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針對低信噪比（SNR）下時分數據調制二進制偏移栽波調制信號（TDDM-BOC）的組合碼序列盲估計問題，提出一種基于Sanger神經網絡（Sanger NN）的新方法。首先將已分段的信號作為輸入信號并利用Sanger NN提取各主分量的權值向量；然后通過其多次輸入反復訓練權值向量，直至權值向量達到收斂；最終利用各個權值向量的符號函數重建信號的組合碼序列，實現TDDM-BOC組合碼序列的盲估計。此外，采用最優變步長的方法來提高收斂速度。理論分析和仿真實驗表明，Sanger NN可以實現-20.9 -0 dB信噪比下TDDM-BOC信號組合碼序列的盲估計，且其復雜度明顯低于傳統奇異值分解（SVD）法和自適應特征提取的在線無監督學習神經網絡（LEAP）；盡管Sanger NN收斂所需數據組數大于LEAP，但收斂時間明顯少于LEAP算法。
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