Blind estimation of chaotic spread spectrum sequences by using neural network
利用神经网络盲估计混沌直扩信号扩频序列*

混沌扩频序列具有比传统直扩序列更高复杂度的特点，然而它也同时是盲估计混沌直扩序列的难点。利用神经网络能无限任意逼近非线性函数的特点，设计了一种改进型的基于神经网络盲估计混沌扩频序列的方法。仿真结果表明，该方法无需搜索信息码和扩频序列之间的同步点，即使是在较低信噪比的条件下，仍然能有效的从噪声背景中盲分离出混沌扩频信号，并且盲估计出原始混沌序列。