【技术实现步骤摘要】
高阶调制线性混合信号频偏初相联合估计方法及装置
本专利技术属于通信信号处理
，特别涉及一种高阶调制线性混合信号频偏初相联合估计方法及装置。
技术介绍
近年来，无线通信的应用越来越广泛，而通信环境也越来越复杂，接收机同时接收两个或者多个信号的情况也在所难免。随着成对载波多址技术的广泛应用，第三方普遍侦收到时域和频域完全混叠的两路信号，因此对单通道接收数字调制混合信号的研究具有十分重要的时代意义。参数估计是进行信号解调的基础，截止当前所有的主流估计算法均是基于最大似然估计理论。利用DFT实现相位展开的算法，其主要理论依据是在Moeneclaey的基础上对频差估计的似然函数算法进行了降复杂度处理，虽然提高了算法的收敛速度，但也损失了部分性能。差分求和的估计算法，通过非线性操作和M次方消除干扰因素，但该算法的估计范围十分有限，而且也只能应用MPSK信号。通过改进最大似然估计准则，通过两种导频联合编码辅助载波同步的算法，使参数估计的精度和范围有着大幅度的提高。此外，基于数据辅助下的最大似然估计算法结合辅助信号和极值搜索能够精确的实现对两路信号频偏、初相的估计，但搜索过...
【技术保护点】
1.一种高阶调制线性混合信号频偏初相联合估计方法，其特征在于，包含如下内容：针对两路线性混合信号，按符号周期采样，获取混合离散信号；根据混合离散信号，对频偏与时延联合估计，建立两者的联合估计代价函数；利用神经网络对联合估计代价函数进行预测，通过求解代价函数极值获取频偏与时延的估计值。
【技术特征摘要】
1.一种高阶调制线性混合信号频偏初相联合估计方法，其特征在于，包含如下内容：针对两路线性混合信号，按符号周期采样，获取混合离散信号；根据混合离散信号，对频偏与时延联合估计，建立两者的联合估计代价函数；利用神经网络对联合估计代价函数进行预测，通过求解代价函数极值获取频偏与时延的估计值。2.根据权利要求1所述的高阶调制线性混合信号频偏初相联合估计方法，其特征在于，混合离散信号表示为：其中，g(·)为等效信道滤波器，L1、L2为等效信道滤波器的非因果和因果周期，s(i)k+m为第i路信号的第k+m个输入符号，hi,k为幅度，Δfi,k为频偏，为初相，τi,k为时间延时，vk为均值为0、功率谱密度为N0时的加性高斯白噪声在k时刻的采样值。3.根据权利要求2所述的高阶调制线性混合信号频偏初相联合估计方法，其特征在于，建立联合估计代价函数，包含如下内容：首先，信号帧数为Nf，获取混合离散信号中关于信道参数的似然函数；然后，依据采样率采样过程，获取信号最佳采样；依据信号最佳采样，将似然函数最大化的求解转化为信道参数函数最小化求解。4.根据权利要求3所述的高阶调制线性混合信号频偏初相联合估计方法，其特征在于，信道参数函数最小化求解中，通过计算频偏和初相两个向量的欧氏距离最小值，获取频偏和初相两个的估计值。5.根据权利要求4所述的高阶调制线性混合信号频偏初相联合估计方法，其特征在于，欧氏距离计算公式表示为：其中，Q＝2πΔft(i+n·N)T，T为符号周期，Nf为信号帧数，K为同步码符号长度，N为信号符号帧长。6.根据权利要求1所述的高阶调制线性混合信号频偏初相联合估计方法，其特征在于，利用神经网络对联合估计代价函数进行预测中，采用BP神经网络拓扑结构模型，分别对该结构模型进行训练检测，然后再利用训练检测后的结构模型对混合信号进行估计。7.根据权利要求6所述的高阶调制线性混合信号频偏初相联合估计方法，其特征在于，利用神经网络对联合估计代价函数进行预测，包含如下内容：确定频偏和初相两个估计参数粗区间范围；在两个区间范围内各随机选取N个值，并分别获取选取的频偏、初相两个值的欧式距离；将分别选取N个频偏和初相值作为神经网络输入，将获取到的欧氏距离作为神经网络训练输出，对网络模...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏驰，彭华，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，
类型：发明
国别省市：河南,41
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