凌 青,張立民,閆文君,鄧向陽(yáng)
(海軍航空工程學(xué)院信息融合所,山東煙臺(tái) 264001)
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單接收天線空時(shí)分組碼系統(tǒng)的分層調(diào)制識(shí)別
凌 青,張立民,閆文君,鄧向陽(yáng)
(海軍航空工程學(xué)院信息融合所,山東煙臺(tái) 264001)
針對(duì)單接收天線空時(shí)分組碼系統(tǒng)的調(diào)制識(shí)別問(wèn)題,提出了一種基于初等四階累積量的分層調(diào)制盲識(shí)別算法. 首先推導(dǎo)了不同信號(hào)星座在無(wú)噪聲條件下的初等四階累積量的理論值和方差,然后根據(jù)最大似然比檢測(cè)求得閾值;最后比較接收信號(hào)初等四階累積量實(shí)驗(yàn)值與閾值的大小盲識(shí)別調(diào)制方式. 該算法不需要信道、噪聲功率等先驗(yàn)信息,適合非合作通信場(chǎng)合. 仿真結(jié)果表明,所提出的算法在低信噪比下能夠較好的識(shí)別單接收天線空時(shí)分組碼調(diào)制方式.
空時(shí)分組碼;調(diào)制識(shí)別;單接收天線;初等四階累積量
在非合作通信場(chǎng)合,獲取截獲信號(hào)的信號(hào)參數(shù)是信號(hào)檢測(cè)和信號(hào)解碼的中間環(huán)節(jié). 其中信號(hào)參數(shù)包括調(diào)制信息、信道信息和信道編碼信息,獲取截獲信號(hào)的調(diào)制信息能夠?yàn)楹罄m(xù)的信號(hào)盲處理提供先決條件. 空時(shí)分組碼是現(xiàn)代無(wú)線通信中非常實(shí)用的技術(shù),它旨在達(dá)到Multiple Input Multiple Output(MIMO)信道的理論信息容量. 因此,空時(shí)分組碼系統(tǒng)的調(diào)制識(shí)別是非合作MIMO通信的重要內(nèi)容之一.
目前,主流的調(diào)制識(shí)別算法主要分為最大似然的識(shí)別方法[1~6]和基于特征提取的識(shí)別方法[7~10]. 其中最大似然的方法給出了正確識(shí)別概率的上界,然而識(shí)別過(guò)程需要預(yù)先知道信道矩陣或復(fù)合信道矩陣,且對(duì)高階調(diào)制計(jì)算復(fù)雜度較高,不適合全盲場(chǎng)合. 基于特征提取是從接收信號(hào)中提取特征參數(shù),根據(jù)特征參數(shù)盲識(shí)別調(diào)制方式. 文獻(xiàn)[5~10]主要針對(duì)MIMO系統(tǒng)的調(diào)制識(shí)別,而對(duì)空時(shí)分組碼系統(tǒng)的調(diào)制識(shí)別研究較少. 此外,在實(shí)際的應(yīng)用中,由于天線尺寸、功率和造價(jià)等限制,單接收天線更受青睞. 因此研究單接收天線的空時(shí)分組碼的調(diào)制識(shí)別具有實(shí)用價(jià)值.
本文在單接收天線條件下提出一種新的有效的調(diào)制盲識(shí)別算法,該方法具有以下優(yōu)點(diǎn):
(1)適用于單接收天線系統(tǒng).
(2)不需要預(yù)先知道信道信息、噪聲信息.
(3)識(shí)別算法的計(jì)算的復(fù)雜度低,為O(N).
(4)適用于不同的空時(shí)分組碼.
考慮具有Nt個(gè)發(fā)射天線1個(gè)接收天線的線性STBC通信系統(tǒng),每組碼中需要傳輸?shù)姆?hào)數(shù)為N,每組的符號(hào)通過(guò)L時(shí)隙進(jìn)行傳輸,則STBC碼矩陣維數(shù)為Nt×L,定義為C(S):
(1)其中{Ak,Bk}是給定的Nt×L維碼字矩陣,R(sk)和s(sk)分別代表sk的實(shí)部和虛部,S=[s1,s2,…,sN]是經(jīng)調(diào)制后的某組碼待傳輸符號(hào),且調(diào)制星座具有M個(gè)狀態(tài).
假定信號(hào)S為經(jīng)過(guò)相同線性調(diào)制方式后的調(diào)制信號(hào),且獨(dú)立同分布. 傳輸信號(hào)S的能量為1. 假設(shè)第一列接收信號(hào)為y(0),空時(shí)分組碼的第k+1組截獲的信號(hào)為y(k),其中0≤k y(k)=HS(k)+w(k) (2) 3.1 定義 四階累積量定義兩種形式: C40=cum(y(n),y(n),y(n),y(n)) (3) C42=cum(y(n),y(n),y*(n)y*(n)) (4) 3.2 估計(jì)值 在信號(hào)處理的實(shí)際應(yīng)用中,信號(hào)的四階累積量需要從有限長(zhǎng)度的接收信號(hào)中估計(jì). 假定y(n)是零均值,四階累積量可以表示為: (5) (6) 3.3 四階累積量理論值和方差推導(dǎo) 空時(shí)分組碼系統(tǒng)中不同星座的信號(hào),由式(3),(4)可以計(jì)算四階累積量的理論值. 假定所有星座符號(hào)是等概率發(fā)送的,理論值是無(wú)噪聲的星座符號(hào)的總體平均值. 對(duì)于QAM和PSK星座,C20=0,C21是信號(hào)能量. 計(jì)算方差分兩種情況討論: 情況1 在C21已知的條件下,累積量的估計(jì)是無(wú)偏估計(jì),因此: (7) (8) (9) (10) 情況2 在C21未知的條件下,對(duì)累積量的估計(jì)是有偏估計(jì),因此: (11) (12) (13) (14) (15) (16) 由式(13)~(15),(12)可以表示為: (17) 空時(shí)分組碼系統(tǒng)中,不同星座符號(hào)的理論值和方差如表1. 表1 不同星座符號(hào)四階累積量的理論值和方差 3.4 閾值的求法 H0:T∈[a-b,a+b]H1:T?[a-b,a+b] 其中: (18) (19) ξ=(μ0+μ1)/2 (20) 3.5 聯(lián)合檢測(cè)算法 (1)識(shí)別不同調(diào)制方式的性能 在h(n)=δ(n)、沒(méi)有頻偏和相位抖動(dòng)且噪聲為零均值的復(fù)高斯的理想的條件下,BPSK,QPSK,8PSK和16QAM正確識(shí)別概率的曲線如圖1所示. 由圖1可以看出,BPSK,QPSK,8PSK和16QAM的識(shí)別概率隨著信噪比提高而提高,這是由于在低信噪比下,噪聲會(huì)對(duì)四階累積量的估計(jì)值產(chǎn)生較大的誤差,從而影響算法的性能. (2)相位抖動(dòng)和頻偏 (4)采樣數(shù)K對(duì)算法影響 在信道為頻率平坦的Nakagami-m信道且m=3,采樣數(shù)為K∈{1024,2048,4096,8192}時(shí)平均識(shí)別概率的變化如圖4所示. 算法的平均識(shí)別概率在采樣數(shù)為8192時(shí)效果最理想,原因是低樣本數(shù)不利于抑制噪聲和信道對(duì)C42和C40的估計(jì)值的影響,導(dǎo)致算法在低樣本數(shù)量性能劣于高樣本數(shù)量. (5)非高斯噪聲下算法性能 樣本的抽樣數(shù)設(shè)為K=1024和K=2048,信道為頻率平坦的Nakagami-m信道且m=3. 如圖5所示,其中Gaussian和NonGaussian分別代表高斯噪聲和非高斯噪聲條件下曲線. 由圖5可以看出,高斯噪聲環(huán)境和非高斯噪聲環(huán)境對(duì)算法沒(méi)有太大影響,因此算法適用于非高斯噪聲環(huán)境下識(shí)別. (6)不同STBC算法的性能比較 在K=1024和頻率平坦的Nakagami-m信道且m=3條件下,比較算法在SM、Al、ST3和ST4空時(shí)分組碼的性能,其中SM、Al、ST3和ST4編碼矩陣見(jiàn)文獻(xiàn)[12]. 由圖6可以觀察,這四種STBC下調(diào)制識(shí)別性能差別不大. (7)與其他算法性能比較 將本文算法與僅有的一篇研究單接收天線的調(diào)制識(shí)別算法作比較[7],取采樣數(shù)K=512,采用Al編碼方式,噪聲為零均值高斯白噪聲,如圖7所示.從圖7可以看出,算法的性能在SNR<-4dB時(shí),本文提出的算法優(yōu)于文獻(xiàn)[7]的算法,但在SNR>-4dB時(shí),文獻(xiàn)[7]的算法優(yōu)于本文提出的算法,大約性能提高10%左右. 但是文獻(xiàn)[7]采用的是最大似然的算法,需要事先知道信道的系數(shù),在非合作場(chǎng)合并不適應(yīng),而本文提出的算法最大的正確識(shí)別概率也能達(dá)到96.48%,能夠滿足實(shí)際應(yīng)用. (8)算法的復(fù)雜度分析 算法的復(fù)雜度包括四階抽樣累積量的計(jì)算和與閾值的比較. 四階抽樣累積量的計(jì)算如式(6)所示,實(shí)質(zhì)就是一個(gè)嵌套的兩層循環(huán). 在外層循環(huán)的控制下,它的循環(huán)體的漸進(jìn)時(shí)間為O(N),其中包括一個(gè)內(nèi)層循環(huán);在內(nèi)層循環(huán)的控制下,它所包含的乘法操作的漸進(jìn)時(shí)間為O(1),因此該程序段的漸進(jìn)時(shí)間復(fù)雜度為O(N×1). 與閾值的比較計(jì)算復(fù)雜度為Ο(1),因此算法的計(jì)算復(fù)雜度為O(N). 在Nakagami-m信道且m=3,K=512和Al編碼的條件下識(shí)別BPSK調(diào)制方式,算法在intel i5處理器主頻為1.8GHz的計(jì)算機(jī)上計(jì)算時(shí)間為0.014s. 本文提出了一種在單天線條件下調(diào)制方式盲識(shí)別算法. 算法分別在不同采樣數(shù)、不同信道參數(shù)、不同STBC、不同的相位抖動(dòng)和不同載波頻偏的條件下進(jìn)行了仿真,并討論了算法在非高斯噪聲下的性能,最后將本文算法與僅有的一篇單接收天線下的文獻(xiàn)進(jìn)行了比較. 仿真結(jié)果表明,本文提出的算法適合非合作通信且算法性能較好. [1]Choqueuse V, Azou S, Yao K. Blind modulation recognition for MIMO system[J]. MTA Review, 2009, 19(2): 183-196. [2]Wei W, Larimore M G. A new maximum-likelihood method for modulation classification[A]. 1995 Conference Record of the Twenty-Ninth Asilomar Conference[C]. Pacific Grove: IEEE Computer Socity Washington, 1995. 1132-1135. [3]Muhlhaus M, Oner M, Dobre O A. 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And then the thresholds were gained by the likelihood ratio test (LRT) for the tests in the hierachical classification scheme. Finally,the automatic classification of modulation scheme was realized by comparing the experimental values and the thresholds. Furthermore,unlike other methods,this algorithm does not require any prior information of the channel coefficients,and noise power and,consequently,is well-suited for non-cooperative context. The simulation shows that the proposed algorithm performs well even at a low signal to noise ratio (SNR). space-time block codes (STBCs);modulation classification;single receiver antenna;elementary fourth-order cumulants 2015-07-03; 2015-09-29;責(zé)任編輯:馬蘭英 國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61102167);泰山學(xué)者工程專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)資助 TN911.7 A 0372-2112 (2016)11-2802-05 ??學(xué)報(bào)URL:http://www.ejournal.org.cn 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.11.0333 基于四階累積量的調(diào)制識(shí)別
4 仿真和結(jié)果
5 總結(jié)