【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于通信与电子信息，主要涉及计算机仿真领域，提出一种新高斯q函数的数字通讯错误快速检测方法，具体涉及一种基于gauss-kronrod近似公式的gauss-q函数近似的信道传输信号性能的衡量方法。
技术介绍
1、高斯q函数(gaussian q-function,gqf)的逼近问题在信号处理和通信原理领域得到了广泛应用，并在数字调制方案的符号错误概率(symbol error probability,sep)中扮演着至关重要的角色，用于衡量信道传输信号性能。此外，高斯q函数也被应用于加性高斯白噪音、衰落信道，多个数字调制方案的误码率估值。
2、衡量数据在规定时间内数据传输精确性的指标就是平均错误概率(averagesymbol error probability,asep)。其计算公式如下所示：
3、ρ(·)为衰落信道信噪比的概率密度函数(probabilitydensity function,pdf)，sep的计算取决于不同的调制方法，如de-qpsk调制方法在加性白噪声通道中的公式为：
4、r为瞬时信噪比(signal-to-noiseratio,snr)，q(·)为gqf是标准正态分布的右尾函数，一维高斯q函数的表达式如下所示：erfc(·)为误差函数。
5、q函数是概率论和统计学中的一个重要的工具，由于其并非初等函数，常常需要采用初等函数进行逼近，以便于计算。为了更有效地控制逼近误差，通常需要确定q函数的上下界，并借此对逼近方法进行限定。这样的措施有助于确保在实际
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10、又如主要保证计算效率的近似表达式：
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14、其中(1)是j等人在2017年提出，(2)是wu m w等人在2018年提出，(3)是chen x d等人在2021年提出，(4)是tanash i m等人在2021年提出，(5)是tanash i m等人在2021年提出，(6)是sadhwani d等人在2017年提出，(7)是powari a等人在2022年提出的方法。目前第一类方法存在优化得到参数的时间随项数呈指数级增长的情况，因此存在效率瓶颈；而第二类方法的近似精度比第一类方法要低。
15、在实际通信系统中，误码率的准确估计对系统性能至关重要，snr与接收信号的高斯分布特性相关，高斯概率密度函数通过对信号分布的建模，为各种通信系统的设计和优化提供了基础。因此，q函数的逼近问题的解决不仅直接关系到通信系统的可靠性，还对于实际应用中的性能评估和优化提供了有力支持。
16、随着通信技术的不断演进，新兴的设计到无线通信的领域，如5g通讯，物联网通讯等也对q函数的研究提出了新的挑战和机遇。在这些领域，对于更高速、更可靠的通信要求更加迫切，而q函数的准确建模和逼近方法则成为了研究的热点之一。
技术实现思路
1、本专利技术针对无线通信技术在信道传输信号性能评估在效率和精度方面的瓶颈，提出了基于新高斯q函数的数字通讯错误快速检测方法。目前，高斯q函数逼近方法如上文所示，主要存在优化得到参数的时间随项数呈指数级增长或近似精度不够的情况。本专利技术的目的是通过创造新的高斯q函数逼近方法的来实现数字通讯错误快速检测并提高检测精度。本专利技术的应用领域主要为无线通信领域的快速衰落信道。
2、本专利技术所提供的技术方案的具体步骤如下：
3、步骤s1：明确信道调制方法和信道模型，获得模型对应的pdf，输入衰落因子m，衰落因子表征信号在信道中变换的速率，信号变化越快，m越大，越难恢复原来的信号。不同的调制方法和信道模型的pdf不一样，但都和衰落因子m和平均信噪比r相关，因此还需要确定信号的平均信噪比。
4、步骤s2：获取待检测数字信号，待检测数字信号的获取通过应用场景下检测设备的信号存储模块或数字信号传感器得到。通过检测设备能够获得待检测数字信号的如下参数信息：信号总能量es、噪声的功率谱密度n0、信号的符号周期tsym和采样间隔tsamp。
5、步骤s3：对待检测数字信号进行预处理，通过采样的参数来计算平均信噪比。
6、通过待检测数字信号的参数信息计算得到多径信道的复数白噪声信息平均信噪比r如下：
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8、步骤s4：设置概率密度配准模块，根据输入的近似项数n自动输出对应的高斯q函数近似表达式。概率密度配准模块使用gauss-kronrod积分对q函数进行近似。对于积分表达式数值积分将其化为n项带权值的f(x)的和进行近似，即其中ai为对应近似节点的近似系数，xi为选取的近似节点。而对于n项近似，高斯积分由于能够达到最高的2n+1次的代数精度，有着最好的近似效果。
9、步骤s41：由于gauss-kronrod积分的积分域为[-1,1]，因此首先需要对原表达式进行变量代换，令则有其中e为自然指数，t为数学模型自变量，暂无物理意义。
10、步骤s42：然后根据输入的n大小，使用勒让德多项式求解n对近似节点xi和近似系数ai，i＝1,2,...,n。
11、步骤s43：使用stieltjes多项式增加n+1对近似节点xi和近似系数ai，来调整近似效果，i＝1,2,...,2n+1。
12、步骤s44：代入获得的2n+1对近似节点xi和近似系数ai到表达式q(x)≈aif(xi)中获得近似表达式并输出。
13、步骤s5：执行sep模块，计算asep。sep表征通讯系统中符号错误的概率，可以直接反应系统的性能和可靠性。对于多径衰落，由于无法控制所有的信道保持同一的信噪比，因此往往通过计算asep表征该组合系统的性能优劣。而不同的调制方法会对应不同的sep模块，因此能够对比不同方法和模型得到的asep结果，对方法进行分析和改进。其中sep(r)为高斯q函数的组合函数，p(r)为信噪比在[0,∞]范围内的pdf,不同模型的pdf也有所不同，但都和衰落因子m和平均信噪比r有关。
14、本专利技术的有益效果：
15、本专利技术的核心技术特点是创造新的高斯q函数逼近方法的来实现数字通讯错误快速检测并提高检测精度，改进近似高斯q函数用到的参数计算时间会随项数呈指数级增长的情况。本专利技术结合了数值积分的思想，利用gauss-kronrod积分自适应的得到高斯q函数的近似表达式，并将得到的近似表达式代入到asep公式中，高效的获得精确度较高的asep近似值。实验表明，相比于其他高斯q函数逼近方法进行的数字通讯错误检测，该方法具有更准确更强大的性能，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于新高斯Q函数的数字通讯错误快速检测方法，其特征在于，通过创造新的高斯Q函数逼近方法的来实现数字通讯错误快速检测并提高检测精度，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于新高斯Q函数的数字通讯错误快速检测方法，其特征在于，步骤4具体实现如下：
3.根据权利要求1所述的基于新高斯Q函数的数字通讯错误快速检测方法，其特征在于，步骤5具体实现如下：
【技术特征摘要】
1.基于新高斯q函数的数字通讯错误快速检测方法，其特征在于，通过创造新的高斯q函数逼近方法的来实现数字通讯错误快速检测并提高检测精度，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈小雕，张煜，陈鸿宇，陶秀挺，吴文，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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