賀 偉,劉曉芳,宋 偉
(河南城建學院電氣與控制工程學院,河南 平頂山 467036)
1998 年成對載波多址技術(paired carry multiple access,PCMA)被提出,該技術以其高效的頻帶利用率和強大的抗截獲能力得到廣泛的應用。對于單通道非協(xié)作方式接收到的PCMA 信號來說,能否從時頻混疊的信號中準確估計出分量信號的參數(shù)信息,是PCMA 信號解調的關鍵。而參數(shù)估計的精度直接影響著后續(xù)處理的性能,因此,對PCMA 信號的高精度參數(shù)估計具有非常重要的實際意義。
PCMA 信號需要估計的參數(shù)有符號速率、信號幅度、時延、頻偏、相位等,現(xiàn)在關于PCMA 信號的幅度、時延等參數(shù)估計文獻較多,而關于相位估計研究涉足較少,本文針對PCMA 信號相位的高精度估計進行研究?,F(xiàn)有的相位估計算法主要是基于數(shù)據(jù)輔助的方法和非基于數(shù)據(jù)輔助的方法。數(shù)據(jù)輔助的方法雖然估計性能較好,但對系統(tǒng)的傳輸速率有影響。非數(shù)據(jù)輔助方法較多,主要有:M 次冪算法、V-V 算法、基于期望最大化算法以及判決引導算法等。文獻[10]利用信號的平穩(wěn)特性,在循環(huán)累積量域內提出了一種基于高階循環(huán)累積量的載波相位估計算法,算法對信號能量、時延參數(shù)不敏感,但需要信號的信噪比大于8 dB 才有較好的估計性能;文獻[11]研究了MPSK 信號的V-V相位估計算法,然后對QPSK 信號的相位估計采用了數(shù)據(jù)輔助的M 次方法;文獻[12]針對第三方接收到的高階調制PCMA 信號,推導不同調制方式PCMA 信號的循環(huán)矩表達式,從而獲得信號相位與高階循環(huán)矩之間的定量關系,但算法在分量信號功率相差3 dB 以上時性能下降明顯。文獻[13]提出了一種信噪比條件下多個MPSK 信號載波相位聯(lián)合估計算法,與傳統(tǒng)的V-V 算法相比估計精度更高,但適用范圍有限。文獻[14]針對特定調制信號的相位估計問題,提出了一種基于代價函數(shù)的估計算法,算法不依賴符號同步信息,但估計精度受信號長度等因素的影響較大。
相位估計是解調接收信號的重要問題,在信號的相干檢測中,必須首先對相位進行估計,特別是對于高階調制信號,解調中微小的偏差會導致較高的誤碼率。因此,本文針對PCMA 信號相位高精度估計問題進行了研究,提出了一種聯(lián)合循環(huán)統(tǒng)計量與變步長最小均方的估計算法,將估計流程分為了基于循環(huán)統(tǒng)計量的初估計和基于變步長的LMS 算法的高精度估計,所提算法對PCMA 信號相位估計性能提升明顯,做到了性能和復雜度的較好折中,為后續(xù)信號精確分離提供了基礎,具有實用價值。
接收機接收到下行的PCMA 信號,等效模型可以寫成
其中,A(t)表示經(jīng)過信道傳輸后信號的衰落;f(t)表示兩路信號的載波頻率偏差;θ(t)表示信號的初始相位;v(t)為零均值高斯白噪聲(additive white gauss noise,AWGN);x(t)為接收到的兩路不同源獨立的數(shù)字調制復基帶信號,可以表示為
基于上述信號模型,探討利用信號參數(shù)與循環(huán)統(tǒng)計量的定量關系進行相位的初估計,所以假設信號其他參數(shù)已知。
信號x(t)的共軛自相關函數(shù)可以定義為
如果信號是BPSK 調制信號,根據(jù)式(7),則E(s(n))=1,BPSK 信號的共軛循環(huán)自相關函數(shù)為
從式(16)可以看出,共軛循環(huán)自相關函數(shù)在相關延遲為零處的相位能體現(xiàn)發(fā)送信號初始相位信息,因為g(t)是實對稱函數(shù),則I(0)同樣是實數(shù),可得相位估計θ為
該方法不僅適用于QPSK 調制信號的參數(shù)估計,也適用于四階循環(huán)累積量不為零的信號參數(shù)估計,如16QAM 信號?;谘h(huán)統(tǒng)計量的相位估計方法估計值可能會有相位模糊,處理方法是在分離結束后對數(shù)據(jù)段去相位模糊,最后拼接數(shù)據(jù)。
至此,基于循環(huán)統(tǒng)計量的相位估計值已經(jīng)得到,該估計值將作為下一步估計算法的初值,提升算法的收斂速度和精度。
傳統(tǒng)的LMS 算法能夠跟蹤信號的變化,結構簡單、計算量小、易于實現(xiàn),在信號處理以及自適應控制等領域應用較廣泛,但該算法無法解決收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差的矛盾,在實際應用中受到了制約。為了克服這一缺點,變步長的LMS 算法被提出。本文將變步長的LMS 算法應用于信號相位的高精度估計,算法在收斂速度、計算量以及估計精度之間做到了較好的折衷。
假設已經(jīng)由循環(huán)統(tǒng)計量對信號相位作出了初步的估計,則基于式(3),模型可以表示為
其中,步α 是控制S 形狀函數(shù)的常數(shù);β 是控制S 形狀函數(shù)范圍的常數(shù)。
在本文中信號的其他參數(shù)假設已知,則由等效信道h(i)的公式可知,相位的估值誤差與信道參數(shù)的誤差成線性關系,從中可以得到高精度的相位估計。
本實驗考察不同符號數(shù)目對算法性能的影響。采用調制方式為QPSK 的混合信號,符號數(shù)目分別為20 000,25 000 和30 000,相位估計算法采用聯(lián)合循環(huán)統(tǒng)計量和變步長LMS 估計,得到的相位估計誤差曲線和符號數(shù)的關系如圖1 所示。從圖1 中可以看出,算法估計誤差隨信噪比和符號數(shù)目的增加而減小,在信噪比為15 dB、符號數(shù)為25 000 時,算法的相位估計誤差控制在9.2*10以內。
圖1 算法性能與符號數(shù)的關系
實驗分別采用QPSK、8PSK 以及16QAM 的調制信號進行對比,因為本次實驗涉及到高階調制的信號,所以采用的符號數(shù)為40 000,相位估計算法采用聯(lián)合循環(huán)統(tǒng)計量和變步長LMS 估計,得到的相位估計誤差曲線如圖2 所示。從圖2 中可以看出,算法估計誤差隨信噪比的增加而減小,當信噪比大于15 dB 時,相位估計的誤差都能達到10量級,且8PSK 信號的估計誤差與16QAM 的比較接近,但是當信噪比小于12 dB 時,8PSK 信號的估計性能較差。分析算法的原理可知,16QAM 信號的估計是基于四階統(tǒng)計量,而8PSK 信號的估計則是基于八階統(tǒng)計量,在信噪比較高時,兩者的估計性能相近,但是當信噪比較低時,八階統(tǒng)計量相比于四階統(tǒng)計量對噪聲更加敏感。
圖2 算法性能與信號調制方式的關系
本實驗考察變步長LMS 算法對相位估計性能的優(yōu)化。采用調制方式為QPSK 的混合信號,所用的符號數(shù)為40 000,對比算法為基于循環(huán)統(tǒng)計量的估計算法(算法1)和聯(lián)合循環(huán)統(tǒng)計量和變步長LMS估計算法(算法2),得到的相位估計誤差曲線如圖3所示。從圖3 中可以看出,信噪比的增加可以減少兩種算法的估計誤差,當信噪比大于12 dB 時,相位估計的誤差都能達到10量級,本文所提算法估計精度隨信噪比升高提升較為明顯,在信噪比為15 dB時,本算法的相位估計誤差較算法1 減少一半左右,證明了算法的有效性。
圖3 相位估計算法對比
本小節(jié)考察聯(lián)合循環(huán)統(tǒng)計量和變步長LMS 估計算法的收斂速度。采用調制方式為QPSK 的混合信號,所用的符號數(shù)為40 000,信噪比15 dB,θ、θ的準確值為θ=0.311 6π,θ=0.251 6π,迭代次數(shù)最多為100 次,得到的收斂速度曲線如圖4、圖5 所示。從圖4、圖5 中可以看出,本算法經(jīng)過50 次的迭代后,相位估計誤差減少一半左右,精度提升作用明顯。在實驗中取迭代次數(shù)為50 次,能做到估計精度和計算量的折中。
圖4 本算法θ1 收斂曲線
圖5 本算法θ2 收斂曲線
本文提出了聯(lián)合循環(huán)統(tǒng)計量和變步長LMS 算法的PCMA 信號相位估計方法,該方法推導信號參數(shù)與循環(huán)統(tǒng)計量的定量關系進行相位的初估計,然后對接收信號進行變步長的LMS 自適應濾波,通過迭代提升相位估計精度。仿真實驗表明算法經(jīng)過50 次迭代后,相位估計誤差減少一半以上,參數(shù)估計精度提升明顯。算法收斂速度快,具有實用價值。