CN110311760A - 在时域上构造特征向量识别空时分组码的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种在时域上构造特征向量识别空时分组码的方法，考虑频率选择信道和STBC‑OFDM信号模型，结合空时分组码的相关性，首先根据空时分组码的相关性，构造接收信号的四阶特征向量，然后根据不同STBC‑OFDM信号四阶特征向量不同，识别四种STBC‑OFDM信号。算法能够在OFDM块大小已知时，在时域上对接收信号进行识别，不需要时延、相位噪声、频率偏移等信息，识别效果较好。本发明可直接应用于非合作STBC‑OFDM通信系统，也可用于相应的软件无线电等系统。

Description

在时域上构造特征向量识别空时分组码的方法
技术领域
本发明属于认知无线电领域中空时分组码识别方法。
背景技术
认知无线电中，信号识别是近年来研究的重点问题之一，且广泛应用于军事、民用领域。在军事上，敌方通信参数是不容易获得的，通过信号识别，能够识别敌方信号中有用信息，从而在战争中获得先机，因此信号识别是通信侦察中的一项重要工作；在民用领域，认知无线点的蓬勃发展给无线通信带来无限可能，通信方式的智能选择是未来发展的趋势，接收方应该能够对信号进行识别和分析，从而选择最优的传输方案。
空时分组码(STBC)是无线通信领域的重要编码方式之一，它能够在不牺牲带宽的前提下提供最大的分集增益和较大的编码增益，能有效克服MIMO系统的多径衰落。OFDM技术是提高无线通信系统性能，解决衰落信道突发错误的有效方式，OFDM系统利用自身的信道分集能力，能够改善系统性能。OFDM系统的结构为子载波间编码提供了机会，STBC-OFDM成为主流的结合方式。
STBC-OFDM识别算法较少，2013年，Marey等首次将OFDM与STBC结合起来，研究OFDM条件下的STBC识别算法。文中通过检测二阶相关矩阵的峰值来识别SM-OFDM信号和AL-OFDM信号，取得了不错的效果。2014年，Marey等用同样的方法针对性的研究了两根接收天线下的OFDM-STBC识别，并进行了充分的实验验证。2015年，Karami和Dobre等使用二阶循环平稳统计量对OFDM条件下SM和Alamouti STBC进行识别，该算法性能在接收天线≥2时也较好，然而该算法无法对单接收天线条件下的STBC进行识别。同年，Eldemerdash等提出了采用二阶相关函数对STBC信号进行识别的方法，利用不同码对应的接收信号的二阶时延相关函数值不同的特性，通过检验不同码相关函数是否存在峰值对STBC信号进行识别，算法在接收天线数量≥2下进行实验，不适用于单接收天线的情况。2017年，闫文君等提出了基于FOLP的STBC-OFDM信号的识别算法，通过在频域上构造特征达到识别的目的。上述算法各有优势，共同点是在OFDM块大小未知条件下可以进行识别。事实上，当OFDM块大小已知时，可以利用已知条件，在时域上对接收信号进行识别，识别效果会相对较好。本发明公开的是在OFDM块大小已知的前提下，在时域上构造特征向量，从而对STBC-OFDM信号进行识别的方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，在OFDM块大小已知时，在时域上构造特征向量，从而对STBC-OFDM信号进行识别的方法。本发明可直接应用于非合作STBC-OFDM通信系统，也可用于相应的软件无线电等系统。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：首先根据空时分组码的相关性，构造接收信号的四阶特征向量，然后根据不同STBC-OFDM信号四阶特征向量不同，识别四种STBC-OFDM信号。
所述的根据空时分组码的相关性，构造接收信号的四阶特征向量为：
考虑具有nt发射天线和nr接收天线的STBC-OFDM系统，其中发射信号为采用复调制的独立同分布信号，不包括BPSK，这可保证信号的实部和虚部也是独立同分布的。OFDM块的长度为N，每个OFDM块可表示为：
式中表示第f根天线的第Ub+u个OFDM块的N个符号，U为码矩阵的长度，其中SM码为U＝1，AL码为U＝2，以此类推，b为码矩阵块的序号，u表示一个码矩阵块内的列序号，且。
使用dXb+x表示每个空时分组码矩阵C中发射的OFDM块，X为每个空时分组码矩阵C中包含的OFDM块的数量，x为每个空时分组码矩阵C中OFDM块的序号，x＝0,1,...,X-1。其中，每个AL码矩阵包含2个OFDM块，即X＝2；STBC3中，X＝3；STBC4中，X＝4；SM中X＝nt。dXb+x元素之间互相不相关，即
E[dXb+x(k)dXb+x(k')]＝0 (2)
式中为传输信号能量。
SM码的发射天线数取2，SM-OFDM编码可表示为：
AL-OFDM编码可表示为：
STBC3-OFDM编码可表示为：
STBC4-OFDM编码可表示为：
根据OFDM定义，在传输端对每个OFDM块进行N点离散快速傅里叶逆变换(N-IFFT)得到时域上的OFDM块
对添加循环前缀，假设循环前缀的长度为v，则得到的长度为N+v的OFDM块表示为
式中的每个元素可表示为
因此，得到在第f根发射天线上发射的所有空时分组码块，可表示为
式(11)中第k个元素定义为s(f)(k)，则第i根接收天线接收到的第k个接收信号可以表示为
其中，Lh为传输路径的数量，hfi(l)为传输天线f到接收天线i对应的第l条传输路径的信道系数，w(i)(k)为接收天线i对应的加性高斯白噪声(AWGN)，其均值为0，方差为
对第i根接收天线上的接收信号此处省略上标i，表示为在时延参数(0,τ,0,τ)下的四阶时延矩定义为：
其中，AL-OFDM的四阶时延矩为yAL(q,τ)，STBC3-OFDM的四阶时延矩为ySTBC3(q,τ)，STBC4-OFDM的四阶时延矩为ySTBC4(q,τ)。
则需要构造的接收信号的四阶特征向量为：
所述的根据不同STBC-OFDM信号四阶特征向量不同，识别四种STBC-OFDM信号，由于空时分组码码矩阵元素之间是相关的，因此，码内元素的E(y(q,τ))为非零值，码间元素的E(y(q,τ))为零，而SM信号由于没有进行空时编码，其所有元素的E(y(q,τ))均为零。
对于SM-OFDM信号，在任何时延参数下，其四阶特征向量为[0 0 0 ...]，向量中共Nb-1个数；
对于AL-OFDM信号，当时延参数(0,τ,0,τ)＝(0,1,0,1)时，其四阶特征向量为[XAL0 XAL 0 XAL 0 XAL ...]，向量中共Nb-1个数；
对于STBC3-OFDM信号，当时延参数(0,τ,0,τ)＝(0,1,0,1)时，其四阶特征向量为向量中共Nb-1个数；
对于STBC4-OFDM信号，当时延参数(0,τ,0,τ)＝(0,4,0,4)时，其四阶特征向量为[XSTBC4 XSTBC4 XSTBC4 XSTBC4 0 0 0 0 XSTBC4 XSTBC4 XSTBC4 XSTBC4 0 0 0 0 ...]，向量中共Nb-1个数。
下面推导验证AL-OFDM、STBC3-OFDM和STBC4-OFDM中非零值的存在。
对于AL-OFDM信号，当时延参数τ＝1时，由式(5)和(10)可得：
其中为传输信号能量，δ()为克罗内克脉冲函数，同理可得：
由式(12)得：
式(17)中不全为0，因此上式中的非零值
XAL＝E[yAL(q,1)]≠0 (18)
同理，对于STBC3-OFDM信号，当时延参数τ＝1时，根据(6)和式(12)，其中一个非零值为
另一个非零值为
对于STBC4-OFDM，当时延参数τ＝4时，根据式(7)和式(12)，非零值XSTBC4为
与XAL类似，和也不为零。
根据前文描述，本发明构建了SM-OFDM、AL-OFDM、STBC3-OFDM和STBC4-OFDM的四阶特征向量，当时延参数(0,τ,0,τ)＝(0,4,0,4)时，若接收信号四阶特征向量为的形式，则识别为STBC4-OFDM信号；当时延参数(0,τ,0,τ)＝(0,1,0,1)时，若接收信号的四阶特征向量为的形式，则识别为STBC3-OFDM信号，若接收信号的四阶特征向量为则识别为AL-OFDM信号；否则，识别为SM-OFDM信号。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)能够在较低信噪比条件下适应STBC-OFDM信号的识别，当传输信号的OFDM块大小已知时，算法具有较高的识别性能，且计算量较低。
(2)本发明无需信道、噪声、调制方式和OFDM块起始位置等先验信息，适合非合作通信场合，有很强的实用价值。
附图说明
图1是本发明所述方法的总体流程图。
图2是不同接收信号的四阶特征向量仿真图。
图3是不同信噪比下算法识别效果。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述。
实施例中：OFDM信号是基于IEEE802.11e标准产生，采样时间间隔为91.4μs。默认实验条件为：采用QPSK调制方式对OFDM信号进行调制，载波频率fc＝2.5GHz，子载波数为N＝256，循环前缀数为v＝N/4，OFDM块的数量为Nb＝1000，接收天线数为Nr＝1。信道为等增益慢衰落频率选择信道，最大路径编号pmax＝3，信道模型采用指数能量时延模型，P(p)＝P(0)e-p/5，p＝0,1,...,pmax，其中，P(0)为第一路径的功率，p为路径编号，pmax为最后一条路径的编号。接收端采用巴特沃斯滤波器滤除频带外噪声，信噪比定义为采用正确识别概率和平均正确识别概率衡量算法性能。
图1为本发明所述方法总体流程图，当时延参数(0,τ,0,τ)＝(0,4,0,4)时，若接收信号四阶特征向量为的形式，则识别为STBC4-OFDM信号；当时延参数(0,τ,0,τ)＝(0,1,0,1)时，若接收信号的四阶特征向量为的形式，则识别为STBC3-OFDM信号，若接收信号的四阶特征向量为则识别为AL-OFDM信号；否则，识别为SM-OFDM信号。
图2是SM-OFDM、AL-OFDM、STBC3-OFDM和STBC4-OFDM信号的四阶特征向量图，其中AL-OFDM信号和STBC3-OFDM信号的四阶特征向量图是在(0,τ,0,τ)＝(0,1,0,1)时取得，STBC4-OFDM信号的四阶特征向量图是在(0,τ,0,τ)＝(0,4,0,4)时取得，可以看出，四种信号的四阶特征向量图有着明显的区别，符合本发明推导的规律。
图3是不同信噪比下算法的识别结果，四种信号的识别概率差别不大，在0dB附近，算法新识别准确率接近98％，随着信噪比不断增大，四种信号的识别准确率持续提高，本发明算法的识别效果较好。

Claims (3)

1.在时域上构造特征向量识别空时分组码的方法，其特征在于，根据空时分组码的相关性，在不同时延参数下，构造接收信号的四阶特征向量，
当时延参数(0,τ,0,τ)＝(0,4,0,4)时，若则接收信号为STBC4-OFDM信号；
当时延参数(0,τ,0,τ)＝(0,1,0,1)时，若则接收信号为STBC3-OFDM信号，若则接收信号为AL-OFDM信号；否则，接收信号为SM-OFDM信号。
2.根据权利要求1所述的在时域上构造特征向量识别空时分组码的方法，其特征在于，所述的首先根据空时分组码的相关性，构造接收信号的四阶特征向量指的是：通过接收到的接收信号，构造接收信号的四阶特征向量
3.根据权利要求1或2所述的在时域上构造特征向量识别空时分组码的方法，其特征在于，所述的和分别为：
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