单接收天线空时分组码系统的分层调制识别

针对单接收天线空时分组码系统的调制识别问题,提出了一种基于初等四阶累积量的分层调制盲识别算法.首先推导了不同信号星座在无噪声条件下的初等四阶累积量的理论值和方差,然后根据最大似然比检测求得阈值;最后比较接收信号初等四阶累积量实验值与阈值的大小盲识别调制方式.该算法不需要信道、噪声功率等先验信息,适合非合作通信场合.仿真结果表明,所提出的算法在低信噪比下能够较好的识别单接收天线空时分组码调制方式.     

四阶时延矩STBC-OFDM信号调制方式识别

针对单接收天线的STBC-OFDM信号调制识别问题,提出了一种基于OFDM块四阶时延矩盲调制识别算法。首先计算了在不存在噪声的理想条件下不同星座符号的四阶时延矩的理论值和其方差,然后根据其理论值求取阈值大小,最后比较阈值与实验值判别发射端信号调制方式。该算法不需要预先知道STBC编码方式等先验信息,非常适合于非合作通信场合。仿真结果表明:所提出的算法即使在低信噪比下也能较好的识别单接收天线STBC-OFDM信号调制方式。      

一种α稳定分布噪声下OFDM信号调制识别与参数估计算法

正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiple）信号的调制识别与参数估计是非协作通信领域的重要研究内容.为了解决α稳定分布噪声下OFDM信号调制识别与参数估计困难的问题,提出一种广义循环平稳的盲处理算法.该算法首先对接收信号进行非线性变换,推导出接收信号的广义循环自相关函数表达式,分析了单载波调制信号与OFDM信号的广义循环自相关函数特性,并给出了OFDM信号的广义循环自相关函数与待估参数之间的关系.然后,基于分析结论,利用广义循环自相关函数构造调制识别特征完成OFDM信号与单载波信号的调制方式自动分类;最后,针对OFDM信号的调制参数估计问题,提出了一种基于广义循环自相关函数的调制参数估计算法.理论分析与仿真结果表明,在α稳定分布噪声环境下,该算法可以有效实现OFDM信号调制识别与参数估计,且算法不依赖接收信号的先验信息,可以直接对中频接收信号进行处理.     

基于四阶循环平稳的STBC-OFDM信号盲识别

针对非理想信道环境下多输入单输出(MISO)通信系统中STBC-OFDM信号的盲识别问题,提出了一种基于四阶循环平稳的STBC-OFDM信号盲识别算法。该方法首先对MISO通信系统中STBC-OFDM信号进行建模;然后利用STBC-OFDM信号编码矩阵的相关性,结合四阶循环平稳特性,推导了不同时延向量下接收信号块的四阶循环矩;最后根据有无尖峰盲识别空时分组码的类型。该方法采用分层识别的思想,无需信道系数、噪声功率和调制方式等先验信息,适合非合作通信场所。仿真结果表明:算法适应于低信噪比的环境,且不受调制方式、相位噪声和多普勒频移影响,实用性很强。      

基于高阶统计特征的空时分组码盲识别方法

空时分组码的盲识别是认知无线电领域一个新的重要问题。多数现有算法在多接收天线下进行识别,然而这些算法并不完全适用于单接收天线条件。针对上述问题,该文提出一种同时适用于单接收天线和多接收天线的空时分组码盲识别方法。利用空时分组码矩阵内元素的相关性,提出四阶统计量作为盲识别的特征参数,并通过最小欧氏距离的方式检验四阶统计量的差异,达到识别的目的。蒙特卡洛仿真表明,算法识别性能较好,且不需要预先知道信道信息、噪声信息和调制信息,对多普勒频移和相位噪声具有一定的适应性。     

一种单接收天线下的空时分组码识别方法

该文针对全盲条件下单接收天线的空时分组码(STBC)识别问题,提出一种基于四阶累积量识别方法。使用接收信号的四阶累积量作为特征参数,利用高阶累积量对零均值高斯噪声不敏感的特性,首先求取各种STBC的四阶累积量理论值,再对采样信号四阶累积量进行区间检测,从而实现STBC的识别。该算法不需要信道信息和噪声参数,仿真结果表明,该算法在单天线条件下性能较好。     

基于等增益合成的多天线信号盲检测算法

在多天线信号联合检测场景中,信号存在相关性和噪声方差无法准确确定问题会同时发生,导致经典的多天线能量检测算法性能不理想。为此,提出一种基于多天线信号等增益合成的信号盲检测算法。该算法通过多天线合成技术,补偿各路天线接收信号的差异性,然后进行等增益合成,并取合成信号能量与单路天线信号的能量比值作为检测统计量,利用统计理论推导出相应的检测门限和检测概率。仿真结果表明,新算法能够摆脱噪声的不确定性影响,且比现有盲检测算法具有更优的检测性能。     

基于对称相关谱和累积量切片的QAM信号识别

随着正交振幅调制信号(Quadrature Amplitude Modulation,QAM)的广泛应用,对其调制方式的识别显得至关重要。针对M-QAM的四次方谱谱线特征在低信噪比时对调制信号识别率低,且计算复杂度高等问题,提出了一种基于信号四次方的对称相关谱和四阶累积量的一维切片值的M-QAM调制方式的盲识别算法。该算法无需波特率和采样率等先验信息,没有复杂的迭代过程,可以应用于实际信号的调制识别,对NI USRP-2930无线接收平台接收的信号进行识别。实验结果表明,提出的算法在低信噪比下具有较高的识别率、实用性和有效性。     

单天线接收时频混叠的异频数字通信信号盲源分离算法

本文针对单天线接收时频混叠数字通信信号的盲源分离问题,基于源信号之间载波差异性,构建单天线接收信号虚拟多通道模型,实现了源信号分离与重构。该算法通过对单天线接收混合信号进行短时傅里叶变换,分析各个中心频率的源信号频域特性,提取各个源信号的幅度与相位信息。利用提取信息,实现源信号分离与重构。仿真结果表明,该算法可以有效的实现单天线接收时频混叠数字通信信号的盲源分离。      

航空信道下MPSK类信号的调制识别

信号自动调制识别的现有研究主要集中在AWGN、Rayleigh等理论信道模型中。为了解决实际航空通信中信号调制识别问题,首次针对超短波工作频段的时变航空信道对此类问题进行研究。首先论述航空信道模型和天线分集理论技术,然后将经典的高阶累积量算法分别用于不同的飞行状态中,提取MPSK类信号的分类特征进行识别,同时结合天线分集技术提高接收端信号的信噪比,从而有效的弥补了时变信道中多普勒频移和多径衰落的影响。仿真结果将不同飞行状态下分集前后的情况进行对比表明,新算法可以实现在时变航空信道环境下对MPSK类信号的分类识别,且具有良好的抗衰落及抗噪声性能,天线分集技术的运用明显改善了接收信号的质量,提高了识别正确率。      

A NOVEL INTEGER FREQUENCY OFFSET ESTIMATOR FOR OFDM

One of the principal disadvantages of Orthogonal Frequency Division Multiplexing （OFDM） is very sensitive to carrier frequency offset. The integer frequency offset has no effect on the orthogonality among the subcarriers, but it causes a circular shift and phase rotation of the received data symbols sequence, resulting in a Bit Error Rate（BER） of 0.5. In this paper, a novel integer frequency offset estimator for OFDM is derived based on maximum likelihood estimation technique and exploration of the differential relation between two consecutive OFDM data symbol sequences in frequency domain. Its performance is compared with the conventional method by computer simulations for the additive white Gaussian noise channel and a multipath fading channel. Simulation results show that the performance of the proposed estimator is better than the conventional estimator.     

一种基于分散导频块的频偏估计新算法

针对短突发信号解调的需要,提出了一种基于分散导频块的频偏估计新算法。区别于以往基于连续导频的频偏估计算法,该算法除利用了导频本身已知信息外,还充分利用了导频的位置信息。在相同的帧效率下,相比于基于连续导频的频偏估计算法,该算法可以获得更好的估计性能。理论分析和仿真结果都表明,该算法在其无偏估计范围内估计性能达到了相应帧结构下的克拉美罗界。     

Frequency Offset Estimation of Satellite-Based AIS Signals Based on Interpolated FFT

Aimed at addressing the problem of carrier synchronization for satellite-based Automatic Identification System (AIS) signals, a novel data-aided carrier frequency offset estimation method in the intermediate frequency is proposed in this paper. AIS signals use Gaussian Minimum Shift Keying (GMSK) for transmission, and a nonlinearity of the GMSK signal is shown to be a sine wave with frequency related to the carrier frequency offset. Based on that, this method constructs an auxiliary function with the available symbols to avoid the influence of the modulated phase information, and it estimates the frequency offset due to Doppler shift with a new interpolated FFT method. Moreover, this method performs better when the signals are filtered by band pass filter even through the bandwidth is as low as the 1/3 nominal bandwidth. Computer simulations are used to assess the synchronizer performance on AWGN channels.     

UFMC-MIMO系统中一种干扰消除算法

通用滤波多载波(UFMC)作为5G最具潜力的候选波形之一,它的优势在于比正交频分复用(OFDM)具有更低的带外泄露,且发送时不需要添加循环前缀(CP),还能与多输入多输出(MIMO)系统良好地兼容。然而现有对UFMC的研究多数停留在单输入单输出(SISO)系统,已不能满足5G及未来通信系统的需要,因此对UFMC-MIMO系统的研究具有重要意义。本文提出一种利用Walsh码设计的特殊训练结构对UFMC-MIMO系统进行定时同步的算法,首先对各信道进行定时同步,再对经过定时同步后的信号作频偏估计得到各发送天线与接收天线的频偏估计值,最后在时域对信号进行频偏补偿,从而达到降低或消除定时频偏对信号传输的影响。本文基于2×2的UFMC-MIMO系统进行仿真,结果表明该算法能够有效降低信号误符号率和显著提升系统的抗干扰性能。     

一种LOFDM系统定时和频偏的盲估计算法

基于网格正交频分复用(LOFDM)信号的周期平稳性,该文提出一种LOFDM系统定时和载波频率偏差的盲估计算法。理论分析和仿真实验证实由该算法构造的估计器能够有效地对抗频率选择性慢时变信道引起的衰落;在信道噪声广义平稳的情况下,估计器性能与信噪比无关,于是估计器在低信噪比条件下也能很好地工作;另外,符号定时和频率偏差估计器的性能互不影响。     

IEEE802.11a标准中OFDM系统的同步新算法

根据IEEE802．1la的数据分组结构,利用短训练序列时域响应的特点,对接收到的短训练序列进行窗口平移相关,由相关峰确定符号定时,并利用短训练序列进行粗频偏估计。仿真结果表明,该算法能有效地克服噪声及频偏的影响,定时准确,较好地消除了频偏。与其它文献提出的算法相比,具有定时准确、计算量小、频偏估计范围大的特点。     

Blind recognition of STBC-OFDM signals based on modified K-S test

Aiming at the problem that existed blind classification of STBC-OFDM in multiple input single output (MISO) communication system,an efficient method for blind classification of space-time block coded orthogonal frequency-division multiplexing (STBC-OFDM) signals based on modified Kolmogorov-Smirnov (K-S) test was proposed,when a single receiver antenna was employed at the receiver.Firstly,the model of received STBC-OFDM signals in MISO systems was given.Secondly,with the correlation of the coding matrix of STBC-OFDM signals,and the discrimination features function provided by the empirical cumulative distribution (CDFs) of the received OFDM blocks was constructed.Finally,the distance between CDFs was tested by the two-sample K-S test,which could blindly classify the STBC-OFDM signals.The proposed algorithm didn't need the estimation of channel,noise statistics and modulation type,and consequently,was well suited for non-cooperative communication context.Theoretical analysis and experimental verify its validity.     

空间调制系统低复杂度的天线选择算法

空间调制(Spatial Modulation,SM)是一种特殊的多天线传输技术,利用发送天线索引和发送的符号共同传递信息.为了获得发送分集增益,人们将天线选择技术应用到SM系统中,提高SM系统解调性能.在天线选择技术中,最大-最小欧式距离(Euclidean Distance Antenna Selection,EDAS)准则应用较为广泛,但是它的全搜索求解方法复杂度高,限制了其应用.为此,本文利用空间调制系统和调制符号本身的特性,从2维量化解调的视角出发,给出了两种低复杂度的最优天线选择算法,并通过计算机仿真和复杂度分析,表明了该算法的有效性和最优性.