基于K-S检测的STBC-OFDM信号盲识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于K‑S检测的STBC‑OFDM信号盲识别方法，首先将接收信号重新定义为两个不同的信号序列；然后分别求取两个信号序列的时延相关函数，并分析不同STBC的两个时延相关函数分布情况；最后采用基于K‑S检测的方法识别不同STBC。该方法不需要噪声信息、调制信息和信道系数等先验信息，适合非合作通信场合，有很强的应用价值。通过接收信号重新定义为两个不同的信号序列，使其样本利用率提高了一倍；并且该发明专利技术提出的算法对频率偏差、非高斯噪声环境的稳健性较好。本发明专利技术可直接应用于非合作STBC‑OFDM通信系统，也可用于相应的软件无线电等系统。

STBC OFDM signal blind recognition algorithm based on the detection of S K

The invention discloses a STBC OFDM signal blind recognition method of K based on S detection, firstly, the received signal is redefined as two different signal sequences; then for delay correlation function of two signal sequence, two delay correlation function and the analysis of different STBC distribution; finally the recognition K S detection method based on STBC. This method does not need a priori information such as noise, modulation and channel coefficients, and is suitable for non cooperative communication. By using the received signal as two different signal sequences, the sample utilization ratio is doubled, and the proposed algorithm is robust to frequency deviation and non Gauss noise. The invention can be directly applied to the non cooperative STBC OFDM communication system, also can be used in software radio system and so on.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于信号处理领域中非合作通信信号处理技术，具体是指一种基于K-S(Kolmogrov-Smirnov，K-S)检测的STBC-OFDM(Space-TimeBlockCodes，STBC和OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，OFDM)信号盲识别方法。
技术介绍
近几年，通信信号自动识别已经延伸到军事通信和民用通信领域。例如频谱监测、电子战、软件无线电和认知无线电等。通信信号自动识别要求在无任何发射端的先验信息和前端处理的前提下，能够在较低的信噪比(SignalNoiseRatio,SNR)条件下较好地识别接收端信号参数。因此通信信号自动识别一直是非合作通信研究的热点和难点。大多数关于通信信号自动识别主要是针对单输入单输出(SingleInputSingleOutput,SISO)通信系统的调制识别、单载波与多载波的传输识别、不同的多载波传输识别和信道编码识别。然而目前通信信号自动识别已经延伸到多输入多输出(MultipleInputMultipleOutput,MIMO)通信系统，主要是因为其适应无线通信标准，例如IEEE802.11n、IEEE802.16e和3GPPLTE。目前，在非合作处理领域，对STBC-OFDM信号识别还处于起步阶段。在《IEEETransactiononCommunication》杂志的2014年62期“BlindSTBCidentificationformultiple-antennaOFDMsystems”一文中，MareyM采用计算接收信号元素的二阶相关函数盲识别STBC信号，取得了较好的结果。但是该算法在低信噪比和低样本条件下识别效果不是很理想。2015年EldemerdashYA等人通过定义一种接收序列块的互相关函数识别STBC信号，在低信噪比下识别性能也较理想；但是该方法只能识别Al-OFDM信号和SM-OFDM信号，并未延伸到一般意义上的STBC识别问题。2015年KaramiEE等人计算接收序列的二阶循环平稳性，通过估计的CCF(cycliccross-function)的幅度，比较其幅度与阈值大小盲识别STBC信号。然而，已有的方法只局限于多接收信号天线的场合，对单接收天线并不适用。单接收天线是多天线的极端情况，主要因为在某些特定的场合，如平台空间、天线大小和造价限制，只能采用单接收天线。考虑到单接收天线特殊情况，还需研究一种单接收天线STBC-OFDM信号盲识别方法。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，针对现有STBC盲识别技术的不足，考虑频率选择瑞利信道模型，提出了一种基于K-S检测的STBC-OFDM信号盲识别方法，能够满足STBC-OFDM信号识别要求，大大提高了识别算法的性能，并且具有较低的计算复杂度。本专利技术可直接应用于非合作STBC通信系统，也可用于相应的软件无线电等系统。为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：首先将接收信号重新定义为两个不同的信号序列；然后分别求取两个信号序列的时延相关函数，并分析不同STBC的两个时延相关函数分布情况；最后采用基于K-S检测的方法识别不同STBC。该方法不需要噪声信息、调制信息和信道系数等先验信息，适合非合作通信场合。所述的将接收信号重新定义为两个不同的信号序列为：考虑具有NTx个发射天线和接收天线NRx＝1的STBC-OFDM通信系统，与单载波系统不同的是，STBC-OFDM系统以块为单位进行空时编码。假定发射的符号是复线性调制(如QPSK)且独立同分布随机变量。对于复调制，它的实部和虚部也是独立同分布的。设OFDM块的长度为N，设每个编码矩阵传递的符号数量为L，设编码矩阵的长度为U。输入单个OFDM块的数据流为：st＝[st(0),st(1),…,st(N-1)](1)因此，第k组的数据块[sLk,sLk+1,…,sLk+l]，其中，l＝0,1,…,L-1。进行空时编码后的编码矩阵为C(sLk,sLk+1,…,sLk+l)。根据OFDM的调制原理，和u＝0,1,…,U-1进行反傅立叶变化(IFFT)即可得到时域的OFDM块zUk+u(i)(n)=1NΣp=0N-1cUk+u(i)(p)ej2πpnNn=0,1,...N-1---(2)]]>为了减小符号间干扰(ISI)和载波间干扰(ICI)，需要在前加入长度为v的前缀，共同构成新的OFDM块z~Uk+u(i)=[zUk+u(i)(N-v),...zUk+u(i)(0),zUk+u(i)(1),...zUk+u(i)(N-1)]---(3)]]>天线i的发射序列为xi：x(i)=[z~0(i),z~1(i),...,z~NB-1(i)]---(4)]]>其中，NB为OFDM块的个数，x(i)中第k个元素为x(i)(k)。因此，接收信号为：y(k)=Σi=0NTx-1Σp=0path-1hi(p)xi(k-p)+w(k)---(5)]]>其中，hi(p)代表第i个发射天线和接收天线对应的p路径信道系数，w(k)代表零均值方差为复高斯白噪声，path代表路径的数量。将长度为K的接收信号y(k)重新分为两个相互重叠的子序列p1和p2：p1＝[y(0),y(1),…,y(K-t-1)](6)p2＝[y(t),y(2),…,y(K-1)](7)其中，t代表下文中相关函数的时延。所述的分别求取两个信号序列的时延相关函数，并分析不同STBC的两个时延相关函数分布情况为：在接收端，单个OFDM块gUk+u可表示为：gUk+u＝[yUk+u(N-v)…yUk+u(0)…yUk+u(N-1)]T(8)因此，接收天线接收的OFDM块R可表示为：R=[g0,g1···gNB-1]---(9)]]>其中，NB为OFDM块的个数，R是(N+v)×NB维矩阵，gi代表接收的单个OFDM块。定义两个长度为NB-t的块矩阵：R0=[g0,g1···gNB-t-1]---(10)]]>R1=[gt,gt+1...gNB-1]---(11)]]>定义R0和R1中列向量之间的相关函数为：xi(k)＝|[Ri(:,2tk)]TRi(:,2tk+t)|(12)其中，i＝0,1，|·|代表取绝对值，:代表取块矩阵Ri的所有行。不失一般性，设NBmod2t＝0，如果其值不为零，可对接收块矩阵R进行处理，去掉尾部NBmod2t＝0向量gi。因此得到自相关向量Xi为：X0＝[x0(0),x0(1),…,x0(M-1)](13)X1＝[x1(0),x1(1),…,x1(M-1)](14)其中，以Al-OFDM和SM-OFDM码为例，Al码长为2，SM的码长为1，因此取t＝1。对于SM-OFDM编码，第gUk+u-1和gUk+u个OFDM块是独立的，而Al-OFDM编码，第gUk+u-1和gUk+u个OFDM块可能是独立的，也可能是不独立的，取决与gUk+u-1和gUk+u是否在同一编码矩阵内。由式(13)和(14)可知，对于SM-本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于K‑S检测的STBC‑OFDM信号盲识别方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤S1：将长度为K接收STBC‑OFDM信号y(k)重新定义为两个相互重叠的子信号序列，具体定义为：p1＝[y(0),y(1),…,y(K‑t‑1)]p2＝[y(t),y(2),…,y(K‑1)]其中，t代表相关函数的时延；步骤S2：求取两个信号序列的时延相关函数，具体方法为：xi(k)＝|[[Ri(:,2tk)]TRi(:,2tk+t)|其中，i＝0,1，|·|代表取绝对值，Ri代表接收信号OFDM块矩阵，:代表取OFDM块矩阵Ri的所有行；得到自相关向量Xi为：X0＝[x0(0),x0(1),…,x0(M‑1)]X1＝[x1(0),x1(1),…,x1(M‑1)]其中，N为OFDM块长度；步骤S3：基于K‑S检测的方法是通过判定Xi是否独立同分布从而识别不同STBC。

【技术特征摘要】
1.一种基于K-S检测的STBC-OFDM信号盲识别方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤S1：将长度为K接收STBC-OFDM信号y(k)重新定义为两个相互重叠的子信号序列，具体定义为：p1＝[y(0),y(1),…,y(K-t-1)]p2＝[y(t),y(2),…,y(K-1)]其中，t代表相关函数的时延；步骤S2：求取两个信号序列的时延相关函数，具体方法为：xi(k)＝|[[Ri(:,2tk)]TRi(:,2tk+t)|其中，i＝0,1，|·|代表取绝对值，Ri代表接收信号OFDM块矩阵，:代表取OFDM块矩阵Ri的所有行；得到自相关向量Xi为：X0＝[x0(0),x0(1),…,x0(M-1)]X1＝[x1(0),x1(1),…,x1(M-1)]其中，N为OFDM块长度；步骤S3：基于K-S检测的方法是通过判定Xi是否独立同分布从而识别不同STBC。2.如权利要求1所述的STBC-OFDM信号盲识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：凌青，张立民，闫文君，钟兆根，邱立军，张磊，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军航空工程学院，
类型：发明
国别省市：山东;37