CN106059639B - 基于矩阵盖尔圆的发射天线数目盲估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于矩阵盖尔圆的发射天线数目盲估计方法，在频率选择性衰落信道和存在剩余频偏的条件下，并且不利用导频等先验信息，实现了MIMO‑OFDM系统发射天线数目的有效估计。主要包括：(1)构造相邻两个子载波的接收信号矩阵；(2)计算协方差矩阵；(3)构造酉变换矩阵；(4)进行酉相似变换；(5)构造判决准则表达式；(6)确定发射天线数目。本发明解决了在频率选择性衰落信道，低信噪比和存在剩余频偏的恶劣条件下，发射天线数目盲识别的问题。

Description

基于矩阵盖尔圆的发射天线数目盲估计方法

技术领域

本发明涉及一种发射天线数目的估计方法，具体涉及一种在频率选择性衰落信道下的MIMO-OFDM(Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing，多输入多输出-正交频分复用)系统的发射天线数目的估计方法，可用于存在剩余频偏的情况下，通信信号盲识别和认知无线电，属于无线通信技术领域。

背景技术

新一代无线通信系统的发展目标为更高的传输速率、更好的服务质量、更高的频谱利用率。而在移动无线通信系统中，存在频谱资源紧张和高速数据传输容易引起信道频率选择性衰落的问题，因此MIMO-OFDM技术成为下一代无线传输链路中的主要方案。在非合作通信系统中，需要对MIMO-OFDM通信信号参数进行盲估计和识别，其中发射天线数目估计是后续盲信道估计、盲编码方式识别和盲信号解调等关键技术的重要前提。

发射天线数目估计算法大多由信源数目估计算法中引入，可分为模式选择法和假设检验法。2007年，Oren somekh等人在MILCOM上发表的“Detecting the Number ofTransmit Antennas with Unauthorized or Cognitive Receivers in MIMO Systems”中引入 基于信息论准则的模式选择方法。2011年K.Hessan等人在ITS Telecommunications上发表的“Blind detection the number of the transmitting antennas forspatially-correlated MIMO systems”中引入基于PET(Predicted EigenvalueThreshold，预测特征值上限)的假设检验方法。这两种方法仅适用于平坦信道下的MIMO系统。

2008年，沃达丰移动通信的Eckhard Ohlmer等人在Vehicular TechnologyConference发表的“Algorithm for Detecting the Number of Transmit Antennas inMIMO-OFDM Systems”中采用导频序列并结合假设检验来估计天线数目的方法，该方法需要建立在良好的同步基础上，同时需要导频信号是相互正交的，并且不同天线发射的导频信号都是不同的码字类。

但是，在频率选择性衰落信道和存在剩余频偏的条件下，并且不利用导频等先验信息时，上述三种方法均无法实现对MIMO-OFDM系统进行精确的发射天线数目盲估计。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明旨在提供一种基于矩阵盖尔圆的发射天线数目盲估计方法，主要利用盖尔圆定理，通过对接收信号协方差矩阵进行酉变换实现发射天线数目的估计，不利用导频等先验信息，能够适应一定的剩余频偏，具有很强的鲁棒性。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

基于矩阵盖尔圆的发射天线数目盲估计方法，包含至少一个发射 机、至少一个接收机和至少一个侦听机；发送信号采用OFDM调制方式，记一帧OFDM信号中有N_subcarrier个子载波，利用N_frame帧OFDM信号来进行估计；信道为频率选择性衰落的MIMO信道，记其多径数为L_multipath，时频同步后仍存在一定的剩余频偏；

侦听机进行如下步骤：

S1侦听机根据时域接收信号，得到子载波i上的N_r×N_frame维接收信号矩阵Y_i(1≤i≤N_subcarrier)；N_r为侦听机的接收天线数目；

S2根据步骤S1得到的子载波i的接收信号矩阵Y_i及其相邻子载波i+1的接收信号矩阵Y_i+1构造为N_r×2N_frame维矩阵Y′_i＝[Y_i，Y_i+1]，并计算Y′_i协方差矩阵；

S3将协方差矩阵C_i写成分块矩阵的形式，即其中C1_i是C_i的N_r-1阶顺序主子矩阵，N_r-1维列向量c的元素为协方差矩阵C_i最右边一列前N_r-1个元素，c^H为c的共轭转置，为C_i第N_r行、N_r列的元素；对矩阵C1_i进行特征值分解得到酉变换矩阵U1_i；然后根据酉变换矩阵U1_i得到酉变换矩阵

S4通过酉变换矩阵U_i对协方差矩阵C_i进行酉变换得矩阵S_i：

S5利用步骤S4得到的矩阵S_i构造对角矩阵 对S_i进行相似变换得到矩阵S′_i：

S6根据步骤S5得到的矩阵S′_i得到每个子载波对应的k个判决准测表达式：

其中，k＝1，2，…，N_r-1；将(N_subcarrier-1)个子载波的k个表达式累和可得：

S7判决发射机的发射天线数目：MGDE(k)按照k由小到大依次取值，MGDE(k)取第一个非正值时对应的k值减1估计为发射天线数目即

需要说明的是，步骤S1的具体方法为：

侦听机对接收到的时域信号进行OFDM解调，得到频域接收信号，并对频域接收信号进行重采样，取出N_r根接收天线上第n帧OFDM信 号的第i个子载波构造N_r×N_frame维接收信号矩阵Y_i＝[y(1，i)，y(2，i)，...，y(N_frame，i)]，1≤n≤N_frame。

需要说明的是，步骤S2中，Y′_i协方差矩阵计算如下：

其中(·)^H表示共轭转置。

本发明的有益效果在于：

1、在本发明的方法中，取相邻子载波构造协方差矩阵进而求解判决门限。相比于之前采用单一子载波的方法，在小信噪比条件下提高了估计的可靠性。

2、在本发明的方法中，构造判决准则表达式时，可以把γ_kρ_k看作检测统计量，把看作检测统计量的门限值，相比于传统盖尔圆人工设置门限值的方法，这里的门限值可自适应k的变化，具有更强的鲁棒性，确保估计的可靠性，大幅度提高了估计的实时性，适用于快衰落的通信场景。

3、在本发明的方法中，通过在频域利用盖尔圆的方法，解决了频率选择性衰落信道和存在剩余频偏的条件下，发射天线数目的盲估计难题。

附图说明

图1是本发明的方法使用的系统模型示意图；

图2是本发明的方法的流程图；

图3是本发明的方法在不同信噪比下正确识别概率仿真效果图。

具体实施方式

以下将结合附图对本发明作进一步的描述，需要说明的是，本实施例以本技术方案为前提，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围并不限于本实施例。

参照图1，本发明假设：使用的系统模型包括一个发射机、一个接收机和一个侦听机，这里主要关注侦听机的设计。

侦听机的天线数目N_r＝8，发射机的天线数目N_t＝2，OFDM的系统调制子载波数N_subcarrier＝64，估计所利用的OFDM信号帧个数N_frame＝40，信道阶数为多径数加1即L_order＝L_multipath+1＝5。

本发明进行发射天线数目盲估计的过程如图2所示，侦听机具体实现步骤如下：

步骤1，根据时域接收信号得到子载波i上的接收信号矩阵Y_i(1≤i≤N_subcarrier)：

对接收到的时域信号进行OFDM解调，得到频域接收信号，并对频域接收信号进行重采样，取出N_r根接收天线上第n(1≤n≤N_frame)帧OFDM信号的第i个子载波构造N_r×N_frame维接收信号矩阵Y_i＝[y(1，i)，y(2，i)，...，y(N_frame，i)]；

步骤2，计算协方差矩阵C_i(1≤i≤N_subcarrier-1)：

根据相邻子载波上的接收信号矩阵Y_i和Y_i+1构造为N_r×2N_frame维矩阵Y′_i＝[Y_i，Y_i+1]。它的协方差矩阵表示为其中(·)^H表示共轭转置；

步骤3，构造酉变换矩阵U_i(1≤i≤N_subcarrier-1)：

将协方差矩阵C_i写成分块矩阵的形式，即其中C1_i是C_i的N_r-1阶顺序主子矩阵，N_r-1维列向量c的元素为协方差矩阵C_i最右边一列前N_r-1个元素，c^H为c的共轭转置，为C_i第N_r行、N_r列的元素。对矩阵C1_i进行特征值分解得到酉变换矩阵U1_i；然后根据酉变换矩阵U1_i得到酉变换矩阵

步骤4，通过酉变换构造矩阵S_i：

利用矩阵U_i对协方差矩阵C_i进行酉变换得：

步骤5，对矩阵S_i进行相似变换：

由上式盖尔圆圆心构造对角矩阵对S_i进行相似变换，整理得：

步骤6，构造判决准则表达式：

每个子载波对应的k个判决准测表达式为：

其中，k＝1，2，…，N_r-1；将(N_subcarrier-1)个子载波的k个表达式累和可得：

步骤7，判决发射天线数目：

MGDE(k)按照k由小到大依次取值，MGDE(k)取第一个非正值时对应的k值减1估计为发射天线数目，即

本发明的方法所带来的有益效果可以通过以下仿真来进一步进行说明。

一、仿真条件

1个具有2天线的发射机，1个具有8天线的侦听机，OFDM调制子载波数为64。发射机和侦听机之间的信道为频率选择性信道，信 道阶数为5，剩余归一化频偏为0.005。并且假设信道是块衰落的，在20帧OFDM符号的时间内信道保持不变。发射机采用VBLAST模式，发射信号调制方式为4QAM。

二、仿真内容及仿真结果

仿真本发明的方法在不同信噪比条件下，发射天线数目正确估计的概率曲线。如图3所示，本发明的方法可以实现有效估计，满足通信信号盲识别的工程要求。由此可见，本发明的方法解决了在频率选择性衰落信道，低信噪比和存在剩余频偏的恶劣条件下，发射天线数目盲识别的问题。

本发明的方法可用于通信信号盲识别和认知无线电，也可以用于军事通信对抗的场景。

对于本领域的技术人员来说，可以根据以上的技术方案和构思，作出各种相应的改变和变形，而所有的这些改变和变形都应该包括在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (1)

1.基于矩阵盖尔圆的发射天线数目盲估计方法，其特征在于，包含至少一个发射机、至少一个接收机和至少一个侦听机；发送信号采用OFDM调制方式，记一帧OFDM信号中有N_subcarrier个子载波，利用N_frame帧OFDM信号来进行估计；信道为频率选择性衰落的MIMO信道，记其多径数为L_multipath，时频同步后仍存在一定的剩余频偏；

侦听机进行如下步骤：

S1 根据时域接收信号，得到子载波i上的N_r×N_frame维接收信号矩阵Y_i，N_r为侦听机的接收天线数目；

具体地，侦听机对接收到的时域信号进行OFDM解调，得到频域接收信号，并对频域接收信号进行重采样，取出N_r根接收天线上第n帧OFDM信号的第i个子载波构造N_r×N_frame维接收信号矩阵Y_i＝[y(1,i),y(2,i),...,y(N_frame,i)]，1≤n≤N_frame；

S2 根据步骤S1得到的子载波i的接收信号矩阵Y_i及其相邻子载波i+1的接收信号矩阵Y_i+1构造为N_r×2N_frame维矩阵Y_i′＝[Y_i,Y_i+1]，并计算Y_i′协方差矩阵；Y_i′协方差矩阵计算如下：

其中(·)^H表示共轭转置；

S3 将协方差矩阵C_i写成分块矩阵的形式，即其中C1_i是C_i的N_r-1阶顺序主子矩阵，N_r-1维列向量c的元素为协方差矩阵C_i最右边一列前N_r-1个元素，c^H为c的共轭转置，为C_i第N_r行、N_r列的元素；对矩阵C1_i进行特征值分解得到酉变换矩阵U1_i；然后根据酉变换矩阵U1_i得到酉变换矩阵

S4 通过酉变换矩阵U_i对协方差矩阵C_i进行酉变换得矩阵S_i；

S5 利用步骤S4得到的矩阵S_i构造对角矩阵对S_i进行相似变换得到矩阵S′_i:

S6根据步骤S5得到的矩阵S′_i得到每个子载波对应的k个判决准测表达式：

其中，k＝1,2,…,N_r-1；将(N_subcarrier-1)个子载波的k个表达式累和可得：

S7判决发射机的发射天线数目：MGDE(k)按照k由小到大依次取值，MGDE(k)取第一个非正值时对应的k值减1估计为发射天线数目即