CN106357369A - 一种基于相关谱超阈值特征的mimo码型识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明针对MIMO信号中BLAST及STBC两种编码体制识别问题，提出了一种基于相关谱阈值特征的MIMO码型识别方法，首先将任意两根不同接收天线的信号作延时相关，而后计算其相关谱模值，并设定相关谱模值最大值的一半作为阈值，统计相关谱中超过此设定阈值谱线的个数作为识别特征，若超阈值个数大于一定数量，则识别为BLAST码型，反之，则识别为STBC码型。仿真结果表明，在信号先验信息的条件下可对MIMO中BLAST及STBC两类编码类型进行有效识别，且无需受发射天线个数大于等于接收天线个数的限制。

Description

一种基于相关谱超阈值特征的MIMO码型识别方法

技术领域

本发明属于信号处理领域，具体涉及一种基于相关谱超阈值特征的MIMO码型识别方法。

背景技术

在认知无线电及通信侦察中，需要接收端对信号传输的参数进行识别，如进行调制方式识别及参数估计。近年来，随着第四代移动通信技术的飞速发展，针对MIMO-OFDM传输体制下信号的参数识别问题，已成为认知无线电、通信侦察中的热点问题。而在MIMO信号参数识别中，对传输码型的识别是一个基础性环节，对某些场合及应用而言，对MIMO码型的识别是其它处理环节，如天线个数估计、调制方式识别等的前提。现有技术中针对MIMO中BLAST及STBC两种编码识别方法主要是利用接收信号相关谱的循环平稳特征及时域自相关法，这两类方法存在低信噪比时性能较差，或循环频率处存在谱线分裂时识别较为困难等问题。

发明内容

本发明的针对现有技术中的不足，提供一种基于相关谱超阈值特征的MIMO码型识别方法

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于相关谱超阈值特征的MIMO码型识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

1)计算不同接收天线之间观测信号的延时相关谱模值；

2)设定相关谱模值最大值的一半作为阈值；

3)统计相关谱模值序列中超过阈值的谱线个数，并作为识别特征；

4)设定MIMO码型识别的门限，将超过阈值的谱线个数和门限相比较，识别MIMO信号中的BLAST和STBC两种编码。

为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

在步骤1)中，设定MIMO传输环境中，有L个发射天线(L＞1)，P个接收天线(P＞1)，接收天线的接收信号向量为：r(n)＝H(n)s(n)+w(n),n＝0,...,N-1

其中，H(n)为瑞利衰落型信道矩阵，w(n)为加性高斯白噪声(方差为)，s(n)为信号向量，N为信号样本长度；

记第i根天线的接收信号为r_i(n)，第j根天线的接收信号为r_j(n)，延时量为τ，则相关谱模值为：c(k)＝|DFT[r_i(n)r_j(n-τ)]|,k＝0,...,N-1

其中i≠j，参与相关谱运算的信号必须来自不同的接收天线，τ＞1且取接收信号r_i(n)样本点数的0.5倍以下。

在步骤2)中，将相关谱模值c(k)的最大值的一半作为阈值，阈值

在步骤3)中，统计相关谱模值c(k)中超过阈值V_th的谱线个数，记为 $M=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}I[c\left(k\right)>V_{\mathrm{th}}]$

其中，I[c(k)＞V_th]为示性函数，定义为

在步骤4)中，设定MIMO码型识别的门限M₀，当M＞M₀时，则码型为BLAST；当M<M₀时，码型为STBC。

本发明的有益效果是：在进一步分析接收信号相关谱特征的基础上，提出一种基于相关谱阈值特征的识别方法，该方法通过统计相关谱中超过特定阈值谱线数量来对BLAST及STBC两种码型进行识别，仅需利用接收天线任意两根天线的接收信号，无需信号的先验信息，且无需受发射天线个数大于等于接收天线个数的限制，在较低信噪比时仍具有较好的性能，方法简单有效。

附图说明

图1是本发明的识别方法流程图。

图2是不同信噪比条件下相关谱超阈值数量的均值对比示意图。

具体实施方式

现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。

在本发明的方法中，首先将任意两根不同接收天线的信号作延时相关，然后计算其相关谱模值，并设定相关谱模值最大值的一半作为阈值，统计相关谱中超过此设定阈值谱线的个数，并作为识别特征，若超阈值个数大于一定数量，则识别为BLAST码型，反之，则识别为STBC码型。

图1示出了基于相关谱超阈值特征的MIMO码型识别方法，具体包括以下步骤：

1)相关谱计算：假设MIMO传输环境中，有L个发射天线(要求L＞1)，P个接收天线(P＞1)，则接收天线的接收信号向量为

r(n)＝H(n)s(n)+w(n),n＝0,...,N-1

式中:H(n)为瑞利衰落型信道矩阵，w(n)为加性高斯白噪声(方差为)，s(n)为信号向量，N为信号样本长度。

记第i根天线的接收信号为r_i(n)，记第j根天线的接收信号为r_j(n)，其相关谱模值为

c(k)＝|DFT[r_i(n)r_j(n-τ)]|,k＝0,...,N-1

式中要求i≠j，即参与相关谱运算的信号必须来自不同接收天线，τ为延时量，τ＞1且一般取接收信号r_i(n)样本点数的0.5倍以下，如果取得过大，将使两根天线在作延时相关后得到的信号序列长度变小，不利于后续的相关谱特征检测。

2)阈值设定：取相关谱模值c(k)的最大值的一半作为阈值，即

3)超阈值谱线的个数统计：统计相关谱模值c(k)中超过步骤2)中设定阈值V_th的谱线个数，记为

式中，I[c(k)＞V_th]为示性函数，定义为

4)码型识别：若M＞M₀，则码型为BLAST；反之，判为STBC。

表1说明了本方法的性能仿真结果，假设MIMO传输环境中，有3根发射天线，4根接收天线，则第1根接收天线与第2根的接收信号作延时相关，延时量为20个样本点。信道为瑞利衰落型信道矩阵，附加噪声为加性高斯白噪声，信号发射时共分为4个时隙，每个时隙符号个数为1024个，信号采用的调制方式为QPSK调制。信噪比设定范围为-6至4dB，每种信噪比时，针对两种不同码型分别各作1000次仿真。

从表1中可看出本方法在以上仿真条件下的正确识别概率：1)当信噪比大于0dB时，两种码型的识别正确率均在90％以上；2)相同信噪比条件下，BLAST码型识别的正确概率要大于STBC码型。

SNR(dB)	-6	-4	-2	0	2	4	6	8	10
										VLAST	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000
STBC	0.658	0.786	0.881	0.910	0.948	0.96	0.958	0.968	0.972

表1基于相关谱超阈值特征的MIMO码型识别方法在不同信噪比条件下的性能

图2给出了由仿真得到不同信噪比条件下，BLAST及STBC两种编码体制延时相关谱模值中超过阈值M的均值对比示意图。信噪比设定范围为-10dB至15dB，步长5dB，每种信噪比时，针对两种不同码型分别各作1000次仿真，其它仿真的条件与参考表1相同。由图可见，在设定的信噪比范围内，BLAST码型相关谱超过设定阈值的数量的均值都较大，在450以上，而STBC码型的相关谱超过设定阈值的数量的均值，相对于BLAST码而言较小。利用这一点可以设定一个较小的M₀(一般为20－100之间)作为MIMO码型识别的门限。

以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于相关谱超阈值特征的MIMO码型识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

1)计算不同接收天线之间观测信号的延时相关谱模值；

2)设定相关谱模值最大值的一半作为阈值；

3)统计相关谱模值序列中超过阈值的谱线个数，并作为识别特征；

4)设定MIMO码型识别的门限，将超过阈值的谱线个数和门限相比较，识别MIMO信号中的BLAST和STBC两种编码类型。

2.如权利要求1所述的MIMO码型识别方法，其特征在于：

在步骤1)中，设定MIMO传输环境中，有L个发射天线(L＞1)，P个接收天线(P＞1)，接收天线的接收信号向量为：r(n)＝H(n)s(n)+w(n),n＝0,...,N-1

其中，H(n)为瑞利衰落型信道矩阵，w(n)为加性高斯白噪声(方差为)，s(n)为信号向量，N为信号样本长度；

记第i根天线的接收信号为r_i(n)，第j根天线的接收信号为r_j(n)，延时量为τ，则相关谱模值为：c(k)＝|DFT[r_i(n)r_j(n-τ)]|,k＝0,...,N-1

其中i≠j，参与相关谱运算的信号必须来自不同的接收天线，τ＞1且取接收信号r_i(n)样本点数的0.5倍以下。

3.如权利要求2所述的MIMO码型识别方法，其特征在于：在步骤2)中，将相关谱模值c(k)的最大值的一半作为阈值，阈值

4.如权利要求3所述的MIMO码型识别方法，其特征在于：在步骤3)中，统计相关谱模值c(k)中超过阈值V_th的谱线个数，记为

其中，I[c(k)＞V_th]为示性函数，定义为

5.如权利要求4所述的MIMO码型识别方法，其特征在于：在步骤4)中，设定MIMO码型识别的门限M₀，当M＞M₀时，则码型为BLAST；当M<M₀时，码型为STBC。