基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方法技术

本发明专利技术公开了基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方法，将OFDM技术与压缩感知算法结合，首先是将数字基带信号通过PSK或QAM调制成数据符号，对数据符号进行空间预编码，经过对采样数进行IFFT后将时域信号发送给各个射频单元。其次通过射频单元的阵列响应向量确定频域信道矩阵；通过信道矩阵和时域信号确定射频单元中上/下行链路的接收和发射信号；建立稀疏表示类on

【技术实现步骤摘要】
基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方法


[0001]本专利技术属于通信
，涉及一种基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方法。

技术介绍

[0002]在当前越来越复杂的电磁环境中，传统的单一电子对抗的设备己经不是主流发展方向了，雷达通信一体化系统的研究变得越来越重要，电子对抗设备需要同时具有通信功能、雷达功能和信号处理功能等等，目前像这样的，即需要雷达的探测定位功能，又需要通信传送消息的功能的应用场合越来越多。雷达通信一体化系统的研究，涉及到雷达电子对抗领域和通信电子对抗领域，就需要研究雷达信号处理系统和通信信号处理系统的关系。
[0003]自通信感知一体化的概念被提出以来，先后出现了多种一体化设计的方法，现在以基于线性调频(LFM)和基于正交频分复用(OFDM)用途最为广泛，在基于线性调频上有学者提出了分数阶傅里叶变换的改进设计方法，提高了一体化信号的通信速率；在基于OFDM上有学者将多输入多输出(MIMO)与OFDM相结合，提高了频带利用率。但是，目前关于一体化信号的参数估计的研究偏少，对一体化信号的感知性能的测试还不够具体。

技术实现思路

[0004]为解决上述问题，本专利技术技术方案包括以下步骤：
[0005]S1：利用多载波调制技术将基带信号调制到不同的子载波上，并将调制后的时域信号分配到不同的基站远距射频单元上；
[0006]S2：通过每个远距射频单元的均匀线性阵列雷达确定发射和接收天线的导向矢量a
M
(σ)；
[0007]S3：通过接收端和发射端的阵列响应向量确定在具有L个多径信号的信道中，在第t个OFDM符号上对应的第n个子载波上的频域信道矩阵H
n
；
[0008]S4：确定上下行链路中远距射频单元的接收和发射信号y
n,t
，建立稀疏表示类on
‑
grid测向方法量化延迟后的模型
[0009]S5：将参数估计问题转化为MMV块稀疏问题，得到Y
t
以及块稀疏信号，通过快速边缘化块稀疏贝叶斯学习算法得到参数的估计值。
[0010]优选地，所述利用多载波调制技术将基带信号调制到不同的子载波上，并将调制后的时域信号分配到不同的基站远距射频单元上，为首先通过正交幅度调制将数字基带信号调制成数据符号，然后对数据符号进行空间预编码，通过预编码，为接收端提供功率增益，和降低接收端的信号处理难度；然后对频域采样数据进行快速傅里叶逆变换，转换为时域数据；再把生成的复合时域信号x(t)分配给相应的远距射频单元。
[0011]优选地，所述通过每个远距射频单元的均匀线性阵列雷达确定发射和接收天线的导向矢量a
M
(σ)，为假设信号传播中存在平面波前，则有M个天线的均匀线性阵列(ULA)的导向矢量由下式给出：
[0012]a
M
(σ)＝[1,e
jπsinσ
,
…
,e
jπ(M
‑
1)sinσ
]T
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0013]其中，M是阵列天线个数，σ是到达角或离开角。
[0014]优选地，所述通过接收端和发射端的阵列响应向量确定在具有L个多径信号的信道中，在第t个OFDM符号上对应的第n个子载波上的频域信道矩阵H
n
，令第l条多径的到达角或离开角分别表示为χ
l
和σ
l
，在有M1个发射天线和M2个接收天线的时域基带信号冲击响应为：
[0015][0016]其中，b
l
是振幅值，τ
l
是传播延迟，f
D,l
是相关的传播延迟；将接收到的信号被转换到频域进行处理，对于第t个OFDM块的第n个子载波处的频域信道矩阵由下式给出：
[0017][0018]其中，是有效OFDM符号周期T，T
s
是有效OFDM长度T加循环前缀长度T
p
。
[0019]优选地，所述确定上下行链路中远距射频单元的接收和发射信号y
n,t
，建立稀疏表示类on
‑
grid测向方法量化延迟后的模型为假设一共存在Q个远距射频单元，对于下行链路感知，每个远距射频单元从自身和其他Q
‑
1个远距射频单元接收到反射的下行链路信号，其在第t个OFDM块的第n个子载波处的第q个远距射频单元处的接收信号可以表示为：
[0020][0021]其中x
q,n,t
是第q个远距射频单元在第t个OFDM块的第n个子载波处的发射信号，b
q,l
，τ
q,l
，χ
q,l
，σ
q,l
分别为第q个远距射频单元在第l个多径的复值振幅，传播时延，到达角和离开角；且其中
[0022][0023]x
n，t
＝(x
1，n，t
，
…
，x
O，n，t
)
T
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0024][0025]其中，U为阵元离开角的对角矩阵，或者的第l列为或者
z
n,t
为噪声；
[0026]同理，上行链路感知时远距射频单元的接收信号为：
[0027][0028]其中b
k,l
，τ
k,l
，χ
k,l
，σ
k,l
和f
D,k,l
分别为第k个远距射频单元在第l个多径的复值振幅，传播时延，到达角，离开角和多普勒频移；
[0029]然后考虑延迟量化后的on
‑
grid稀疏模型，用K代表上行链路或下行链路中的发射端，即移动台或远距射频单元；用M
T
用于接收信号的阵元数量；用M表示用于接收的阵元数量，
[0030][0031]其中，C
n
是量化延迟对角矩阵且且N
P
≤gN；P是一个Np
×
L矩形排列矩阵，它将来自用户/远距射频单元的信号映射到其多径信号，并且每行只有一个值为1的非零元素。
[0032]优选地，所述将参数估计问题转化为MMV块稀疏问题，得到Y
t
以及块稀疏信号，通过快速边缘化块稀疏贝叶斯学习算法得到参数的估计值，为将(10)重新写为：
[0033][0034]其中为量化延迟向量且为量化延迟向量且是的单位矩阵；为KR积；其中P
l
是矩阵P
T
的第l列；
[0035]此时，的前半部分为已知信号且依赖于子载波n，将作为行向量得到观察矩阵Y
t
：
[0036][0037]其中W为感知矩阵，其第n行为已知信号其中W为感知矩阵，其第n行为已本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用多载波调制技术将基带信号调制到不同的子载波上，并将调制后的时域信号分配到不同的基站远距射频单元上；S2：通过每个远距射频单元的均匀线性阵列雷达确定发射和接收天线的导向矢量a
M
(σ)；S3：通过接收端和发射端的阵列响应向量确定在具有L个多径信号的信道中，在第t个OFDM符号上对应的第n个子载波上的频域信道矩阵H
n
；S4：确定上下行链路中远距射频单元的接收和发射信号Y
n，t
，建立稀疏表示类on
‑
grid测向方法量化延迟后的模型S5：将参数估计问题转化为MMV块稀疏问题，得到Y
t
以及块稀疏信号，通过快速边缘化块稀疏贝叶斯学习算法得到参数的估计值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用多载波调制技术将基带信号调制到不同的子载波上，并将调制后的时域信号分配到不同的基站远距射频单元上，为首先通过正交幅度调制将数字基带信号调制成数据符号，然后对数据符号进行空间预编码，通过预编码，为接收端提供功率增益，和降低接收端的信号处理难度；然后对频域采样数据进行快速傅里叶逆变换，转换为时域数据；再把生成的复合时域信号x(t)分配给相应的远距射频单元。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过每个远距射频单元的均匀线性阵列雷达确定发射和接收天线的导向矢量a
M
(σ)，为假设信号传播中存在平面波前，则有M个天线的均匀线性阵列(ULA)的导向矢量由下式给出：a
M
(σ)＝[1，e
jπsinσ
，...，e
jπ(M
‑
1)sinσ
]
T
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)其中，M是阵列天线个数，σ是到达角或离开角。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过接收端和发射端的阵列响应向量确定在具有L个多径信号的信道中，在第t个OFDM符号上对应的第n个子载波上的频域信道矩阵H
n
，令第l条多径的到达角或离开角分别表示为χ
l
和σ
l
，在有M1个发射天线和M2个接收天线的时域基带信号冲击响应为：其中，b
l
是振幅值，τ
l
是传播延迟，f
D，l
是相关的传播延迟；将接收到的信号被转换到频域进行处理，对于第t个OFDM块的第n个子载波处的频域信道矩阵由下式给出：其中，是有效OFDM符号周期T，T
s
是有效OFDM长度T加循环前缀长度T
p
。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定上下行链路中远距射频单元的接
收和发射信号y
n，t
，建立稀疏表示类on
‑
grid测向方法量化延迟后的模型为假设一共存在Q个远距射频单元，对于下行链路感知，每个远距射频单元从自身和其他Q
‑
1个远距射频单元接收到...

【专利技术属性】
技术研发人员：程知群，郭昊阳，李航，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：