一种差分空时编码信号盲检测方法技术

本发明专利技术涉及到电通信技术专业的一种差分空时编码信号盲检测方法。该方法过程中，输入的差分空时编码信号采用JADE方法进行分离，分别得到各天线阵元发射的信号分量，各信号分量经由调制方式识别算法进行处理识别调制方式，将相同频段和相同调制方式信号分量提取出来，利用差分空时编码信号检测方法进行检测，识别差分空时编码信号，通过选取连续时间长度的差分空时编码信号进行统计分析，实现对差分空时编码矩阵的有效估计。本发明专利技术首次将JADE算法、调制方式识别算法和差分空时编码信号识别算法相结合，实现了无先验知识条件下差分空时编码信号识别和差分空时编码矩阵估计。

【技术实现步骤摘要】
一种差分空时编码信号盲检测方法
本专利技术属于电学
，特别涉及到电通信技术专业的一种差分空时编码信号盲检测方法。
技术介绍
MIMO技术采用多收发天线，可有效对抗信道衰落、提高信道容量和数据传输可靠性，是4G通信中的核心技术。MIMO技术需要利用空时编码技术将传输数据流转化为多路传输信号。空时编码技术是编码技术和多元天线阵列技术的有机结合，它能在不牺牲带宽的情况下获得更高的分集增益，提高了系统抗干扰和噪声的能力。空时编码有多种方式，大多数空时编码的译码方式需获取信道状态参数，但差分空时编码可实现接收方未知信道状态条件下的有效译码。鉴于差分空时编码无需信道参数即可实现译码的特性，将在4G通信中得到广泛应用。现阶段针对差分空时编码技术的研究，均是集中在具有先验知识条件下的编、译码机理和抗干扰特性等方面的研究，没有无先验知识条件下差分空时编码信号盲检测方法的研究。在某些应用领域中，如信号侦查领域，需在无先验知识条件下实现信号的检测识别和参数估计。因而现阶段需展开差分空时编码信号盲检测技术的研究，为实现差分空时编码信号盲检测提供关键技术和方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决无先验知识条件下MIMO差分空时编码信号的盲检测问题，而提出的一种差分空时编码信号盲检测方法。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的。一种差分空时编码信号盲检测方法，将信号分离算法、调制方式识别算法和差分空时编码信号识别算法相结合，实现对差分空时编码信号的盲检测，主要过程如下：1)输入的混合信号首先经由信号分离算法处理，得到各天线阵元发射的信号分量；2）各天线阵元发射的信号分量再经由调制方式识别算法进行处理，识别调制方式；3）对各天线阵元发射的信号分量进行频谱分析，将相同调制方式和相同频率范围的信号分量提取出来，利用差分空时编码信号检测方法进行检测，识别差分空时编码信号；4）最后通过选取连续时间长度的差分空时编码信号分量进行统计分析，实现对差分空时编码矩阵{V}的有效估计。JADE算法的信号分离处理逻辑框图如图2所示，假设有个独立的信号分量由各天线阵元发射，经由传输信道，到达有个阵元的接收天线，得到混合信号。对接收信号利用JADE算法进行处理，求解分离矩阵满足，则可以根据式，即可得到各天线阵元发射的信号分量。利用JADE算法对输入的混合信号进行分离需预先估计混合信号中信号分量的数目。采用MDL(minimumdescriptionlength)算法对混合信号中信号分量数目进行估计，MDL算法通过定义目标函数，在假设不同信号源数目K的条件下，通过求解目标函数的最小值点来估计信号分量的数目。MDL算法的目标函数为（1）其中，M为接收天线阵元数，为混合信号的协方差矩阵经特征值分解得到的特征值，N为处理数据点数。在式(1)中，当从0增加到时，找到使取得最小值的，则即为估计信号分量的数目，即（2）利用JADE算法对输入的混合信号进行分离需要以下几个主要步骤：Step1：计算天线阵元接收混合信号的协方差矩阵；Step2：对进行特征值分解，得到特征值及对应特征向量；Step3：利用MDL准则估计混合信号中信号分量数目；Step4：通过计算噪声子空间对应M-个特征值的均值和求解矩阵的秩得到噪声方差的估计值；Step5：利用信号子空间和噪声子空间的特征值与特征向量计算白化矩阵；Step6：利用白化矩阵对接收混合信号进行白化预处理得到矩阵；Step7：对矩阵计算其四阶统计量，并对其进行特征值分解，得到特征向量；Step8：将带入四阶统计量，得到集合{}；Step9：对集合{}求解酉矩阵，满足可将其联合对角化；Step10：由酉矩阵和白化矩阵得到信号方向矩阵估计值；Step11：利用对接收混合信号进行分离，得到各天线阵元发射的信号分量的估计值。识别各天线阵元发射的信号分量估计值的调制方式，要利用各信号分量的瞬时幅度、瞬时相位和瞬时频率构建特征参数，实现对2FSK、4FSK、MSK、BPSK、QPSK、QAM、2ASK和4ASK共8种调制方式的识别。调制方式识别处理逻辑框图如图3所示。构建的特征参数如下：（1）零中心归一化瞬时幅度的谱密度的最大值：=（3）该特征参数用来区分带有幅度调制信息的调制方式和不带有幅度调制信息的调制方式。式中是处理信号分量的采样点数，是i采样点的归一化中心瞬时幅度值。，，是信号分量i采样点的瞬时幅度，是处理信号分量瞬时幅度的平均值，且。（2）零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值的标准方差：（4）该特征参数用来区分不含有绝对值相位信息的信号和含有绝对值相位信息的信号。式中为信号分量在i采样点的瞬时相位的零中心非线性分量的值，C为中满足条件的采样点数，是的门限值，这里取=1。（3）零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量的标准偏差：（5）该特征参数用来区分不含直接相位信息的信号和含有直接相位信息的信号。BPSK信号含有直接相位信息，而2ASK、4ASK信号不含有直接相位信息，可以利用该参数将BPSK信号与2ASK信号和4ASK信号分开。（4）信号瞬时幅度的均值：（6）该特征参数用来区分QPSK信号和QAM信号，其中为信号分量的瞬时幅度。（5）信号瞬时幅度的方差：（7）该特征参数用来区分2ASK信号和4ASK信号。因为2ASK只有两种幅度值，而4ASK有4种幅度值，其瞬时幅度的方差值会有差异，因此可以通过瞬时幅度的方差将两种调制方式区分开。（6）归一化瞬时频率的方差：（8）该特征参数用来区分2FSK,4FSK和MSK这3种调制方式。为瞬时频率。特征参数将要识别的八种MIMO信号分为两大类，其中第一类为2ASK信号、4ASK信号、BPSK信号、QPSK信号和QAM信号，第二类为2FSK信号、4FSK信号和MSK信号。由于2FSK信号、4FSK信号和MSK信号具有恒定不变的瞬时幅度，所以其零中心归一化瞬时幅度为零，信号的功率谱也为零，也就是说，它们本质上不包含幅度调制信息，即2FSK、4FSK、MSK信号的特征参数的值小于阈值。相反，2ASK信号、4ASK信号、BPSK信号、QPSK信号和QAM信号包含幅度调制信息，即。因此，利用这个特征参数可以区分不包含幅度调制信息的信号和包含幅度调制信息的信号。第二个特征参数零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值的标准方差将2ASK信号、4ASK信号、BPSK信号、QPSK信号和QAM信号五种信号分为两类，第一类为2ASK信号、4ASK信号及BPSK信号，第二类为QPSK信号和QAM信号。由于2ASK信号和4ASK信号是幅度调制信号，因此这两种信号不包含绝对相位信息，，即2ASK信号和4ASK信号的特征参数值小于该特征参数的阈值。BPSK信号的直接相位取值为0和，所以其中心对准之后绝对值是常数，因此BPSK信号中不含有绝对值相位信息，即BPSK信号也满足。QPSK信号和QAM信号既含有绝对值相位信息又含有直接相位信息，因此QPSK信号和QAM信号的特征参数满足。所以特征参数可以将2ASK信号、4ASK信号和BPSK信号分为一类，而将QPSK信号和QAM信号分为另一类。特征参数用于区分BPSK信号和2ASK信号及4ASK信号，这是因为2ASK信号和4ASK信号不包含直接相位信息，而BPSK信号包本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种差分空时编码信号盲检测方法，将信号分离算法、调制方式识别算法和差分空时编码信号识别算法相结合，实现对差分空时编码信号的盲检测，其特征在于： 1) 输入的混合信号首先经由信号分离算法处理，得到各天线阵元发射的信号分量；2）各天线阵元发射的信号分量再经由调制方式识别算法进行处理，识别调制方式；3）对各天线阵元发射的信号分量进行频谱分析，将相同调制方式和相同频率范围的信号分量提取出来，利用差分空时编码信号检测方法进行检测，识别差分空时编码信号；4）最后通过选取连续时间长度的差分空时编码信号分量进行统计分析，实现对差分空时编码矩阵{V}的有效估计。

【技术特征摘要】
1.一种差分空时编码信号盲检测方法，将信号分离算法、调制方式识别算法和差分空时编码信号识别算法相结合，实现对差分空时编码信号的盲检测，其特征在于：1)输入的混合信号首先经由信号分离算法处理，得到各天线阵元发射的信号分量；2）各天线阵元发射的信号分量再经由调制方式识别算法进行处理，识别调制方式；3）对各天线阵元发射的信号分量进行频谱分析，将相同调制方式和相同频率范围的信号分量提取出来，利用差分空时编码信号检测方法进行检测，识别差分空时编码信号；4）最后通过选取连续时间长度的差分空时编码信号分量进行统计分析，实现对差分空时编码矩阵{V}的有效估计；采用JADE算法的信号分离处理：设有个独立的信号分量由各天线阵元发射，经由传输信道，到达有个阵元的接收天线，得到混合信号；对接收信号利用JADE算法进行处理，求解分离矩阵满足，则可以根据式，即可得到各天线阵元发射的信号分量；利用JADE算法对输入的混合信号进行分离需预先估计混合信号中信号分量的数目，采用MDL(minimumdescriptionlength)算法对混合信号中信号分量数目进行估计，MDL算法通过定义目标函数，在设有不同信号源数目K的条件下，通过求解目标函数的最小值点来估计信号分量的数目，MDL算法的目标函数为（1）其中，M为接收天线阵元数，为混合信号的协方差矩阵经特征值分解得到的特征值，N为处理数据点数；在式(1)中，当从0增加到时，找到使取得最小值的，则即为估计信号分量的数目，即（2）利用JADE算法对输入的混合信号进行分离需要以下几个主要步骤：Step1：计算天线阵元接收混合信号的协方差矩阵；Step2：对进行特征值分解，得到特征值及对应特征向量；Step3：利用MDL准则估计混合信号中信号分量数目；Step4：通过计算噪声子空间对应M-个特征值的均值和求解矩阵的秩得到噪声方差的估计值；Step5：利用信号子空间和噪声子空间的特征值与特征向量计算白化矩阵；Step6：利用白化矩阵对接收混合信号进行白化预处理得到矩阵；Step7：对矩阵计算其四阶统计量，并对其进行特征值分解，得到特征向量；Step8：将带入四阶统计量，得到集合{}；Step9：对集合{}求解酉矩阵，满足可将其联合对角化；Step10：由酉矩阵和白化矩阵得到信号方向矩阵估计值；Step11：利用对接收混合信号进行分离，得到各天线阵元发射的信号分量的估计值；调制方式识别算法处理：识别各天线阵元发射的信号分量估计值的调制方式，要利用各信号分量的瞬时幅度、瞬时相位和瞬时频率构建特征参数，实现对2FSK、4FSK、MSK、BPSK、QPSK、QAM、2ASK和4ASK共8种调制方式的识别，构建的特征参数如下：（1）零中心归一化瞬时幅度的谱密度的最大值：=（3）该特征参数用来区分带有幅度调制信息的调制方式和不带有幅度调制信息的调制方式，式中是处理信号分量的采样点数，是i采样点的归一化中心瞬时幅度值，，，是信号分量i采样点的瞬时幅度，是处理信号分量瞬时幅度的平均值，且；（2）零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值的标准方差：（4）该特征参数用来区分不含有绝对值相位信息的信号和含有绝对值相位信息的信号；式中为信号分量在i采样点的瞬时相位的零中心非线性分量的值，C为中满足条件的采样点数，是的门限值，这里取=1；（3）零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量的标准偏差：（5）该特征参数用来区分不含直接相位信息的信号和含有直接相位信息的信号，BPSK信号含有直接相位信息，而2ASK、4ASK信号不含有直接相位信息，可以利用该参数将BPSK信号与2...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯永新，钱博，隋涛，
申请(专利权)人：沈阳理工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21