【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及ofdm通信，具体是一种ofdm系统联合频偏估计和调制识别方法及系统。
技术介绍
1、随着通信技术的不断发展，以及对高通信容量和高通信速率的不断追求，高效可靠的信号调制方式也不断增多。然而繁杂的通信信号给频谱监管、资源调度、信号捕获带来了巨大困难，因此研究有效的调制识别方法能够从复杂的通信环境下对信号进行准确识别，从而进行数据解调、信息分析等工作；同时近年来以ofdm通信技术为主的通信系统广泛应用，而ofdm通信系统对频偏十分敏感，由发射机和接收机之间的载波频率偏差或相对运动导致的多普勒频移会造成接收端存在载波间干扰，使得载波数据的星座图发散或旋转而无法正确判决，并降低接收端解调性能，因此想要正确的进行调制方式的识别，也要克服频率偏移对星座点的影响。
2、目前通信信号的调制识别通常采用如下方法：(1)基于特征提取的统计模式识别方法。该方法首先提取信号的调制方式的特征统计量，例如信号的幅度分布、循环谱图、高阶累积量和多次方谱等，然后与理论值门限比较进行调制识别。该方法虽然需要先验信息较少，理论分析简单，但是需要合适的特征参数以及在低信噪比下的识别性能有限；(2)基于深度学习的调制识别方法。该方法对接收到的射频信号经下变频处理后，将复基带信号本身或复基带信号预处理后的时频图、星座图或循环谱送入神经网络进行调制识别。该方法虽然识别准确率高，在低信噪比下性能优于传统方法，但是需要较高的训练资源需求，实际环境中难以获取完备的大量标签样本。此外当前调制识别方法大多通过预处理的方式对信号进行频偏估计，然后对补偿后的数
技术实现思路
1、为克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种ofdm系统联合频偏估计和调制识别方法及系统，解决现有技术存在的难以同时兼顾识别算法性能和提高识别正确率的问题。
2、本专利技术解决上述问题所采用的技术方案是：
3、一种ofdm系统联合频偏估计和调制识别方法，在不同频偏补偿下采用dbscan聚类方法对星座点进行聚类分析，通过计算不同频偏补偿下的方差平均值二维矩阵、噪声样点个数二维矩阵，同时实现ofdm系统的频偏估计和调制方式识别。
4、作为一种优选的技术方案，包括以下步骤：
5、s1，频偏盲补偿：对接收端存在频偏的ofdm信号进行频偏盲补偿；
6、s2，ofdm解调预处理：对频偏盲补偿后的ofdm信号进行解调得到子载波数据，并进行数据集预处理；
7、s3，dbscan聚类：采用dbscan密度聚类算法对子载波数据集进行聚类分簇，遍历调制方式集合和对应的与，得到当前频偏补偿下不同调制方式参数对应的方差平均值矩阵和噪声样点矩阵；
8、s4，矩阵计算：根据初始设置范围，遍历载波频偏进行频偏补偿，重复步骤s1至步骤s3，得到不同频偏补偿下的方差平均值二维矩阵e、噪声样点个数二维矩阵q；
9、s5，频率偏移估计和调制方式判决：进行频率偏移估计和调制方式的判决。
10、作为一种优选的技术方案，步骤s1中，
11、初始预设频偏搜索范围[-εmax,-εmax+δ,…,εmax]，因此接收端频偏补偿后的接收信号为
12、
13、其中，n为时域序列第n个样点，n为时域序列总长度，n＝0,…,n-1，r[n]为频偏补偿后的时域接收信号，y[n]为频偏补偿前的时域接收信号，1≤i≤i，i＝2εmax/δ+1，i为频偏搜索网格切分个数，εi为第i个频偏值，εi∈[-εmax,-εmax+δ,…,εmax]，εmax为设定的最大归一化频偏值，δ为搜索步长。
14、作为一种优选的技术方案，步骤s2中，
15、对补偿后的接收信号r[n]进行fft解调，得到各子载波数据后进行预处理；
16、fft解调公式为：
17、
18、其中，r[k]为解调后的子载波数据；
19、预处理的具体方法是：
20、分别取出各子载波数据的实部和虚部，构成dbscan算法输入的二维数据集s：
21、
22、其中，s(k,1)表示数据集的第一列所对应第k个子载波数据的实部，s(k,2)表示数据集的第二列所对应第k个子载波数据的虚部。
23、作为一种优选的技术方案，步骤s3中，
24、采用dbscan密度聚类算法对子载波数据集s进行聚类分簇，遍历调制方式集合和对应的γ与minpts，得到当前频偏εi补偿下不同调制方式参数对应的方差平均值矩阵和噪声样点矩阵；
25、具体包括以下步骤：
26、s31，聚类分簇：
27、dbscan算法输入一组参数(γ,minpts)，其中γ为距离阈值，minpts为密度阈值，若以某数据点为圆心、在半径γ的圆内包含的数据点个数大于minpts，则该数据点可判定为核心点；不属于任何一个簇的点，认为是噪声点；
28、dbscan算法首先根据算法参数找出数据集的核心点，然后随机从任何一个核心点出发，找到所有与该核心点密度可达的数据点，将该核心点与所有相连的数据点归类到一个簇中；其中，密度可达是指数据点的序列间依次满足密度直达，密度直达是指数据点到核心点的欧氏距离小于距离阈值γ；
29、遍历所有的核心点和数据后，得到分簇后的数据集c、分簇个数l和噪声样点个数q；
30、根据调制方式集合，分别设置距离阈值γ、密度阈值minpts；
31、s32，计算方差：
32、根据每个簇数据计算方差el，得到各簇数据的方差平均值e：
33、
34、其中，l为簇的编号，l为簇的总个数，el为编号为l的簇数据的方差，e为各簇数据的方差平均值；
35、s33，遍历调制方式集合及频偏补偿值εi，重复步骤s31至步骤s32；然后进行方差平均值e矩阵、噪声样点个数q矩阵计算。
36、作为一种优选的技术方案，步骤s31中，可识别的调制方式集合为{qpsk/8psk/16qam/32qam}，距离阈值γ分别设置为对应归一化星座点距离{1.4142，0.7654，0.6325，0.4472}的α倍，α初始设置0.3；密度阈值minpts设置与ofdm子载波个数n相关，minpts＝βn/m，β初始设置0.25，根据上述设定的调制方式集合，定义调制类型参数m分别取值{4/8/16/32}；其中，α为距离阈值门限参数，取0≤α≤1，β为密度阈值门限参数，0≤β≤1。
37、作为一种优选的技术方案，步骤s33中，方差平均值e矩阵的计算方式为：
38、若l＝4且m＝4，ei,1＝e，否则ei,1＝108；
39、若l＝8且m＝8，ei,2＝e，否则ei,2＝108；
40、若l＝1本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种OFDM系统联合频偏估计和调制识别方法，其特征在于，在不同频偏补偿下采用DBSCAN聚类方法对星座点进行聚类分析，通过计算不同频偏补偿下的方差平均值二维矩阵、噪声样点个数二维矩阵，同时实现OFDM系统的频偏估计和调制方式识别。
2.根据权利要求1所述的一种OFDM系统联合频偏估计和调制识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种OFDM系统联合频偏估计和调制识别方法，其特征在于，步骤S1中，
4.根据权利要求3所述的一种OFDM系统联合频偏估计和调制识别方法，其特征在于，步骤S2中，
5.根据权利要求4所述的一种OFDM系统联合频偏估计和调制识别方法，其特征在于，步骤S3中，
6.根据权利要求5所述的一种OFDM系统联合频偏估计和调制识别方法，其特征在于，步骤S31中，可识别的调制方式集合为{QPSK/8PSK/16QAM/32QAM}，距离阈值γ分别设置为对应归一化星座点距离{1.4142，0.7654，0.6325，0.4472}的α倍，α初始设置0.3；密度阈值MinPts设置与OFD
7.根据权利要求5或6所述的一种OFDM系统联合频偏估计和调制识别方法，其特征在于，步骤S33中，方差平均值E矩阵的计算方式为：
8.根据权利要求7所述的一种OFDM系统联合频偏估计和调制识别方法，其特征在于，步骤S33中，噪声样点个数Q矩阵的计算方式为：
9.根据权利要求8所述的一种OFDM系统联合频偏估计和调制识别方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
10.一种OFDM系统联合频偏估计和调制识别系统，其特征在于，用于实现权利要求1至9任一项所述的一种OFDM系统联合频偏估计和调制识别方法，包括依次连接的以下模块：
...【技术特征摘要】
1.一种ofdm系统联合频偏估计和调制识别方法，其特征在于，在不同频偏补偿下采用dbscan聚类方法对星座点进行聚类分析，通过计算不同频偏补偿下的方差平均值二维矩阵、噪声样点个数二维矩阵，同时实现ofdm系统的频偏估计和调制方式识别。
2.根据权利要求1所述的一种ofdm系统联合频偏估计和调制识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种ofdm系统联合频偏估计和调制识别方法，其特征在于，步骤s1中，
4.根据权利要求3所述的一种ofdm系统联合频偏估计和调制识别方法，其特征在于，步骤s2中，
5.根据权利要求4所述的一种ofdm系统联合频偏估计和调制识别方法，其特征在于，步骤s3中，
6.根据权利要求5所述的一种ofdm系统联合频偏估计和调制识别方法，其特征在于，步骤s31中，可识别的调制方式集合为{qpsk/8psk/16qam/32qam}，距离阈值γ分别设置为对应归一化星座点距离{1.4142，...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋庆军，石荣，王学华，邓科，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十九研究所，
类型：发明
国别省市：
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