CN106789789B - Wcdma信号扰码估计和信源信息盲解码方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了WCDMA信号扰码估计和信源信息盲解码方法。本发明为解决WCDMA信号中信源信息和扰码盲估计问题，提出采用独立分量分析结合锁相环技术，在多用户和载波频率未知情况下估计不同用户的扰码序列和信源信息。首先利用扰码和OVSF码叠加序列的帧重复性，进行帧等间隔采样，建模成载波调制盲源分离的形式，其次利用复ICA方法分别估计出不同用户载波调制的信息码和扰码，然后将ICA所得的信息码和扰码通过锁相环以去掉频偏，通过判决可估计出原始信息码和扰码。在载波频率未知情况下，本发明可以有效识别多用户WCDMA信号扰码序列并对信源信息进行盲解码，并且比基于奇异值分解长扰码估计方法具有更好的性能。
Description
技术领域
本发明属于WCDMA信号处理领域，具体涉及在载波频率未知和多用户WCDMA信号扰码估计和信源信息盲解码方法。
背景技术
WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access,宽带码分多址)是第三代移动通信技术标准之一，具有抗干扰性、抗截获性强等优点，在军事通信和民用通信上有广泛应用。在WCDMA信号产生中，其数据符号和OVSF码相乘完成信道化操作，并利用25阶的长Gold码加扰。WCDMA扰码是将两个m序列为25阶的本原多项式生成的Gold序列截短为38400的码片，同时在截短的序列上叠加了WALSH码，使得我们很难利用Gold序列特性来对扰码进行估计。每个终端WCDMA上行信道中包含数据信道和控制信道，属于多用户信号，而且每个用户的扰码和Walsh码都不一样，这些都对WCDMA信号的扰码估计和盲解码带来很大难度。
目前的研究中，直扩信号中扩频序列估计分为短码扩频序列估计和长码扩频序列估计，其主要方法有子空间法，独立分量分析和基于本源多项式的三阶累积量。Zhang T Q等人提出了基于子空间的方法，在单用户情况下利用短PN码周期性实现了扩频序列的盲估计；沈雷等人根据DS-CDMA系统模型，将接收到的信号表示为盲源分离形式，利用独立分量分析法估计出信号中的扩频序列；但是上述方法只适用于短码直扩信号，并不能直接用于一个周期较长的伪随机码调制多个信息码的长码直扩信号中。为了解决长码直扩信号的伪随机码估计，P.-Y.Qui等人提出分段估计思想，将信号分割为相互重叠的部分，然后利用短码直扩信号方法估计出每一段的扩频序列，最后根据重叠部分拼接为整个扩频序列；但是基于分段奇异值分解的方法，只适用于单用户下m序列的长码直扩信号，对于混合多个长周期扩频信号并不能有效分离。赵知劲等人利用m序三阶累积量及其峰值特性实现了非周期长码直扩信号中的长码盲识别。但是这个算法需要知道Gold序列的整个周期，而在WCDMA协议中Gold码只是一个截短的部分Gold序列，无法得到全部的Gold码。同时基于三阶累积量的长扰码识别方法计算量巨大，对于25阶长扰码的WCDMA信号中Gold序列基本不可能识别。
如上所述，目前的伪随机码的估计都是在单用户和载波已解调的情况下做的研究，在多用户和频率未知的情况下，识别性能快速下降。WCDMA信号本身包含控制信道和数据信道属于多用户信号，而且扩频序列包含了Walsh码和25阶的长Gold码，所以上述方法并不适用于WCDMA信号。本文提出了多用户情况下载波调制WCDMA信号扰码盲估计算法。算法根据WCDMA信道结构特点，通过帧间隔采样，把载波调制的WCDMA信号建模成盲源分离形式，然后利用独立分量分析法结合锁相环技术对扰码和信息码盲估计。
发明内容
本发明的目的是解决WCDMA上行通信链路中，在多用户和有频偏情况下对不同用户的WCDMA信号扰码估计和信源信息盲解码方法。
本发明方法首先将接收到的载波频率未知和多用户叠加在一起的WCDMA信号建模，然后利用复独立分量分析分离不同用户的扰码和信息码，最后利用锁相环技术去除扰码和信息码中的剩余频偏。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案具体包括如下步骤：
步骤1.WCDMA上行专用物理信道包含上行专用物理数据信道(DedicatedPhysical Data Channel，DPDCH)和上行专用物理控制信道(Dedicated Physical ControlChannel，DPCCH)。在每个无线帧内DPDCH和DPCCH是I/Q码复用的。将接收到的多用户和未知频偏的WCDMA信号，转化为基带信号y(n)：
其中，dIk(n)表示第k个用户的DPDCH信息序列，wIk(n)为对应的OVSF码；dQk(n)表示第k个用户的DPCCH信息序列，wQk(n)为对应的OVSF码，其扩频因子为256；sIk(n)和sQk(n)分别表示第k个用户的长扰码实部和虚部，也就是截短的gold序列，长度和WCDMA信号一帧的长度一致，为38400个码片；h(n)为采用滚降因子为0.22的根升余弦滤波器；vk(n)服从单位均值的高斯分布；N表示接收到信号的长度。
步骤2.为将WCDMA信号建模为盲源分离结构模型，将接收到的信号按照DPDCH信道OVSF码周期进行等帧间隔采样。
2-1.将接收到的多用户WCDMA信号按照DPDCH信道OVSF码周期进行等帧间隔采样，长扰码Sk＝sIk+jsQk为第k个用户截短的长度为38400的Gold序列，wIk为第k个用户的DPDCH信道的OVSF码，dIk(·)为第k个用户DPDCH信道信息序列，长扰码周期T＝38400，L为DPDCH信道的OVSF码长度，M为帧数，对于接收到的信号，在第一帧中，从第一个码片开始连续采样长度为L的数据，然后忽略余下的数据，再从第二帧的第一个码片开始连续采样长度为L的数据，并忽略第二帧中后面的数据，根据第一帧和第二帧的情况，依次对后续的数据帧进行等帧间隔采样。同理，DPCCH信道所示帧采样结构与DPDCH信道所示帧采样结构相同，其帧采样周期也是DPDCH信道OVSF码长。由于每个用户的OVSF码和扰码都不相同，所以每个用户通过OVSF码和扰码组成的新的扩频序列也不相同。将接收到的多用户WCDMA信号看成是各个用户的业务信道和控制信道在不同码空间的投影，因此接收到多用户WCDMA信号能够建模成盲源分离的形式。
2-2.将WCDMA信号建模为盲源分离结构模型，具体表述如下：
由于每一帧的长度T＝38400，则根据帧间隔采样图，第m帧采样的数据形成一个向量，表示为：
Y′m＝[y((m-1)*38400+1),y((m-1)*38400+2),...,y((m-1)*38400+L)] (2)
根据WCDMA信号的结构，以及公式(1)和(2)，将帧等间隔采样后的向量Y′m能够建模成观测矩阵：
Ym＝GBm+Vm m＝1,2,…,M (3)
式(3)中，G是多用户载波调制的扩频序列组成的混合矩阵，Bm是由多用户组成的载波调制的第m帧信息码向量，Vm是方差为σ2的高斯噪声在第m帧采样得到的向量，其中：
B
式(4)中，Ck1表示第k个用户DPDCH信道中OVSF码和扰码叠加在一起的载波调制的扩频序列，Ck2表示第k个用户DPCCH信道中OVSF码和扰码叠加在一起的载波调制的扩频序列，bk1m和bk2m分别表示第k个用户DPDCH信道和DPCCH信道载波调制的第m帧信息码。即：
式(5)中，Δωk为第k个用户的载波频率，cI1k(i)＝wIk(i)·sIk(i)，cI2k(i)＝wIk(i)·sQk(i)表示为DPDCH信道的OVSF码分别与扰码实部和虚部叠加组成的新的扩频码，cQ1k(i)＝wQk(i)·sIk(i)，cQ2k(i)＝wQk(i)·sQk(i)表示为DPCCH信道的OVSF码分别与扰码实部和虚部叠加组成的新的扩频码，由于DPCCH信道的OVSF码为全1码片，故叠加的新的扩频序列还是扰码本身，即：cQ1k(i)＝sIk(i)，cQ2k(i)＝sQk(i)。
式(6)中，bIk(m)，bQk(m)分别表示第k个用户的DPDCH和DPCCH信道的第m帧信息码，且bIk(m)＝dIk(T(m-1)/L)，bQk(m)＝dQk(T(m-1)/L)。
由公式(3-6)可知，混合矩阵G是扰码和OVSF码叠加的新的扩频码以QPSK调制在载波Δωk上构成，每帧信息码Bm是以BPSK调制在载波Δωk·T上构成，每一个信号对应两个信号子空间。由于混合矩阵是满秩，且信源是统计独立的，所以多用户WCDMA信号经过时域截段取值后，能够建模成时域盲源分离的形式。此时，通过盲源分离算法可以对所有用户载波调制的信息码Bm和扩频序列G进行估计。
步骤3.利用PCA(Principal Component Analysis主分量分析)对观测矩阵进行白化，通过基于复数Fast-ICA算法对白化后的数据进行处理。具体如下所述：
3-1.利用PCA对观测矩阵进行白化:
根据观测矩阵Ym＝GBm+Vm(m＝1,…,M)估计其协方差矩阵RYY，即RYY＝E[YmYm T]，对RYY做奇异值分解RYY＝UDUT。其中U为正交矩阵，D为对角矩阵。U＝[Us,UN]，Us＝[u1,u2,…,u2K]，UN＝[u2K+1,u2K+2,…,uL]；DS＝diag(λ1,λ2,…,λ2K)，DN＝diag(λ2K+1,λ2K+2,…,λL)。其中US为信号子空间，UN为噪声子空间，u为RYY的特征向量，λ为RYY的特征值。
为了减少计算复杂度，接收信号被投影到信号子空间，则白化矩阵为白化后的信号为：
其中，白化后的混合矩阵是一个正交矩阵，且白化后的信号从L维降为2K维。
3-2.基于复数Fast-ICA算法，对白化后的数据进行处理,具体步骤如下：
将观测信号白化后，选用基于复数的快速定点算法对信源信息和混合矩阵进行盲分离，其目的就是选择一个正交的分离矩阵W＝[w1,w2,…,w2K]。
首先选择分离向量初始值，然后采用如下公式进行迭代：
式(8)中：zm是白化处理后的信号，非线性函数g(a)＝1/(0.1+a)。对式(8)进行迭代直到收敛，则可得到第一个分离向量w1。如果要分离出多个分离向量，则需要对以上步骤重复进行即可。为了避免每次重复得到同一个分离向量，需要对式(8)在每次迭代后进行紧缩算法正交化处理：
式中：w1,w2,…,wp-1是已经得到的前p-1个分离向量。重复执行式(8)、(9)，直到搜索算法收敛，可以得到第p个分离向量wp。算法一直运行到p＝2K，则整个搜索算法结束。
可得观测矩阵中信息码向量的估计值：
式中为经过独立分量分析后对观测矩阵中信息码向量Bm的估计。
3-3.对观测矩阵中的混合矩阵G进行估计，具体步骤如下：
利用步骤3-2的独立分量分析算法估计出所有用户的扩频序列，根据公式(7)和(10)，当分离矩阵W＝[w1,w2,…,w2K]搜索结束后，有WA＝I，即
在WCDMA信号中，由于扩频增益，信号子空间的能量远大于噪声子空间的能量，故由观测矩阵Ym的协方差矩阵RYY近似能够得到：
将公式(11)带入公式(12)能够估计出信道矩阵为：
从上面分析可知，本文提出的快速不动点算法可以同时分离出所有用户信息Bm并估计混合矩阵G。
步骤4.对观测矩阵中的信息码向量Bm进行数据解调和扰码估计，具体步骤如下：
经过ICA后所得到的每个用户的信息码向量Bm是以BPSK调制在载波Δωk·T上构成的，如公式(6)所示意，故将载波调制的信息码向量Bm通过锁相环去掉频偏。同时，由公式(5)，经ICA后所得到的每个用户的扩频码是以QPSK调制在载波Δωk上构成的。由于DPCCH信道的Walsh码为全1码片，且cQ1k(i)＝sIk(i)，cQ2k(i)＝sQk(i)，可以看出，与DPCCH信道的Walsh码叠加在一起的扰码序列还是扰码本身，则公式(5)中每个用户的扩频序列Ck2也就是载波调制的扰码序列，所以将ICA所得到的载波调制的扰码序列通过锁相环后可直接对复扰码的实部和虚部进行盲估计。
对于锁相环后盲估计所得到的信息码向量Bm和扰码的幅度具有不确定性，故对锁相环所得到的数据进行判决，让数据中大于0的数判为1，小于0的数判为-1，判决后就可估计出解调后的信源信息和扰码序列。
步骤5.由于所得到扰码序列是部分序列，故根据步骤1-步骤4能够依次估计出长度为L的扰码序列片段，然后再拼接在一起，从而得到完整的扰码序列。
本发明有益效果如下：
本发明通过通过分析WCDMA信号模型，利用OVSF码和截短的扰码组成新的扩频码，推导出了WCDMA信号的载波调制盲源分离模型，提出了基于独立分量分析和锁相环技术对接收到的WCDMA信号中的扰码和信息数据进行盲估计。这种基于载波调制WCDMA信号的ICA盲解码算法比传统的基于奇异值分解盲解码方法具有更好的性能。
附图说明
图1是第k个用户WCDMA信号帧间隔采样结构示意；
图2是WCDMA信号盲分离流程图；
图3是帧长为300帧，信噪比5dB,载波频率1Hz左右，用户数为3，不同用户的扰码实部序列盲估计和原始扰码实部序列对比图；
图4是帧长为300帧，信噪比5dB,载波频率1Hz左右，用户数为3，不同用户的信息码盲估计和原始信息码对比图。
图5是相关系数仿真图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
如图2所示，在载波频率未知情况下，WCDMA信号扰码估计和信源信息盲解码方法，具体包括如下步骤：
步骤1.本发明WCDMA信号扰码估计和信源信息盲解码方法在使用时，首先将接收到的多终端和未知频偏的WCDMA信号，转化为基带信号y(n)：
其中，dIk(n)表示第k个用户的DPDCH信息序列，wIk(n)为对应的OVSF码；dQk(n)表示第k个用户的DPCCH信息序列，wQk(n)为对应的OVSF码，其扩频因子为256；sIk(n)和sQk(n)分别表示第k个用户的长扰码实部和虚部，也就是截短的gold序列，长度和WCDMA信号一帧的长度一致，为38400个码片；h(n)为采用滚降因子为0.22的根升余弦滤波器；vk(n)服从单位均值的高斯分布；N表示接收到信号的长度。
步骤2.为将WCDMA信号建模为盲源分离结构模型，将接收到的信号按照DPDCH信道OVSF码周期进行等帧间隔采样。
在图1中，长扰码Sk＝sIk+jsQk为第k个用户截短的长度为38400的Gold序列，wIk为第k个用户的DPDCH信道的OVSF码，dIk(·)为第k个用户DPDCH信道信息序列，长扰码周期T＝38400，L为DPDCH信道的OVSF码长度，M为帧数，阴影部分即为每一帧的采样数据。从图1中可以看出，对于接收到的信号，在第一帧中，从第一个码片开始连续采样长度为L的数据，然后忽略余下的数据，再从第二帧的第一个码片开始连续采样长度为L的数据，并忽略第二帧中后面的数据，依次进行等间隔采样。同理，DPCCH信道也为上述所示帧采样结构，其帧采样周期也是DPDCH信道OVSF码长。由于每个用户的OVSF码和扰码都不相同，所以它们组成的新的扩频序列也不相同。接收到的多用户WCDMA信号，可以看成是各个用户的业务信道和控制信道在不同码空间的投影，所以接收到WCDMA可以建模成盲源分离的形式。
具体表述如下，由于每一帧的长度T＝38400，则根据图1所示的帧间隔采样，第m帧采样的数据形成一个向量，可以表示为：
Ym＝[y((m-1)*38400+1),y((m-1)*38400+2),...,y((m-1)*38400+L)] (2)
根据WCDMA信号的结构，以及公式(1)和(2)，帧等间隔采样后的向量可以建模成：
Ym＝GBm+Vm m＝1,2,…,M (3)
式(3)中，G是多用户载波调制的扩频序列组成的矩阵，Bm是由多用户组成的载波调制的第m帧信息码向量，Vm是方差为σ2的高斯噪声在第m帧采样得到的向量，其中：
式(4)中，Ck1表示第k个用户DPDCH信道中OVSF码和扰码叠加在一起的载波调制的扩频序列，Ck2表示第k个用户DPCCH信道中OVSF码和扰码叠加在一起的载波调制的扩频序列，bk1m和bk2m分别表示第k个用户DPDCH信道和DPCCH信道载波调制的第m帧信息码。即：
式(5)中，Δωk为第k个用户的载波频率，cI1k(i)＝wIk(i)·sIk(i)，cI2k(i)＝wIk(i)·sQk(i)表示为DPDCH信道的OVSF码分别与扰码实部和虚部叠加组成的新的扩频码，cQ1k(i)＝wQk(i)·sIk(i)，cQ2k(i)＝wQk(i)·sQk(i)表示为DPCCH信道的OVSF码分别与扰码实部和虚部叠加组成的新的扩频码，由于DPCCH信道的OVSF码为全1码片，故叠加的新的扩频序列还是扰码本身，即：cQ1k(i)＝sIk(i)，cQ2k(i)＝sQk(i)。式(6)中，bIk(m)，bQk(m)分别表示第k个用户的DPDCH和DPCCH信道的第m帧信息码，且bIk(m)＝dIk(T(m-1)/L)，bQk(m)＝dQk(T(m-1)/L)。
由公式(3-6)可知，混合矩阵G是扰码和OVSF码叠加的新的扩频码以QPSK调制在载波Δωk上构成，每帧信息码Bm是以BPSK调制在载波Δωk·T上构成，每一个信号对应两个信号子空间。由于混合矩阵是满秩，且信源是统计独立的，所以多用户WCDMA信号经过时域截段取值后，可以建模成时域盲源分离的形式。此时，通过盲源分离算法可以对所有用户载波调制的信息码Bm和扩频序列G进行估计。
步骤3.利用PCA白化，具体如下所述。根据观测矩阵Ym＝GBm+Vm(m＝1,…,M)估计其协方差矩阵RYY，即RYY＝E[YmYm T]，对RYY做奇异值分解RYY＝UDUT。其中U为正交矩阵，D为对角矩阵。U＝[Us,UN]，Us＝[u1,u2,…,u2K]，UN＝[u2K+1,u2K+2,…,uL]；DS＝diag(λ1,λ2,…,λ2K)，DN＝diag(λ2K+1,λ2K+2,…,λL)。这里US为信号子空间，UN为噪声子空间，u为RYY的特征向量，λ为RYY的特征值。
为了减少计算复杂度，接收信号可以被投影到信号子空间，则白化矩阵为白化后的信号为：
其中，白化后的混合矩阵是一个正交矩阵，且白化后的信号从L维降为2K维。
3-1基于复数Fast-ICA算法，具体步骤如下：将观测信号白化后，可以选用基于复数的快速定点算法对信源信息和混合矩阵进行盲分离，其目的就是选择一个正交的分离矩阵W＝[w1,w2,…,w2K]。
首先选择分离向量初始值，然后采用如下公式进行迭代：
式(8)中：zm是白化处理后的信号，非线性函数g(a)＝1/(0.1+a)。对式(8)进行迭代直到收敛，则可得到第一个分离向量w1。如果要分离出多个分离向量，则需要对以上步骤重复进行即可。为了避免每次重复得到同一个分离向量，需要对式(8)在每次迭代后进行紧缩算法正交化处理：
式中：w1,w2,…,wp-1是已经得到的前p-1个分离向量。重复执行式(8)、(9)，直到搜索算法收敛，可以得到第p个分离向量wp。算法一直运行到p＝2K，则整个搜索算法结束。
这时可得到信源信息的估计：
式中Ym为经过独立分量分析后对信源信息Bm的估计。
3-2.进行信道矩阵估计具体步骤如下。利用3-1的独立分量分析算法也可以估计出所有用户的扩频序列，根据公式(7)和(10)，当分离矩阵W搜索结束后，有WA＝I，即
在WCDMA信号中，由于扩频增益，信号子空间的能量远大于噪声子空间的能量，故由观测矩阵Ym的协方差矩阵RYY近似可以得到：
将公式(11)带入公式(12)可以估计出信道矩阵为：
从上面分析可知，本文提出的快速不动点算法可以同时分离出所有用户信息Bm并估计信道矩阵G。
步骤4.数据解调和扰码估计，具体步骤。经过ICA后所得到的每个用户的信息码是以BPSK调制在载波Δωk·T上构成的，如公式(6)所示意，故将载波调制的信息码向量Bm通过锁相环去掉频偏。同时，由公式(5)，经ICA后所得到的每个用户的扩频码是以QPSK调制在载波Δωk上构成的。由于DPCCH信道的Walsh码为全1码片，且cQ1k(i)＝sIk(i)，cQ2k(i)＝sQk(i)，可以看出，与DPCCH信道的Walsh码叠加在一起的扰码序列还是扰码本身，则公式(5)中每个用户的扩频序列Ck2也就是载波调制的扰码序列，所以将ICA所得到的载波调制的扰码序列通过锁相环后可直接对复扰码的实部和虚部进行盲估计。
对于锁相环后盲估计所得到的信息码和扰码的幅度具有不确定性，故对锁相环所得到的数据进行判决，让数据中大于0的数判为1，小于0的数判为-1，判决后就可估计出原始信源信息和扰码序列。
步骤5.由于所得到扰码序列是部分序列，故根据以上步骤，依次估计出长度为L的扰码序列片段，然后再拼接在一起就可得到完整的扰码序列。
实施例：
如图3和图4所示，取300帧数据，信噪比为5dB，DPDCH信道选取的OVSF码为扩频因子是256位Walsh码，根升余弦滤波器的滚降系数为0.22，采样频率为15.36MHz，一个码片采样4个点。对于同步WCDMA信号，假设用户1的频偏Δω为1.0117Hz，用户2的频偏Δω为2.0215Hz，用户3的频偏Δω为3.0039Hz。仿真结果如图3和图4所示。从图1可以看到：从图3和图4的仿真图中可以看出，三个用户的信息序列和扩频序列都能准确的估计出。
图5中，画出了一个用户和三个用户的相关系数仿真图，为了进行比较画出了，基于一个用户在有无频偏下的相关系数。从图5中可以看出，这种基于载波调制WCDMA信号的ICA盲解码算法比传统的基于奇异值分解盲解码方法具有更好的性能。
本发明还可有其他多种实施例，在不背离发明精神及其实质的情况下，本领域的技术人员可根据本发明做出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都落入本发明的保护范围。
Claims (3)
1.WCDMA信号扰码估计和信源信息盲解码方法，其特征在于首先将接收到的载波频率未知和多用户叠加在一起的WCDMA信号建模，然后利用复独立分量分析分离不同用户的扰码和信息码，最后利用锁相环技术去除扰码和信息码中的剩余频偏，具体包括如下步骤：
步骤1.WCDMA上行专用物理信道包含上行专用物理数据信道和上行专用物理控制信道,在每个无线帧内DPDCH和DPCCH是I/Q码复用的,将接收到的多用户和未知频偏的WCDMA信号，转化为基带信号y(n)：
其中，dIk(n)表示第k个用户的DPDCH信息序列，wIk(n)为对应的OVSF码；dQk(n)表示第k个用户的DPCCH信息序列，wQk(n)为对应的OVSF码，其扩频因子为256；sIk(n)和sQk(n)分别表示第k个用户的长扰码实部和虚部，也就是截短的gold序列，长度和WCDMA信号一帧的长度一致，为38400个码片；h(n)为采用滚降因子为0.22的根升余弦滤波器；vk(n)服从单位均值的高斯分布；N表示接收到信号的长度；
步骤2.为将WCDMA信号建模为盲源分离结构模型，将接收到的信号按照DPDCH信道OVSF码周期进行等帧间隔采样；
2-1.将接收到的多用户WCDMA信号按照DPDCH信道OVSF码周期进行等帧间隔采样，长扰码Sk＝sIk+jsQk为第k个用户截短的长度为38400的Gold序列，wIk为第k个用户的DPDCH信道的OVSF码，dIk(n)表示第k个用户的DPDCH信息序列，长扰码周期T＝38400，L为DPDCH信道的OVSF码长度，M为帧数，对于接收到的信号，在第一帧中，从第一个码片开始连续采样长度为L的数据，然后忽略余下的数据，再从第二帧的第一个码片开始连续采样长度为L的数据，并忽略第二帧中后面的数据，根据第一帧和第二帧的情况，依次对后续的数据帧进行等帧间隔采样；同理，DPCCH信道所示帧采样结构与DPDCH信道所示帧采样结构相同，其帧采样周期也是DPDCH信道OVSF码长；由于每个用户的OVSF码和扰码都不相同，所以每个用户通过OVSF码和扰码组成的新的扩频序列也不相同；将接收到的多用户WCDMA信号看成是各个用户的业务信道和控制信道在不同码空间的投影，因此接收到多用户WCDMA信号能够建模成盲源分离的形式；
2-2.将WCDMA信号建模为盲源分离结构模型，具体表述如下：
由于每一帧的长度T＝38400，则根据帧间隔采样，第m帧采样的数据形成一个向量，表示为：
Y′m＝[y((m-1)*38400+1),y((m-1)*38400+2),...,y((m-1)*38400+L)] (2)
根据WCDMA信号的结构，以及公式(1)和(2)，将帧等间隔采样后的向量Y′m能够建模成观测矩阵：
Ym＝GBm+Vm m＝1,2,…,M (3)
式(3)中，G是多用户载波调制的扩频序列组成的混合矩阵，Bm是由多用户组成的载波调制的第m帧信息码向量，Vm是方差为σ2的高斯噪声在第m帧采样得到的向量，其中：
式(4)中，Ck1表示第k个用户DPDCH信道中OVSF码和扰码叠加在一起的载波调制的扩频序列，Ck2表示第k个用户DPCCH信道中OVSF码和扰码叠加在一起的载波调制的扩频序列，bk1m和bk2m分别表示第k个用户DPDCH信道和DPCCH信道载波调制的第m帧信息码；即：
式(5)中，Δωk为第k个用户的载波频率，cI1k(i)＝wIk(i)·sIk(i)，cI2k(i)＝wIk(i)·sQk(i)表示为DPDCH信道的OVSF码分别与扰码实部和虚部叠加组成的新的扩频码，cQ1k(i)＝wQk(i)·sIk(i)，cQ2k(i)＝wQk(i)·sQk(i)表示为DPCCH信道的OVSF码分别与扰码实部和虚部叠加组成的新的扩频码，由于DPCCH信道的OVSF码为全1码片，故叠加的新的扩频序列还是扰码本身，即：cQ1k(i)＝sIk(i)，cQ2k(i)＝sQk(i)；
式(6)中，bIk(m)，bQk(m)分别表示第k个用户的DPDCH和DPCCH信道的第m帧信息码，且bIk(m)＝dIk(T(m-1)/L)，bQk(m)＝dQk(T(m-1)/L)；
由公式(3)、(4)、(5)、(6)联立可知，混合矩阵G是扰码和OVSF码叠加的新的扩频码以QPSK调制在载波Δωk上构成，每帧信息码Bm是以BPSK调制在载波Δωk·T上构成，每一个信号对应两个信号子空间；由于混合矩阵是满秩，且信源是统计独立的，所以多用户WCDMA信号经过时域截段取值后，能够建模成时域盲源分离的形式；此时，通过盲源分离算法可以对所有用户载波调制的信息码Bm和扩频序列G进行估计；
步骤3.利用PCA对观测矩阵进行白化，通过基于复数Fast-ICA算法对白化后的数据进行处理；
步骤4.对观测矩阵中的信息码向量Bm进行数据解调和扰码估计；
步骤5.由于所得到扰码序列是部分序列，故根据步骤1-步骤4能够依次估计出长度为L的扰码序列片段，然后再拼接在一起，从而得到完整的扰码序列。
2.根据权利要求1所述的WCDMA信号扰码估计和信源信息盲解码方法，其特征在于步骤3所述的利用PCA对观测矩阵进行白化，通过基于复数Fast-ICA算法对白化后的数据进行处理；具体如下所述：
3-1.利用PCA对观测矩阵进行白化:
根据观测矩阵Ym＝GBm+Vm，估计其协方差矩阵RYY，其中m＝1,…,M；即RYY＝E[YmYm T]，对RYY做奇异值分解RYY＝UDUT；其中U为正交矩阵，D为对角矩阵；U＝[Us,UN]，Us＝[u1,u2,…,u2K]，UN＝[u2K+1,u2K+2,…,uL]；DS＝diag(λ1,λ2,…,λ2K)，DN＝diag(λ2K+1,λ2K+2,…,λL)；其中US为信号子空间，UN为噪声子空间，u为RYY的特征向量，λ为RYY的特征值；
为了减少计算复杂度，接收信号被投影到信号子空间，则白化矩阵为白化后的信号为：
其中，白化后的混合矩阵是一个正交矩阵，且白化后的信号从L维降为2K维；
3-2.基于复数Fast-ICA算法，对白化后的数据进行处理,具体步骤如下：
将观测信号白化后，选用基于复数的快速定点算法对信源信息和混合矩阵进行盲分离，其目的就是选择一个正交的分离矩阵W＝[w1,w2,…,w2K]；
首先选择分离向量初始值，然后采用如下公式进行迭代：
式(8)中：zm是白化处理后的信号，非线性函数g(a)＝1/(0.1+a)；对式(8)进行迭代直到收敛，则可得到第一个分离向量w1；如果要分离出多个分离向量，则需要对以上步骤重复进行即可；为了避免每次重复得到同一个分离向量，需要对式(8)在每次迭代后进行紧缩算法正交化处理：
式中：w1,w2,…,wp-1是已经得到的前p-1个分离向量；重复执行式(8)、(9)，直到搜索算法收敛，可以得到第p个分离向量wp；算法一直运行到p＝2K，则整个搜索算法结束；
可得观测矩阵中信息码向量的估计值：
式中为经过独立分量分析后对观测矩阵中信息码向量Bm的估计；
3-3.对观测矩阵中的混合矩阵G进行估计，具体步骤如下：
利用步骤3-2的独立分量分析算法估计出所有用户的扩频序列，根据公式(7)和(10)，当分离矩阵W＝[w1,w2,…,w2K]搜索结束后，有WA＝I，即
在WCDMA信号中，由于扩频增益，信号子空间的能量远大于噪声子空间的能量，故由观测矩阵Ym的协方差矩阵RYY近似能够得到：
将公式(11)带入公式(12)能够估计出信道矩阵为：
从上面分析可知，本文提出的快速不动点算法可以同时分离出所有用户信息Bm并估计混合矩阵G。
3.根据权利要求2所述的WCDMA信号扰码估计和信源信息盲解码方法，其特征在于步骤4所述的对观测矩阵中的信息码向量Bm进行数据解调和扰码估计，具体步骤如下：
经过复数Fast-ICA算法后所得到的每个用户的信息码向量Bm是以BPSK调制在载波Δωk·T上构成的，如公式(6)所示意，故将载波调制的信息码向量Bm通过锁相环去掉频偏；同时，由公式(5)，经复数Fast-ICA算法后所得到的每个用户的扩频码是以QPSK调制在载波Δωk上构成的；由于DPCCH信道的Walsh码为全1码片，且cQ1k(i)＝sIk(i)，cQ2k(i)＝sQk(i)，可以看出，与DPCCH信道的Walsh码叠加在一起的扰码序列还是扰码本身，则公式(5)中每个用户的扩频序列Ck2也就是载波调制的扰码序列，所以将ICA所得到的载波调制的扰码序列通过锁相环后可直接对复扰码的实部和虚部进行盲估计；
对于锁相环后盲估计所得到的信息码向量Bm和扰码的幅度具有不确定性，故对锁相环所得到的数据进行判决，让数据中大于0的数判为1，小于0的数判为-1，判决后就可估计出解调后的信源信息和扰码序列。
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