案进行谱峰搜索，对WCDMA结构的下行信号进行时隙起始点的盲估计。使用本发明方法，即使在信号预处理阶段的效果不理想，即相位失配的情况，也可以达到时隙同步的效果。由于WCDMA信号结构是要求主同步码具有极强的自相关性能的，在信道结构类似的情况下，即使非合作方采用了新的主同步码，利用该方案也能有效地估计时隙的起始位置，完成时隙盲同步。由于特征分解广泛应用于直扩信号的扩频信号估计，本方法在时隙盲同步的基础上，也可以同时将主同步码完成估计提取。

主权项：1.一种WCDMA结构信号的时隙盲同步方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取非合作通信条件下WCDMA下行链路的基带信号；所述基带信号包括I路基带信号和Q路基带信号；S2、对获取的两路基带信号分别按时隙时间进行整数倍采样，并将采样后的信号划分为与PSC码等长的矩阵X；S3、对I路基带信号和Q路基带信号对应的矩阵X均进行特征分解，记录每次特征分解时的特征值；S4、将两路基带信号特征分解时的特征值进行合并作为特征分解结果，进行时隙起始点估计，进而实现时隙盲同步；所述步骤S2中，将采样后的I路基带信号或Q路基带信号划分成与PSC码等长的矩阵X的方法具体为：A1、利用能量最大原则确定采样后的基带信号的最佳采样点，并截取N帧信号；A2、将38400×N的数据转换为行数为2560，列数为15×N的矩阵A；A3、依次将矩阵A中后一列的前255bit数据拼接到前一列的末尾，并舍弃最后一列，得到行数为2815，列数为15×N-1的矩阵，即为矩阵X；所述步骤S3中对I路基带信号或Q路基带信号进行特征分解的方法具体为：S31、确定一个行数为256，列数为15×N-1的滑动窗；S32、在构建矩阵X时，确定每次滑动滑动窗时截取数据的近似相关矩阵S33、依次对每个对近似相关矩阵进行特征分解，获取对应的特征值；所述步骤S4具体为：B1、根据每次特征分解时的最大特征值，绘制对应的波形图；B2、将绘制的波形图中的峰值所在位置对应的时隙作为时隙起始点，进而实现时隙盲同步。

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