SNR Estimation for Adaptive Coding and Modulation Technique in DVB -S2

为了在DVB -S2系统自适应编码调制(ACM)技术中实现对信道信噪比的精确、高效估计,提出了一种基于子空间分解的数据辅助类信噪比估计算法.计算机仿真结果表明,在较宽的信噪比范围内,该算法的性能优于数据辅助类的最大似然估计算法和经典的基于子空间分解的ED算法,估计精度高,计算复杂度低,非常适合在DVB - S2系统ACM技术中应用.     

非协作通信中的盲信噪比估计算法

为解决调制识别前端的信噪比估计问题,首先给出了一种新的基于子空间分解的盲信噪比估计算法,新算法通过利用信号的过采样率信息构造特定维数的自相关矩阵,避免了原算法中对信号和噪声空间维数的估计.同时为了降低算法计算复杂度,以及更好地跟踪信噪比的变化,给出了另一种基于PASTd的子空间跟踪算法来进行信噪比的跟踪估计.仿真结果表明,与经典的子空间分解算法相比,改进算法在性能上有着显著的优势;同时基于PASTd的信噪比估计算法相比基于子空间分解的估计算法更好地跟踪了信噪比的时变.     

一种基于子空间分析的快速信源个数估计方法

针对阵列信号处理中传统信源个数估计方法如基于Akaike信息论准则方法(AIC)、最小描述长度准则方法(MDL)等特征值分解类算法计算量大,且在小快拍数、低信噪比时性能下降甚至无法正确估计的问题,提出了一种基于子空间分析的快速信源个数估计方法。该算法首先利用多级维纳滤波器(MWF)对信号进行快速的子空间估计,然后计算阵列信号协方差在子空间匹配滤波器中的投影值,通过分析其正交性来估计信源个数。研究结果表明,该算法不但在小快拍数、低信噪比时相较于传统特征值分解类算法具有更优异的性能,并且计算量大大降低。     

多进制相移键控信号信噪比估计方法

信噪比(SNR)估计是信道估计的重要组成部分,很多先进通信系统和信号处理方法都将信噪比作为先验信息,因此对信噪比估计方法的研究尤为重要。基于多进制相移键控(MPSK)信号模型,对最大似然类、矩估计类和空间分解类算法进行了性能分析和仿真。在一定条件下,上述算法的估计偏差在[0,20] dB区间内均小于1 dB,其中最大似然类算法估计精确度最高,但易受解调误码率影响;矩估计类算法在低信噪比时性能较好,高信噪比时易受算法自噪声影响;空间分解类算法适应性最强,但实时性较差。通过对上述算法一致性和差异性分析,总结了信噪比估计的研究进展和主要问题,明确了复杂调制信号宽范围信噪比估计和空间分解方法的研究方向,为后续研究提供了解决思路和改进措施。     

基于张量分解的子空间频率估计及应用

为了提高短时序列的频率估计精度,提出一种基于张量分解的适用于多通道接收数据的子空间高分辨率的频率估计算法。该方法将接收到的多通道采样信号按照一定的形式构建三维数据结构,利用子空间的移不变性,采用张量的高阶奇异值分解直接对数据进行频率估计。仿真表明在低信噪比的情况下,基于张量分解的频率估计算法性能要优于基于矩阵奇异值分解的频率估计算法,将此算法应用于目标轨迹测量中,可以获得高精度的目标轨迹参数。     

具有周期调制和循环前缀的块传输系统中MIMO信道的盲辨识

在块传输系统中,可通过添加块前缀来辅助信道识别。一种针对具有循环前缀和周期调制的块传输系统的盲辨识方法,利用了信道矩阵的块循环特性来求解信道系数。该文将该算法推广到了多用户系统,并给出了算法的辨识条件。同样是基于二阶统计量的方法,新算法克服了基于子空间分解类算法对噪声,对信道阶数误估计,对信道零点位置敏感的缺点。文中仿真证明了在较低信噪比条件下,利用新算法仍可对多输入多输出信道进行较好的估计。     

简化的基于辅助矢量基的子空间DOA算法

基于辅助矢量基提出了一种子空间DOA估计算法。该算法通过辅助矢量滤波器得到一组信号子空间归一化正交基,计算出噪声子空间矩阵,即可得到信源的空间谱。整个过程不需要特征值或奇异值分解运算,理论上计算复杂度较以前算法明显减小。仿真实验表明新算法性能不仅优于MUSIC算法,而且当存在相关信源,输入信噪比或快拍数很大时也优于辅助矢量DOA算法。     

一种基于奇异值分解的改进信噪比盲估计算法

针对空间分解类信噪比(SNR)估计算法中子空间维数估计复杂度较高,低信噪比下估计偏差较大的问题,提出了一种改进的子空间维数估计算法。该算法首先利用样本自相关矩阵的奇异值序列进行后向差分得到梯度序列,对梯度序列每一项与后5项之和的比值进行搜索,最大比值所对应的奇异值序号作为信号子空间维数,最后计算信噪比。合适数据长度下的仿真结果表明：在信噪比-5 dB~20 dB范围内,常规通信信号的信噪比估计平均偏差小于0.5 dB,标准差小于1 dB;该算法提升了低信噪比下的估计性能,运算量较小,无需知道调制方式、载波频率、符号率等先验信息,在低信噪比时对信噪比时变的跟踪估计更为准确,且对复杂高阶调制信号同样适用。     

基于子空间的MIMO-OFDM系统信道盲估计研究

为了降低算法的复杂度,提高现有MIMO-OFDM系统信道估计算法的性能,首先给出了一种信道模型,并在此信道模型的基础上提出了一种改进型基于子空间方法的盲信道估计算法。该算法基于子空间分解技术,利用信号子空间和噪声子空间的正交性将两者分离,通过补零内插技术得到其他子载波位置的信道估计结果,在估计过程中并不需要任何信道统计信息。仿真结果表明：该算法具有收敛速度快,估计精度高等优点。     

准正交空时分组码系统的一种盲信道估计方法

空时分组码(STBC)系统的经典信道盲估计方法,如子空间法(SS)等,都是基于接收端样本自相关矩阵的特征值分解(EVD)或奇异值分解(SVD)来实现信道估计的,而基于QR分解的信道盲估计方法是一种性能优良的新算法.文中将该算法应用到准正交空时分组码系统的信道估计中,结合准正交空时分组码的特性提出了一种新的信道盲估计算法.与以上经典的信道盲估计算法相比,文中提出的算法的计算量大为降低.同时Monte-Carlo仿真表明,当信噪比较低时,该算法比子空间法有更好的性能.     

基于多级维纳滤波的盲信噪比估计

提出了一种基于多级维纳滤波(MSWF: Multistage Wiener Filter)的盲信噪比估计算法。结合信号子空间分解理论,该方法利用多级维纳滤波器的相关相减结构(CSA: Correlation Subtraction Algorithm)前向递推实现含噪信号空间分解,避免了传统方法对信号自相关矩阵进行复杂的特征值分解运算,并以此估计信号功率和噪声功率来完成盲信噪比估计。在加性高斯白噪声(AWGN)信道条件下进行信噪比估计仿真,仿真表明,当实际信噪比在-7~25dB范围内时,估计器的估计标准偏差小于0.5dB,且性能优于常规方法。设定实际信噪比为10dB,当接收码元数目为100时,对所有仿真的调制方式信噪比估计标准偏差小于0.35dB,证明了估计器在小样本支撑环境下实现信噪比快速盲估计的能力。      

空时编码多载波码分多址MIMO系统下行频率选择性信道盲估计

基于子空间方法的无线信道盲估计由于其算法的固有特性,使得估计结果与实际信道之间存在一个不确定复系数,无法得到无线信道的精确估计。在利用子空间分解方法对空时编码多输入多输出MC-CDMA系统下行频率选择性信道盲估计的基础上,利用发射符号的有限码集特性,将单载波系统下的模糊复系数盲辨识方法推广到多载波多输入多输出系统,从而得到信道的精确估计。Monte-Carlo仿真表明,在信噪比较低的情况下,本方法的信道估计误差仍然较小。     

一种平坦衰落信道下的盲信噪比估计算法

针对基于子空间分解信噪比估计算法中信号子空间维数估计复杂度高、小样本条件下估计偏差大的问题,提出了一种改进的盲信噪比估计算法.该算法首先构造接收信号的自相关矩阵,然后从矩阵奇异值序列的尾部开始,间隔两项依次进行差分得到梯度序列,再以梯度序列相邻两项均值大干特定阈值为条件确定信号子空间的维数,最后求得信噪比.仿真结果表明:信噪比范围为-5～+15 dB时,平坦衰落信道下常用调制信号的信噪比估计标准差小于0.1 dB,与MDL,AIC方法相比,该算法计算量小,且能适应更低的信噪比和更短的数据长度.     

刍适应编码调制技术在DVB—S2中的应用

阐述DVB—S2中自适应编码调制技术（Adaptive Coding Modulation，ACM）的原理，介绍DVB—S2自适应编码调制技术在IP单播中的具体应用，并分析影响ACM性能的因素。     

Detection performance of the reduced-rank linear predictor ROCKET

This paper assesses the frequency detection capabilities of a new signal-dependent reduced-rank linear predictor applied to autoregressive spectrum estimation. The new technique is called reduced-order correlation kernel estimation technique (ROCKET). Its detection performance is examined by comparison to a full-rank autoregressive (FR-AR) estimator and two reduced-rank principal component autoregressive (PC-AR) estimators based on both the standard signal-independent version and a modified signal-dependent method. The performance of the new autoregressive estimator is also compared as a function of rank to the popular pseudo-spectrum estimator MUSIC. The performance metrics examined are the probability of detection (P/sub D/) and the false alarm rate (FAR) of detecting the spatial frequencies of plane waves impinging on a uniform line array in additive white Gaussian noise. These metrics are studied as a function of subspace rank, sample support, and signal-to-noise ratio (SNR). Simulations show that the signal-dependent reduced-rank estimators significantly outperform both the signal-independent version of PC-AR and the FR-AR estimator for low sample support and low SNR environments. One notable characteristic of ROCKET that highlights its distinct subspace selection is its performance as a function of subspace rank. It is observed that for equal powered signals, its peak performance is nearly invariant to signal rank and that at almost any subspace rank ROCKET meets or exceeds FR-AR performance. This provides an extra degree of robustness when the signal rank is unknown.     

窄带干扰下基于子空间跟踪的扩频序列估计

针对窄带干扰条件下低信噪比直扩信号扩频序列（Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS）的盲估计问题,提出了一种基于子空间跟踪的扩频波形估计算法.该方法避开了直接的特征分解求解,利用滑动窗技术取得码同步,根据求解结果可以估计出信号所夹杂的窄带干扰特征波形,并进一步消除窄带干扰估计出信号的扩频码序列.结果表明,该算法在低信噪比条件下能完成对PN码序列的精确估计,降低了数据的存储量,易于硬件实现.     

ACM技术在DVB-S2 IP单播系统中的应用

研究并阐述了DVB-S2系统交互式应用中IP单播采用的自适应编码调制(ACM)技术,介绍了ACM的基本原理及实现过程,给出采用ACM的IP单播系统流程.     

Detection and estimation of DOA's of signals via Bayesianpredictive densities

A new criterion based on Bayesian predictive densities and subspace decomposition is proposed for simultaneous detection of signals impinging on a sensor array and estimation of their direction-of-arrivals (DOAs). The solution is applicable for both coherent and noncoherent signals and an arbitrary array geometry. The proposed detection criterion is strongly consistent and outperforms the MDL and AIC criteria, particularly for a small number of sensors and/or snapshots, and/or low SNR, without increased computational complexity. When the prior of the direction-of-arrival is a uniform distribution, the Bayesian estimator for the directional parameters coincides with the unconditional maximum likelihood estimator. Simulation results that demonstrate the performance of the proposed solution are included     

基于无速率码的遥感数据自适应传输技术

基于自适应编码调制的遥感数据传输方案实现了传输速率阶梯式换挡,但未能充分利用链路余量。为进一步提高遥感卫星数据传输过程中的频谱效率,提出了基于无速率码的遥感数据自适应传输技术。将无速率码与QPSK、8PSK、16QAM、64QAM调制方式结合,通过设定译码成功概率阈值得到离散信噪比下的最佳译码开销和最佳码率值。采用多项式拟合求得卫星过境期间码率值的变化情况,进而得到有效数据率变化曲线,实现了遥感卫星过境时段内有效数据率随仰角的无缝切换。通过求解有效数据率曲线的积分值,得到了采用联合译码算法的Raptor码在4种方案下的传输数据量。分析结果表明,与第二代数字卫星电视广播标准（DVB-S2）中的自适应编码调制方案相比,所提出的传输方案使传输数据量提高了10.29%~27.65%,且在信噪比低至-5 dB的情况下也可以进行数据自适应传输。