一種單接收天線下的空時(shí)分組碼識(shí)別方法

張立民 閆文君 凌 青 孔東明

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一種單接收天線下的空時(shí)分組碼識(shí)別方法

張立民①閆文君*②凌 青②孔東明③

①(海軍航空工程學(xué)院融合所 煙臺(tái) 264001)②(海軍航空工程學(xué)院電子信息工程系 煙臺(tái) 264001)③(海軍裝備部 太原 030027)

該文針對(duì)全盲條件下單接收天線的空時(shí)分組碼(STBC)識(shí)別問題，提出一種基于四階累積量識(shí)別方法。使用接收信號(hào)的四階累積量作為特征參數(shù)，利用高階累積量對(duì)零均值高斯噪聲不敏感的特性，首先求取各種STBC的四階累積量理論值，再對(duì)采樣信號(hào)四階累積量進(jìn)行區(qū)間檢測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)STBC的識(shí)別。該算法不需要信道信息和噪聲參數(shù)，仿真結(jié)果表明，該算法在單天線條件下性能較好。

多輸入多輸出；單天線識(shí)別；高階累積量；空時(shí)分組碼

1 引言

MIMO系統(tǒng)以其充分利用空間資源的優(yōu)勢(shì)，成為下一代無線通信系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)?？諘r(shí)分組碼(Space-Time Block Code, STBC)作為一種基于MIMO系統(tǒng)的編碼方案，其盲識(shí)別問題受到越來越多的關(guān)注。近年來，對(duì)STBC的盲識(shí)別問題的研究主要有兩種：一是基于最大似然的方法[1,2]，二是基于特征提取的方法?；谧畲笏迫坏姆椒╗1,2]通過計(jì)算接收信號(hào)的最大似然方程來進(jìn)行識(shí)別，該方法需要預(yù)先估計(jì)信道的信息和時(shí)頻信息等，而且算法的計(jì)算復(fù)雜度非常高?；谔卣魈崛〉姆椒ɡ眯盘?hào)的不同特征進(jìn)行識(shí)別，其中基于二階統(tǒng)計(jì)量的算法分別通過設(shè)定門限區(qū)分不同二階統(tǒng)計(jì)特征[3]，計(jì)算相關(guān)矩陣估計(jì)值與實(shí)際值之間最小距離[4]，計(jì)算相關(guān)矩陣的誘導(dǎo)峰值[5]和衡量互相關(guān)矩陣[6]的方法進(jìn)行識(shí)別，然而基于二階統(tǒng)計(jì)的算法在全盲條件下，僅對(duì)部分碼率較小的STBC識(shí)別效果較好?；谘h(huán)統(tǒng)計(jì)量的方法和基于高階累積量的方法[11]分別通過檢測(cè)樣本的循環(huán)統(tǒng)計(jì)量和高階累積量來進(jìn)行區(qū)分。除此之外，文獻(xiàn)[12]提出通過Kolmogorov-Smirnov(K-S)檢測(cè)的方法識(shí)別STBC的方法。上述許多算法僅對(duì)SM(Spatial Multiplexing )和Alamouti STBC進(jìn)行了識(shí)別，沒有分析其他常用STBC的性能；且上述算法均在多天線條件下進(jìn)行討論，甚至有算法要求接收天線數(shù)量大于發(fā)射天線數(shù)量[1,3,4]。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，接收端天線數(shù)目的增加會(huì)影響接收端接收功率、成本等，越少的接收天線越有利于節(jié)約資源和成本，單接收天線條件下的STBC盲識(shí)別是現(xiàn)階段研究的重點(diǎn)之一[13]?，F(xiàn)階段研究中，僅有一篇文獻(xiàn)[13]對(duì)單天線條件下的空時(shí)分組碼盲識(shí)別問題進(jìn)行了針對(duì)性研究，該文獻(xiàn)采用基于離散傅里葉變換的方法對(duì)常見的4種空時(shí)分組碼進(jìn)行識(shí)別，該算法達(dá)到了識(shí)別不同空時(shí)分組碼的目的，但在低信噪比下，算法識(shí)別性能較差。

本文提出一種全新的單接收天線條件下基于特征提取的STBC識(shí)別方法。該方法通過計(jì)算接收信號(hào)的四階累積量并對(duì)其進(jìn)行區(qū)間檢測(cè)，以達(dá)到識(shí)別不同STBC的目的。該方法不需要預(yù)先估計(jì)信道信息和噪聲信息，在低信噪比下區(qū)分性較好。

本文章節(jié)安排如下：第2節(jié)介紹本文用到的信號(hào)模型、假設(shè)條件和STBC類型；第3節(jié)描述高階累積量的定義、接收信號(hào)四階累積量理論值推導(dǎo)和區(qū)間檢測(cè)識(shí)別方法及其閾值的確定；第4節(jié)針對(duì)不同采樣數(shù)和不同信道參數(shù)的條件進(jìn)行仿真，同時(shí)與現(xiàn)有STBC識(shí)別算法進(jìn)行對(duì)比，得出結(jié)論。

2 信號(hào)模型和STBC選取

2.1信號(hào)模型

2.2假設(shè)條件

本文的識(shí)別算法在以下假設(shè)條件下進(jìn)行：

假設(shè)1 接收信號(hào)經(jīng)過頻率平坦Nakagami-衰落信道，，則有,和，其中[14]，表示取均值。

假設(shè)3 假設(shè)傳輸信號(hào)獨(dú)立同分布[1]，且經(jīng)過正交相移鍵控(QPSK)調(diào)制，其平均信號(hào)能量，則有以及[16]。

2.3 STBC選取

不失一般性，本文對(duì)多路復(fù)用(Special Multiplexing, SM)和3種最常見的線性STBC進(jìn)行區(qū)分，分別為：

(1)發(fā)射信號(hào)為SM[3]，發(fā)射天線數(shù)：

(2)發(fā)射信號(hào)為Alamouti STBC，簡稱為AlSTBC[17]，發(fā)射天線數(shù)，碼矩陣長度，碼率為1：

(3)發(fā)射信號(hào)為OSTBC3[3]，發(fā)射天線數(shù)，碼矩陣長度，碼率為，其碼矩陣形式為

(4)信號(hào)為OSTBC4[3]，發(fā)射天線數(shù)，碼矩陣長度，碼率為，其碼矩陣形式為

3 算法分析

3.1高階累積量模型

其零時(shí)延四階累積量可表示為3種形式：

式(3)和式(4)表示的是零時(shí)延條件下的累積量。對(duì)于零均值，四階累積量可表示為[18]

特別地，零均值高斯信號(hào)的高階累積量(階數(shù)大于2)等于零[19]，零均值高斯噪聲的高階累積量，信號(hào)的高階統(tǒng)計(jì)分析和處理本質(zhì)上就是對(duì)非高斯部分的分析和處理，觀測(cè)接收信號(hào)的四階累積量時(shí)，可以忽略噪聲對(duì)于觀測(cè)值的影響[19]。接收信號(hào)四階累積量可表示為

3.2 接收信號(hào)的四階累積量

各接收信號(hào)的四階累積量為

OSTBC3和OSTBC4的推導(dǎo)過程較長，在此不做詳細(xì)推導(dǎo)。與AlSTBC推導(dǎo)過程類似，OSTBC3的四階累積量和OSTBC4的四階累積量分別為

3.3判決方法和判決門限取值

定義總體識(shí)別概率[16]：

表1不同STBC的理論值以及在不同信噪比下樣本方差估計(jì)值(采樣數(shù))

STBC 0 dB5 dB10 dB SM1.000.12250.01280.0030 AlSTBC2.000.14300.08280.0762 OSTBC32.250.23270.19500.1843 OSTBC43.000.81140.71260.4106

4 仿真和結(jié)果

本節(jié)通過計(jì)算機(jī)仿真對(duì)算法有效性進(jìn)行驗(yàn)證。仿真中無特殊說明，噪聲均為高斯白噪聲，調(diào)制方式為QPSK調(diào)制。仿真使用蒙特卡洛仿真，蒙特卡洛次數(shù)均為1000次。

仿真1 接收信號(hào)四階累積量均值變化分析

仿真過程：為準(zhǔn)確觀察樣本四階累積量的變化，在該仿真中，取較大數(shù)量的樣本進(jìn)行觀測(cè)，以便與表1中理論值作比較，令采樣數(shù)量。仿真中Nakagami-衰落信道。如圖1所示，縱坐標(biāo)表示4種空時(shí)分組碼的四階累積量的絕對(duì)值。在樣本足夠大()的條件下，4種空時(shí)分組碼樣本的四階累積量值絕對(duì)值分別趨于4個(gè)穩(wěn)態(tài)值：，這與推導(dǎo)的理論值相同，說明該算法具有一定的可行性。

仿真2 識(shí)別概率與采樣數(shù)關(guān)系分析

仿真過程：圖2為不同信噪比下，采樣數(shù)不同識(shí)別概率的分布情況，其中仿真的信道為Nakagami-衰落信道，。樣本采樣數(shù)分別為2048, 4096和8192。隨著采樣數(shù)的增加，識(shí)別概率也相應(yīng)增加。說明大量的采樣樣本有利于發(fā)揮高階累積量的優(yōu)勢(shì)，不僅抑制了噪聲特性，同時(shí)提高了高階累積量作為特征參數(shù)的性能。由圖2可以看出，算法在樣本采樣數(shù)時(shí)，算法識(shí)別概率可達(dá)到0.98，因此，樣本選取時(shí)，樣本數(shù)應(yīng)取，以保證識(shí)別概率近似為1。

仿真3 識(shí)別概率與Nakagami-信道參數(shù)的關(guān)系

仿真4 識(shí)別概率與調(diào)制方式的關(guān)系

2.2節(jié)中假設(shè)條件3，假設(shè)符號(hào)是經(jīng)過QPSK調(diào)制的，本節(jié)討論本文識(shí)別方法在其他線性調(diào)制方式下的適應(yīng)性?？紤]4種調(diào)制方式QPSK, 8PSK, 16QAM和64QAM，本文不考慮BPSK是由于BPSK調(diào)制的是實(shí)數(shù)信號(hào)，而本文研究的是復(fù)信號(hào)，實(shí)際上，BPSK調(diào)制方式同樣適用于本文算法。4種調(diào)制方式下符號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性如表2所示。

在4種調(diào)制方式下，輸入信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性不同，這就要求在識(shí)別前預(yù)先估計(jì)信號(hào)的調(diào)制方式[5,21]。QPSK調(diào)制方式下識(shí)別不再贅述。當(dāng)調(diào)制方式為8PSK時(shí)，4種空時(shí)分組碼的四階累積量均為0，說明本文算法不適用于8PSK調(diào)制，實(shí)際上當(dāng)調(diào)制方式為PSK()時(shí)，本文算法就不再適用；當(dāng)調(diào)制方式為MQPM時(shí)，4種空時(shí)分組碼的四階累積量可明顯區(qū)分。圖4為不同調(diào)制方式下識(shí)別效果。仿真過程中樣本采樣數(shù)，信道為Nakagami-信道，。可以看出16QAM和64QAM識(shí)別概率相差不大，3種調(diào)制方式下識(shí)別概率均能達(dá)到0.94以上，識(shí)別效果較好。

仿真5 本文方法與其他算法性能比較

(1)基于最大似然識(shí)別的算法[1]需要預(yù)先求取信道參數(shù)、噪聲功率和調(diào)制方式，識(shí)別效果依賴于對(duì)這些參數(shù)估計(jì)的結(jié)果。本文算法則不需要對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，更適用于實(shí)際系統(tǒng)。

(2)本文算法的識(shí)別概率遠(yuǎn)好于基于二階相關(guān)矩陣的算法[3]，即便在高信噪比下，后者的識(shí)別概率也不大于0.5，二階相關(guān)矩陣的算法在單天線下只對(duì)SM和OSTBC4區(qū)分性較好，AlSTBC和OSTBC3的識(shí)別概率為零，導(dǎo)致總體識(shí)別概率較低[3]。

圖1 4種空時(shí)分組碼接收信號(hào)四階累積量隨信噪比變化??圖2 不同采樣數(shù)下正確識(shí)別概率???圖3 不同信道參數(shù)下正確識(shí)別概率

表2不同調(diào)制方式下統(tǒng)計(jì)特性

QPSK0-11.002.002.253.00 8PSK000000 16QAM0.1-0.650.651.301.461.95 64QAM0-0.620.621.241.391.85

圖4 不同調(diào)制方式下正確識(shí)別概率??????????圖5 不同識(shí)別算法性能比較

(3)與基于離散傅里葉變換的算法[13]相比，本文算法在高信噪比下()性能較差，但本文算法在低信噪比下的識(shí)別性能明顯優(yōu)于前者。

(4)由圖1, AlSTBC和OSTBC3理論值較為接近，在接收樣本小和低信噪比的情況下較難區(qū)分。若這兩種碼其中一種在接收端排除，則可大幅提高總體識(shí)別概率。

5 結(jié)束語

針對(duì)單天線條件下，STBC盲識(shí)別問題，本文提出了采用基于高階累積量的解決方案。該算法利用不同STBC表現(xiàn)出不同高階累積量這一性質(zhì)，將不同STBC接收信號(hào)的高階累積量進(jìn)行區(qū)間檢測(cè)，在不需要信道信息和噪聲信息的條件下進(jìn)行STBC識(shí)別。識(shí)別結(jié)果表明，該算法在低信噪比條件下性能遠(yuǎn)好于現(xiàn)有針對(duì)單天線STBC識(shí)別的算法。算法性能受信道參數(shù)和樣本數(shù)量影響，隨著Nakagami-信道參數(shù)和樣本數(shù)量的增大，算法識(shí)別概率有提高。

[1] Choqueuse V, Marazin M, Collin L,.. Blind recognition of linear space time block codes: a likelihood-based approach [J]., 2010, 58(3): 1290-1299.

[2] Marey M, Dobre O A, and Liao B. Classification of STBC system over frequency-selective channels[J]., 2015, 64(5): 2159-2164.

[3] Choqueuse V, Yao K, and Collin L. Hierarchical space-time block code recognition using correlation matrices[J]., 2008, 7(9): 3526-3534.

[4] Choqueuse V, Yao K, Collin L,. Blind recognition of linear space time block codes[C]. Proceedings of IEEE International Conference Acoustics, Speech and Signal Processing, Las Vegas, USA, 2008: 2833-2836.

[5] Marey M and Dobre O A. Blind modulation classification algorithm for single and multiple-antenna systems over frequency-selective channels[J]., 2014, 21(9): 1098-1102.

[6] Eldemerdash Y A, Dobre O A, and Liao B J. Blind identification of SM and Alamouti STBC-OFDM signals[J]., 2015 14(2): 972-982.

[7] Shi M, Bar-Ness Y, and Su W. STC and BLAST MIMO modulation recognition[C]. IEEE Global Telecommunications Conference,Washington, D.C., USA, 2007: 3034-3039.

[8] Marey M, Dobre O A, and Inkol R. Classification of space time block codes based on second-order cyclostationarity with transmission impairments[J]., 2012, 11(7): 2574-2584.

[9] DeYoung M, Health R, and Evans B L. Using higher order cyclostationarity to identify space-time block codes [C]. IEEE Global Telecommunications Conference, New Orleans, USA, 2008: 3370-3374.

[10] Karami E and Dobre O A. Identification of SM-OFDM and AL-OFDM signals based on their second-order cyclostationarity[J]., 2015, 64(3): 942-953.

[11] 趙知?jiǎng)? 謝少萍, 王海泉. OSTBC信號(hào)累積量特征分析[J]. 電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào), 2013, 18(1): 150-155.

Zhao Z, Xie S, and Wang H. The characteristic analysis of cumulants of the OSTBC signals[J]., 2013, 18(1): 150-155.

[12] Mohammadkarimi M and Dobre O A. Blind identification of Spatial Multiplexing and Alamouti space-time block code via Kolmogorov-Smirnov(K-S) test[J]., 2014, 18(10): 1711-1714.

[13] Eldemerdash Y A, Dobre O A, Marey M,. An efficient algorithm for space-time block code classification[C]. IEEE Global Communications Conference, Atlanta, USA, 2013: 3329-3334.

[14] Beaulieu N C and Cheng C. Efficient Nakagami-fading channel simulation[J]., 2005, 54(2): 413-424.

[15] Swami A and Sadler B M. Hierarchical digital modulation classification using cumulants[J]., 2000, 48(3): 416-429.

[16] Eldemerdash Y A, Marey M, Dobre O A,. Fourth-order statistics for blind classification of Spatial Multiplexing and Alamouti space-time block code signals[J]., 2013, 61(6): 2420-2431.

[17] Alamouti S M. A simple transmit diversity technique for wireless communication[J]., 1998, 16(8): 1451-1458.

[18] 付衛(wèi)紅, 楊小牛, 劉乃安. 基于四階累積量的穩(wěn)健的通信信號(hào)盲分離算法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2008, 30(8): 1853-1856.

Fu W, Yang X, and Liu N. Robust algorithm for communication signal blind separation fourth-order- cumulant-based[J].&, 2008, 30(8): 1853-1856.

[19] 張賢達(dá). 信號(hào)分析與處理[M]. 北京: 清華大學(xué)出版社, 2011: 312-317.

Zhang X. Signal Analysis and Processing[M]. Beijing: Tsinghua University Press, 2011: 312-317.

[20] Srinath M D, Rajasekaran P K, and Viswanathan R. Introduction to Statistical Signal Processing with Application[M]. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1996: 192-196.

[21] 錢國兵, 李立萍, 郭亨藝. 多入單出正交空時(shí)分組碼系統(tǒng)的調(diào)制識(shí)別[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2015, 37(4): 863-867.

Qian G, Li L, and Guo H. Modulation identification for orthogonal space-time block code in multiple input single output systems[J].&2015, 37(4): 863-867.

A Method for Blind Recognition of Space-time Block Coding Using Single Receive Antenna

Zhang Li-min①Yan Wen-jun②Ling Qing②Kong Dong-ming③

①(,,264001,)②(,264001,)③(,030027,)

A novel and efficient algorithm is proposed for Space-Time Block Code (STBC) classification, when a single antenna is employed at the receiver. The algorithm exploits the discriminating features provided by the forth-order cumulants of the received signals. Higher-order cumulants (of order greater than 2) are used to eliminate the impact of noise.Firstly, the theoretical value of the different STBCs is caculated, then the samples of STBCs are classified with an interval detector. It does not require estimation of the channel information and signal-to-noise ratio of the transmitted signal. Simulation results show that the proposed method for blind recognition of STBC achieves good performance.

MIMO; Single antenna classification; Higher-order cumulants; Space-Time Block Code (STBC)

TN911.7

A

1009-5896(2015)11-2621-07

10.11999/JEIT150390

2015-04-02；改回日期：2015-07-08；

2015-08-27

閆文君 wj_yan@foxmail.com

國家自然科學(xué)基金(61102167)

The National Natural Science Foundation of China (61102167)

張立民： 男，1966年生，教授，研究方向?yàn)槲淦飨到y(tǒng)仿真、衛(wèi)星信號(hào)處理.

閆文君： 男，1986年生，博士生，研究方向?yàn)镸IMO技術(shù)、空時(shí)分組碼識(shí)別.

凌 青： 女，1987年生，博士生，研究方向?yàn)镸IMO技術(shù)、空時(shí)分組碼識(shí)別.