譜熵和譜減法在CMMB信道估計中的應(yīng)用

徐曉梅，魯周迅

南京工業(yè)大學 電子與信息工程學院，南京 211800

譜熵和譜減法在CMMB信道估計中的應(yīng)用

徐曉梅，魯周迅

南京工業(yè)大學 電子與信息工程學院，南京 211800

1 引言

通信系統(tǒng)的性能主要受到無線信道的制約，而信道估計是均衡和自適應(yīng)調(diào)制的必要條件，是提高系統(tǒng)傳輸質(zhì)量，發(fā)揮其優(yōu)越性的關(guān)鍵所在[1-2]。因此信道估計在傳輸系統(tǒng)中有很關(guān)鍵的作用。

基于譜熵和譜減法的端點檢測方法被廣泛應(yīng)用于語音信號識別中，隨著語音識別技術(shù)的不斷發(fā)展，端點檢測方法得到了越來越廣泛的應(yīng)用。這種方法在識別有噪聲背景下的語音時起到了較大作用[3-4]。在CMMB系統(tǒng)中，主要是基于導頻的信道估計算法，其中包括最小二乘法、最小均方誤差等方法[5]。但是這種方法不太適應(yīng)于多徑豐富的信道，因此本文嘗試的將端點檢測的方法引入到CMMB系統(tǒng)的信道估計中。實驗表明，本文方法較基于導頻的信道估計方法有更好的效果。

2 CMMB標準中的信道估計簡介

CMMB（China Mobile Multimedia Broadcasting）標準采用了多載波調(diào)制技術(shù)OFDM，物理層數(shù)據(jù)具有OFDM幀結(jié)構(gòu)的特點，物理層信號每1 s為1幀，劃分為40個時隙，每個時隙的長度為25 ms，包括1個信標和53個OFDM符號。每個OFDM符號中，又包含了連續(xù)導頻、離散導頻、保護間隔等信息[6]。在現(xiàn)有的CMMB系統(tǒng)信道估計中，因為導頻的結(jié)構(gòu)特殊（如圖1），所以主要利用基于導頻的方法，對每個OFDM符號在導頻位置處用插值的方式實現(xiàn)信道的估計。CMMB標準中的信道估計算法實現(xiàn)流程，如圖2。

圖1 導頻信息在每個OFDM符號中的位置

圖2 CMMB標準中的信道估計流程圖

3 譜熵和譜減法的原理

3.1 譜熵定義

將帶噪信號s(n)進行分幀、加窗處理后，按幀間隔50%的重疊做快速傅氏變換（長度為N的FFT），則得到某一頻率分量fi的能量譜為Sm() fi，這樣各頻率分量的歸一化譜概率密度函數(shù)pi如式（1），其中m為分析的某一幀：

因為多媒體廣播信號的能量主要集中在fL至fH之間，故有約束條件：

由此，每幀信息的短時譜熵[7]定義為：

3.2 譜減法原理

譜減法[8]是語音增強中最常用的一種算法，由于其計算復(fù)雜度低，實時性強，一直受到了語音增強研究者的廣泛重視。本文意在將這種語音增強的方法應(yīng)用于CMMB系統(tǒng)的信道估計中，以提高CMMB信號傳輸?shù)馁|(zhì)量。該算法的原理如下：

然后得其估計的背景噪聲：

4 譜熵和譜減法在信道估計中的應(yīng)用

同理，由式（3）可以得到每幀信息的短時譜熵定義為：

為了得到信道的輸出信號，要對增強之后的信號能量譜進行判決，這樣就需要一個判決門限，設(shè)集合λ為用式（8）得到的譜熵集，則：

其中，M為實驗中所分析的信號的總幀數(shù)，設(shè)ξ為文中要用到的判決門限，ξ的設(shè)定方法為：

ξ確定以后，判決是否為信息的規(guī)則為：

經(jīng)過以上分析，可以得到改進后的CMMB系統(tǒng)信道估計流程，如圖3所示。

圖3 改進的信道估計流程圖

5 仿真結(jié)果分析及結(jié)論

為了說明不同信噪比情況下的譜熵特性，在Matlab 7.1平臺上進行仿真實驗，分別在信噪比0 dB、10 dB、20 dB的環(huán)境下計算譜熵，譜熵曲線如圖4所示。

圖4 不同信噪比情況下的譜熵曲線圖

由圖4可以看出，同一信號在不同噪聲干擾下，譜熵曲線的形狀基本保持不變，但信噪比越低，譜熵值越低，譜熵值的降低可能會影響判決門限。

基于本實驗，在Matlab 7.1的仿真平臺上，分別在不同的信噪比干擾下，比較了CMMB系統(tǒng)基于離散導頻的信道估計方法、基于譜熵和譜減法的信道估計方法下的誤碼率，以及兩種方法下系統(tǒng)的性能。其中，信噪比的設(shè)置分別為：0 dB、10 dB、20 dB、30 dB，仿真結(jié)果如圖5所示。兩種方法下的性能比較，如表1所示。

圖5 不同信噪比情況下兩種方法的誤碼率比較

表1 兩種方法在信道估計中的性能比較

由圖5可以看出，在信噪比良好的情況下，基于離散導頻的信道估計方法和基于譜熵的信道估計方法效果基本一致，但是在信道比較差的情況下（＜5 dB），改進方法的性能要優(yōu)于傳統(tǒng)的基于導頻的信道估計方法。

由表1可以看出：

（1）從系統(tǒng)內(nèi)存角度來看，基于導頻的數(shù)據(jù)存儲量要低于基于譜熵和譜減法的數(shù)據(jù)存儲量。

（2）從運算次數(shù)來看，基于導頻的方法運算次數(shù)比較多，每次運算的數(shù)據(jù)量也較大，因此這就導致基于導頻的方法所用的時間略長。

（3）從總體上來分析，這兩種方法所用的內(nèi)存、運算次數(shù)以及數(shù)據(jù)處理時間差別不是很大。因此，結(jié)合圖5的結(jié)論，在信噪比較低時，可以考慮用基于譜熵和譜減法的信道估計方法。

6 結(jié)論與展望

本文將CMMB信道估計的方法和語音信號的處理方法相結(jié)合。實驗條件下，基于譜熵和譜減法的信道估計方法在信噪比很低的情況下比傳統(tǒng)的基于離散導頻的方法性能要好，因此在未來的基于CMMB標準的系統(tǒng)信號傳輸系統(tǒng)中，可以考慮將這種基于譜熵的方法應(yīng)用于信道估計中，以便提高系統(tǒng)的總體性能。

[1]彭曦.基于CMMB的信道估計算法研究[D].杭州：浙江大學，2008-05.

[2]Cho J，Hwang J，Hwang T，et al.A novel channel estimation method for OFDM in high-speed mobile system[C]//Proceedings of the International Symposium on Industrial Electronics，2001.

[3]韓紀慶，張磊，鄭鐵然.語音信號處理[M].北京：清華大學出版社，2004-09.

[4]Ephraim Y，Trees H V.A single subspace approach for speech enhancement[J].IEEETransonSpeech AudioProcessing，1995，3（4）：251-266.

[5]梁弟標.基于CMMB系統(tǒng)的信道估計與均衡技術(shù)研究[D].西安：西安電子科技大學，2009-01.

[6]GY/T 220.1-2006移動多媒體廣播第1部分：廣播信道幀結(jié)構(gòu)、信道編碼和調(diào)制[S].國家廣播電影電視總局廣播電視規(guī)劃院，2006.

[7]Jia C，Xu B.An improved entropy based endpoint detection algorithm[C]//Proceedings of the ISCSLP Conference，2002.

[8]金學驥.語音增強算法的研究與實現(xiàn)[D].杭州：浙江大學，2005-01.

XU Xiaomei,LU Zhouxun

College of Electronics and Information Engineering,Nanjing University of Technology,Nanjing 211800,China

The method of signal detection based on spectral entropy and spectral subtraction is widely used in the processing of voice.But till now,this method is rarely used in the channel estimation based on CMMB（China Mobile Multimedia Broadcasting）. The algorithm based on entropy is used in channel estimation.The simulation illustrates that this algorithm performs well in low SNR（Signal Noise Ratio）.

entropy;China Mobile Multimedia Broadcasting（CMMB）;channel estimation;Signal Noise Ratio（SNR）

基于譜熵和譜減法的信號檢測方法在語音處理領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，但至今沒有發(fā)現(xiàn)將這種方法應(yīng)用于基于中國移動多媒體即CMMB（China Mobile Multimedia Broadcasting）標準的信道估計中。將這種方法用于基于CMMB標準的系統(tǒng)信道估計中；仿真結(jié)果表明，該方法在信噪比很低時，較傳統(tǒng)的CMMB系統(tǒng)信道估計方法有較好的效果。

譜熵；中國移動多媒體（CMMB）；信道估計；仿真；信噪比

A

TN911.6

10.3778/j.issn.1002-8331.1111-0177

XU Xiaomei,LU Zhouxun.Application of spectral entropy and spectral subtraction in CMMB.Computer Engineering and Applications,2013,49（13）：204-206.

徐曉梅，女，碩士生，主要研究方向為信號與信息處理；魯周迅，男，副教授，主要研究方向為信號與信息處理。E-mail：xiaomei6276@foxmail.com

2011-11-14

2012-01-05

1002-8331（2013）13-0204-03

CNKI出版日期：2012-04-25http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20120425.1721.065.html