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一種多徑環(huán)境下的調(diào)制識別算法

發(fā)布時間:2008/5/26 0:00:00 訪問次數(shù):676

        

    

    摘要:針對多徑環(huán)境下mpsk和mqam信號的調(diào)制分類問題給出了一種有效的自動識別算法,利用一組穩(wěn)健的抗多徑的累量不變量和自適應(yīng)均衡算法的代價函數(shù)作為識別特征。當(dāng)盲均衡器與接收到的碼元星座圖匹配時其代價函數(shù)收斂到最小。仿真表明,該方法可以有效識別多徑信道下bpsk、qpsk、8psk、16qam、32qam、64qam信號。

    關(guān)鍵詞:調(diào)制識別 多徑環(huán)境 高階累積量 盲均衡

    多徑信道下信號的調(diào)制方式識別一直是一個難題。常用的多徑信道下信號的調(diào)制方式識別一直是一個難題。常用的多徑信道下信號的調(diào)制方式識別方法主要有兩類。第一類方法是利用理想信道下抗多徑性能好的分類特征進(jìn)行識別,陳衛(wèi)東等人提出一組多徑累量近似不變量分類特征,當(dāng)指數(shù)衰減多徑信道的衰減參數(shù)α<0.7時可以有效地區(qū)分bpsk、qpsk、8psk信號,但是該特征不可識別mqam信號。第二類方法是首先利用盲均衡算法消除多徑信道對信號的影響,再利用理想信道中的分類特征進(jìn)行識別,barbarossa利用信號經(jīng)過常模算法cma(constant modulus algorithm)+字符匹配算法ama(alphabet-matched-algorithms)盲均衡后的高階累積量作為分類特片,對頻率選擇性多徑衰落信道下的mpsk和mqam信號進(jìn)行識別,但是該算法計算量較大。

    

    

    

    綜合并改進(jìn)這兩種算法,本文首先利用累量不變量識別出mpsk信號,再利用cma+ama盲均衡的代價函數(shù)作為mqam信號調(diào)制識別的分類特征,當(dāng)代價函數(shù)收斂時,將具有最小代價函數(shù)值的均衡器所對應(yīng)的信號判為識別結(jié)果。仿真結(jié)果表明,在仿真給出的實際微波多徑信道下該方法可以有效識別bpsk、qpsk、8psk、16qam、32qam、64qam信號。

    1 信號模型

    假設(shè)接收到的經(jīng)過多信道的單一通信信號已經(jīng)精確估計出載頻和波特率,則接收端得到的碼元同步采樣復(fù)信號序列表達(dá)式為:

    

    

    

    其中ak為發(fā)送的碼元序列,對mpsk信號ak∈{exp(j2π(m-1)/m)};對mqam信號只考慮星座圖為矩形的情況,ak∈{a1+jbi},aibi∈{2m-1-根號m},m=1,2,…,根號m(32qam中m為36),ai和bi相互獨立。假設(shè)ak是獨立分布的隨機(jī)過程,且均值為0。h(i)為第i條路徑的沖擊響應(yīng)(包含定時誤差和成型脈沖的影響),q為多徑數(shù)。n(k)是均值為零、方差為σ2的復(fù)高斯白噪聲,n為觀測到的碼元個數(shù),rk為接收信號的碼元速率采樣序列。待識別信號集合為{bpsk,qpsk,8psk,16qam,32qam,64qam}。

    2 cam+ama代價函數(shù)收斂性

    2.1 cma+ama盲均衡算法

    常模算法(cma)原本是為了具有常包絡(luò)的信號設(shè)計的,但是它對于狀態(tài)數(shù)較少的幅相信號也可以有效地均衡。cma利用了星座圖的統(tǒng)計信息,具有較好的全局收斂特性,但是最終收斂速度和精度不好,尤其是對于高階qam信號;而字符匹配算法(ama)利用了星座圖的形狀信息,具有較好的局部收斂特性,精度高收斂快,但是需要適當(dāng)?shù)某跏紬l件。

    

    

    

    圖1為在信道沖擊響應(yīng)h=[1,0,0.5]的多徑信道下,當(dāng)64qam信號主徑符號信噪比snr=40db時,僅采用cam均衡的代價函數(shù)(上)和can與ama聯(lián)合均衡的代價函數(shù)(下)。圖2為僅利用cma均衡后的星座圖,圖3為利用cma與ama聯(lián)合均衡后的星座圖,迭代次數(shù)均為8000點。

    可見,采用ama的均衡算法比僅用cam的均衡算法的代價函數(shù)下降快,收斂迅速,星座圖也恢復(fù)快速,與上述分析結(jié)果一致。因此,提出了綜合兩者特點的雙模式均衡策略:即首先采用cma,讓數(shù)據(jù)收斂到全局最小,然后再利用cma的結(jié)果去初始化ama,使ama快速準(zhǔn)確地收斂。

    2.2 特征提取

    對于mpsk和mqam信號,常模算法(cam)的代價函數(shù)為:

    

    

    

    發(fā)送的碼元序列,y(n)為均衡輸出。當(dāng)待識別的信號集合中有k個信號星座圖時,針對每一類待識別信號均有一個與其相匹配的cma均衡器。當(dāng)cma的代價函數(shù)收斂時切換到ama,并行接入k個分別與待識別的信號集合中的星座圖相匹配的ama均衡器。其

        

    

    摘要:針對多徑環(huán)境下mpsk和mqam信號的調(diào)制分類問題給出了一種有效的自動識別算法,利用一組穩(wěn)健的抗多徑的累量不變量和自適應(yīng)均衡算法的代價函數(shù)作為識別特征。當(dāng)盲均衡器與接收到的碼元星座圖匹配時其代價函數(shù)收斂到最小。仿真表明,該方法可以有效識別多徑信道下bpsk、qpsk、8psk、16qam、32qam、64qam信號。

    關(guān)鍵詞:調(diào)制識別 多徑環(huán)境 高階累積量 盲均衡

    多徑信道下信號的調(diào)制方式識別一直是一個難題。常用的多徑信道下信號的調(diào)制方式識別一直是一個難題。常用的多徑信道下信號的調(diào)制方式識別方法主要有兩類。第一類方法是利用理想信道下抗多徑性能好的分類特征進(jìn)行識別,陳衛(wèi)東等人提出一組多徑累量近似不變量分類特征,當(dāng)指數(shù)衰減多徑信道的衰減參數(shù)α<0.7時可以有效地區(qū)分bpsk、qpsk、8psk信號,但是該特征不可識別mqam信號。第二類方法是首先利用盲均衡算法消除多徑信道對信號的影響,再利用理想信道中的分類特征進(jìn)行識別,barbarossa利用信號經(jīng)過常模算法cma(constant modulus algorithm)+字符匹配算法ama(alphabet-matched-algorithms)盲均衡后的高階累積量作為分類特片,對頻率選擇性多徑衰落信道下的mpsk和mqam信號進(jìn)行識別,但是該算法計算量較大。

    

    

    

    綜合并改進(jìn)這兩種算法,本文首先利用累量不變量識別出mpsk信號,再利用cma+ama盲均衡的代價函數(shù)作為mqam信號調(diào)制識別的分類特征,當(dāng)代價函數(shù)收斂時,將具有最小代價函數(shù)值的均衡器所對應(yīng)的信號判為識別結(jié)果。仿真結(jié)果表明,在仿真給出的實際微波多徑信道下該方法可以有效識別bpsk、qpsk、8psk、16qam、32qam、64qam信號。

    1 信號模型

    假設(shè)接收到的經(jīng)過多信道的單一通信信號已經(jīng)精確估計出載頻和波特率,則接收端得到的碼元同步采樣復(fù)信號序列表達(dá)式為:

    

    

    

    其中ak為發(fā)送的碼元序列,對mpsk信號ak∈{exp(j2π(m-1)/m)};對mqam信號只考慮星座圖為矩形的情況,ak∈{a1+jbi},aibi∈{2m-1-根號m},m=1,2,…,根號m(32qam中m為36),ai和bi相互獨立。假設(shè)ak是獨立分布的隨機(jī)過程,且均值為0。h(i)為第i條路徑的沖擊響應(yīng)(包含定時誤差和成型脈沖的影響),q為多徑數(shù)。n(k)是均值為零、方差為σ2的復(fù)高斯白噪聲,n為觀測到的碼元個數(shù),rk為接收信號的碼元速率采樣序列。待識別信號集合為{bpsk,qpsk,8psk,16qam,32qam,64qam}。

    2 cam+ama代價函數(shù)收斂性

    2.1 cma+ama盲均衡算法

    常模算法(cma)原本是為了具有常包絡(luò)的信號設(shè)計的,但是它對于狀態(tài)數(shù)較少的幅相信號也可以有效地均衡。cma利用了星座圖的統(tǒng)計信息,具有較好的全局收斂特性,但是最終收斂速度和精度不好,尤其是對于高階qam信號;而字符匹配算法(ama)利用了星座圖的形狀信息,具有較好的局部收斂特性,精度高收斂快,但是需要適當(dāng)?shù)某跏紬l件。

    

    

    

    圖1為在信道沖擊響應(yīng)h=[1,0,0.5]的多徑信道下,當(dāng)64qam信號主徑符號信噪比snr=40db時,僅采用cam均衡的代價函數(shù)(上)和can與ama聯(lián)合均衡的代價函數(shù)(下)。圖2為僅利用cma均衡后的星座圖,圖3為利用cma與ama聯(lián)合均衡后的星座圖,迭代次數(shù)均為8000點。

    可見,采用ama的均衡算法比僅用cam的均衡算法的代價函數(shù)下降快,收斂迅速,星座圖也恢復(fù)快速,與上述分析結(jié)果一致。因此,提出了綜合兩者特點的雙模式均衡策略:即首先采用cma,讓數(shù)據(jù)收斂到全局最小,然后再利用cma的結(jié)果去初始化ama,使ama快速準(zhǔn)確地收斂。

    2.2 特征提取

    對于mpsk和mqam信號,常模算法(cam)的代價函數(shù)為:

    

    

    

    發(fā)送的碼元序列,y(n)為均衡輸出。當(dāng)待識別的信號集合中有k個信號星座圖時,針對每一類待識別信號均有一個與其相匹配的cma均衡器。當(dāng)cma的代價函數(shù)收斂時切換到ama,并行接入k個分別與待識別的信號集合中的星座圖相匹配的ama均衡器。其

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