CN109981508A - 一种认知无线电中调制方式的识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种认知无线电中调制方式识别方法，将STBC‑OFDM信号以OFDM块大小(N+v)为单位分块，求取接收信号OFDM块四阶时延矩估计值然后根据的大小，识别其调制方式。该方法能在信道参数、噪声系数等参数未知的条件下，识别STBC‑OFDM通信系统的调制方式，且在低信噪比下识别效果较好；且不受STBC编码方式等影响，方法的鲁棒性较好。

Description

一种认知无线电中调制方式的识别方法

技术领域

本发明属于信号处理领域中非协作通信信号处理技术，具体是指一种认知无线电中调制方式的识别方法。

背景技术

调制识别技术最初是应用在军事通信上，例如电子监视、干扰识别和干扰信号设计。最近，发射机开始采用自适应的调制技术提高数据传输速率，因此迫切需要使用调制识别技术识别发射端的调制方式。调制识别技术为数据解调提供先验信息，错误的识别结果会严重影响性能。调制识别技术另一个应用是认知无线电的频谱感知。

目前大多数调制识别技术主要针对SISO(Single Input Single Output,SISO)通信系统且信道为平坦衰落信道。空时分组码的调制识别从应用环境角度来分类，分为单载波和OFDM(Orthogonal Frequency-Division Multiplexing,OFDM)条件下；从识别算法分类可分为基于最大似然的算法(LB)和基于特征参数的算法(FB)。目前很少有文献涉及MIMO通信系统的调制识别问题，MIMO(Multiple Input Multiple Output,MIMO)通信系统中经常需要采用空时分组码技术，它能提供发射分集增益。正交频分复用(OFDM)由于其信道利用率高和对抗多径效应等优点，被第四代移动通信技术应用，因此STBC-OFDM技术已经成为IEEE 802.11n和IEEE 802.11e核心技术，因此对MIMO系统的STBC-OFDM信号调制识别问题是下一步研究热点和难点。但是STBC-OFDM信号调制识别相关的文献还处于空白。本发明的算法是针对STBC-OFDM信号调制识别问题。

发明内容

本发明的内容是在信号同步的条件下，对截取的STBC-OFDM信号的调制方式进行识别。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：获取截获的STBC-OFDM信号，将STBC-OFDM信号为OFDM为单位分块，求取接收信号OFDM块四阶时延矩估计值然后根据的大小识别调制方式，具体为：若则待识别信号为BPSK调制；若则待识别信号为QPSK调制；若则待识别信号为16QAM；若则待识别信号为8PSK。

以Al信号为例，假定发射的符号是线性调制且独立同分布随机变量。设OFDM块的长度为N，则第t个OFDM块可表示为：

s_t＝[s_t(0),s_t(1),…,s_t(N-1)] (1)

设编码矩阵的长度为U，对OFDM块进行空时编码，则第k组AL-OFDM编码矩阵可表示为：

根据OFDM的调制原理，和u＝0,1,…,U-1进行反傅立叶变化(IFFT)即可得到时域的OFDM块

由于码间干扰(ISI)和载波间干扰(ICI)的影响，需要在前加入长度为的前缀v，共同构成新的OFDM块

天线i的发射序列为xⁱ：

其中，N_B为OFDM块的个数，xⁱ中第k个元素为

接收信号可以表示为：

其中，h_i(p)为第i个发射天线和接收天线对应的p路径信道参数，w(k)是一个均值为0方差为复高斯白噪声，path代表路径的个数。

所述的将STBC-OFDM信号以OFDM块大小(N+v)为单位分块，具体为：将STBC-OFDM信号以OFDM块大小(N+v)为单位分块，N是OFDM子载波数量，v是前缀长度，第q个块a_q表示为[a_q(0),a_q(1),…,a_q(N+v-1)]，其中a_q(p)＝r(q(N+v)+p),p＝0,1,…,N+v-1，r(i)为第i个接收信号，对a_q转置得到b_q＝[a_q(0),a_q(1),…,a_q(N+v-1)]^T，接收的OFDM块B为N_B为OFDM块数量。

接收端无噪声OFDM块可以表示为：

r＝[…,a_-1,a_-0,a₁,…] (7)

其中，a_q可表示为：

a_q＝[a_q(0),a_q(1),…,a_q(N+v-1)] (8)

其中，a_q(p)可以表示为：

a_q(p)＝r(q(N+v)+p),p＝0,1,…,N+v-1 (9)

对a_q转置：

b_q＝[a_q(0),a_q(1),…,a_q(N+v-1)]^T (10)

因此，接收的OFDM块B可表示为：

为了求取阈值，需要预先求取m_b,42的理论值，然后根据理论值求取阈值。

接收OFDM块在时延为τ的时延四阶矩表示为：

其中，τ₁＝τ₃＝τ和τ₂＝0。

τ选值与发射端STBC-OFDM的编码方式有关。根据发射信号编码矩阵可知，SM-OFDM信号独立同分布，而STBC-OFDM信号编码矩阵之间元素是相关的。在提取识别特征的时候，充分利用了该相关性。在构造四阶时延矩时，若时延小于空时分组码矩阵长度时，能够利用到该相关性。因此，在时延取值时应取1(Al码长为2)。

将式(5)、式(6)、式(10)带入式(12)，m_b,42表达式为：

由式(13)可知，计算m_b,42数值，必须计算数值。因此需要分析发射端的Al-OFDM的相关性。发射端Al-OFDM块中与的表达式为：

由编码矩阵式(2)可以得到：

因此，对式(14)求复共轭可得：

因此，有如下结论：

其中，n′-v＝mod(-(n-v),N)。

同理：

因此发射端m_z,42的表达式为：

将式(21)代入式(13)可得：

考虑信号星座集合Ω＝{BPSK,QPSK,8PSK,16QAM}，在无噪声且信道为频率选择信道下，STBC-OFDM信号的OFDM块的四阶时延矩理论值和方差为表1所示，其中表1是识别方法的重要依据。

考虑统计量T，在H₀下均值为μ₀方差在H₁下均值为μ₁方差一般假定和先验概率相等，使似然比检测(LRT)达到最小错误概率的临界值为假设检验的阈值：

H₀ T∈[a-b,a+b]

其中：

若阈值ξ可以表示为：

ξ＝(μ₀+μ₁)/2 (24)

下面计算m_b,42的方差，有下面结论成立：m_k,m是一个无偏近似高斯分布的估计值，它的方差为(m_2k,k-|m_k,m|²)/N。因此，对于m_b,42的方差为：

其中：

表1不同星座符号四阶时延矩的理论值和方差

由表1可知，估计值m_b,42的方差差别很小，因此m₄₂适合作为统计量。但是值得注意的是，本节的四阶时延矩是以OFDM块为单位，充分利用了OFDM和STBC的特性，其中时延的取值与发射端的STBC方式有关。因此本节的算法需要预先知道STBC的编码方式。以Ω＝{BPSK,QPSK,8PSK,16QAM}为研究对象，编码方式为Al-OFDM，对于|m₄₂|，定义统计量为S，均值为μ_i方差为σ²且μ₁＜μ₂＜μ₃＜μ₄。表1中计算接收信号在无噪声且信道为频率选择信道条件下四阶时延矩的理论值，由式(24)可以得到：

所述的获取截获的STBC-OFDM信号OFDM块，求取接收信号OFDM块四阶时延矩估计值，具体为：求取四阶时延矩估计值其中，b_q为接收信号OFDM块转置后序列，τ为时延。

在实际的信号处理中，采用有限长度的信号计算的估计值。假设给定OFDM块数量为N_B，可以式(22)来估计信号的四阶时延矩：

其中，ε代表估计误差，主要是由于信道噪声分布和有限长度的信号计算的误差。

1)预先估计STBC-OFDM的编码方式；

2)获取截获信号y(k)；

3)通过式(31)计算

4)由式(24)求得相应的阈值ξ_i；

5)识别Ω＝{BPSK,QPSK,8PSK,16QAM}中调制方式，根据(27)到(30)式中的取值范围识别STBC-OFDM通信系统的调制方式。

本发明方法能在信道参数、噪声系数等参数未知的条件下，识别STBC-OFDM通信系统的调制方式，且在低信噪比下识别效果较好；且不受STBC编码方式等影响，方法的鲁棒性较好。

附图说明

图1是本发明所述方法的总体流程图。

图2是本发明所述的STBC-OFDM信号发射结构图。

图3是不同信噪比下不同调制方式识别概率。

图4实施案例中子载波数量N识别性能对比。

图5实施案例中不同STBC识别性能对比。

具体实施方式

本实施方式的总体流程图如图1所示，发射STBC-OFDM信号发射结构图如图2所示。

本实施例所述方法实现过程如下：

1)采样，初始化数据；

2)计算信号

3)根据理论值求取阈值；

4)识别Ω＝{BPSK,QPSK,8PSK,16QAM}中调制方式，根据(27)到(30)式中的取值范围识别STBC-OFDM通信系统的调制方式；

5)重复步骤1～步骤4进行1000次蒙特卡洛仿真，计算正确识别概率。

实例中无特殊说明，仿真参数如下设置：假定无线通信系统是严格同步的。该算法的性能由1000次蒙特卡洛仿真实验衡量，OFDM采用Al编码方式，OFDM参数设置为：载波数量N＝128，前缀长度v＝N/4，接收天线个数为1，OFDM块数量N_B＝4000。假设信道为频率选择性瑞利衰落信道，且路径条数为4，且4条路径服从指数功率时延且σ²(p)＝exp(-p/5)，p＝0,1,...,path-1。噪声是均值为0加性高斯白噪声，且信噪比默认采用QPSK调制方式，采用正确识别概率P(λ|λ)，λ∈Ω且Ω＝{BPSK,QPSK,8PSK,16QAM}和平均识别概率P_c为：

图3为无频率偏移和相位抖动的理想条件下P(λ|λ)与SNR关系，图中列出了不同调制方式正确识别概率。从图3分析，SNR越大，正确识别概率越高，BPSK正确识别概率在SNR>-6dB能达到100％，QPSK正确识别概率在SNR>0dB能达到100％，16QAM正确识别概率在SNR>4dB能达到100％，8PSK正确识别概率在SNR>8dB能达到100％。算法的性能即使在低信噪比下识别性能也较好，主要是由于采用OFDM块为单位为计算接收信号四阶时延矩，充分利用了OFDM块间的特性。

图4为不同子载波数量下平均正确识别概率图，其中OFDM子载波数量N∈{64,128,256,512}。由图4可知，在低信噪比下子载波个数提高对性能提高更明显。主要是增大子N，由于大数定律，发射端(31)计算更准确，因此，子载波提高，平均正确识别概率也相应的提高。

图5为不同STBC算法的性能比较，其中实验条件为：在N_B＝4000和频率选择信道下，比较算法在SM-OFDM、Al-OFDM、ST3-OFDM和ST4-OFDM四种空时分组码的性能，其中SM-OFDM、Al-OFDM、ST3-OFDM和ST4-OFDM编码矩阵可参见本领域相关现有技术，在此就一一赘述。由图5可以观察，这四种STBC下调制识别性能差别不大。

Claims (3)

1.一种认知无线电中调制方式的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：将STBC-OFDM信号以OFDM块大小(N+v)为单位分块，求取接收信号OFDM块四阶时延矩估计值然后根据的大小识别调制方式，其中N是OFDM子载波数量，v是前缀长度；

所述调制方式的识别方法具体为：若则待识别信号为BPSK调制；若则待识别信号为QPSK调制；若则待识别信号为16QAM；若则待识别信号为8PSK。

2.根据权利要求1所述的一种认知无线电中调制方式的识别方法，其特征是，将STBC-OFDM信号以OFDM块大小(N+v)为单位分块的具体方法为：第q个块a_q表示为[a_q(0),a_q(1),…,a_q(N+v-1)]，其中a_q(p)＝r(q(N+v)+p),p＝0,1,…,N+v-1，r(i)为第i个接收信号，对a_q转置得到b_q＝[a_q(0),a_q(1),…,a_q(N+v-1)]^T，接收的OFDM块B为N_B为OFDM块数量。

3.根据权利要求1或2所述的一种认知无线电中调制方式的识别方法，其特征是，接收信号OFDM块四阶时延矩估计值的具体求取方法为：

其中，b_q为接收信号第q个OFDM块转置后序列，τ为时延。