CN111212001A - 一种平移式特殊qpsk系统联合信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种平移式特殊QPSK系统联合信道估计方法，首先进行平移式特殊QPSK调制，然后开展基于Kmeans算法的联合信道估计，联合信号检测、信道估计和同步判决三部分的信道估计方法，最后进行平移式特殊QPSK解调。本发明提出的信道估计方法不需要在发送序列中加入额外的导频序列进行辅助，极大的提高了信道资源的利用率，同时，提出的信道估计方法可以扩展到对称式特殊QPSK的应用中。

Description

一种平移式特殊QPSK系统联合信道估计方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种联合信道估计方法。

背景技术

无线通信系统的性能很大程度上受到无线信道的影响，如阴影衰落和频率选择性衰落等，使得发射机和接收机之间的传播路径非常复杂，导致接收端接收到的信号发生严重的失真。

在实际通信系统中，为了能在接收端准确的恢复发射端的发送信号，人们采用各种措施来抵抗多径效应对传输信号的影响，信道参数估计是其中的一项关键技术，即从接收数据中将假定的某个信道模型的模型参数估计出来的过程。一般地，通过信道估计获得了信道信息，就可以基于信道估计信息进行信道均衡，弥补信道衰落的影响。

文献1“樊同亮,温玉仓,张盛.一种基于聚类分析的信道估计算法[J].科技通报,2014(05):118-121+152.”针对正交频分复用技术，研究了基于噪声聚类的信道估计算法实现，利用聚类分析技术对循环前缀长度内的噪声进行识别，进一步消除噪声的干扰，提高了系统性能。

文献2“何继爱,何勇,肖丹丹.基于KM-PCA稀疏信号的盲源分离算法[J].兰州理工大学学报,2012(04):86-90.”在Kmeans聚类的基础上，提出了一种新的欠定信道估计算法——Kmeans与主成分分析方法，该算法首先对观测数据进行Kmeans聚类，然后对聚类分析结果分别进行主成分分析，修正其聚类中心，提高了估计精度。

文献3“杨顺峰,姜斌,包建荣,刘超.基于叠加训练序列的ACO-OFDM信道估计[J].杭州电子科技大学学报(自然科学版),2017,37(04):25-29.”提出了一种适用于非对称性限幅光正交频分复用(ACO-OFDM)系统的叠加训练序列信道估计方法。通过对接收信号一阶统计平均的处理，避免了因接收信号多变而引起的检测效果不稳定的缺陷，且具有复杂度低、估计性能好等优势。但是叠加训练序列到发送信号上的形式占据了发送信息的大部分能量，导致有效信号的能量减少，影响信号的误码率性能。

文献4“Chunmao W,Chenning Z.A method of frame synchronization for highspeed pulse signal based on GTX[C].2017 3rd IEEE International Conference onComputer and Communications(ICCC),IEEE,2017,1348-1352.”研究了一种适用于高速通信系统中的帧捕获算法，该算法利用同步序列采用自同步技术实现帧同步，引入了捕获算法中的捕获验证和保护机制降低帧同步报头捕获中的误报概率。

发明人的在先专利申请1“一种帧同步码隐含于信息码中传输的方法，201910174035.X，2019-03-08.”中针对辅助的特殊同步码序列或者是循环前缀序列占用信道资源的问题，提出了一种对称式特殊QPSK映射方法。通过改变信息码元的能量，将帧同步码隐藏于信息码中，释放了帧同步码序列所占用的信道资源，实现了同步序列对信道资源的零占用，有效提高了信道资源的利用率。

由于平移式特殊QPSK舍弃了辅助信息及其调制的特殊性，上述文献及其他文献提出的信道估计算法不再适用。针对同步码元序列占用信道资源的问题，专利1提出了一种将同步码隐藏于信息码中传输的对称式特殊QPSK系统方案，但由于特殊QPSK的特殊性，当接收信号受到信道影响时，信号的幅度和相位都会产生较大的偏差，隐藏于符号中的m序列将会受到严重的影响。其导致的符号旋转会对m序列提取的造成很大干扰，无法进行正常捕获。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种平移式特殊QPSK系统联合信道估计方法，针对平移式特殊QPSK映射方式，开展基于Kmeans算法的联合信道估计，联合信号检测、信道估计和同步判决三部分的信道估计方法，从而使平移式特殊QPSK系统在衰落信道中仍具有良好的性能。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

步骤一，设信息序列为{b₀,b₁,b₂,…,b_N-1}，同步序列选择m序列记为{m₀,m₁,…,m_N-1}，其中，数据帧长度N为偶数，b_i,m_i∈{0,1}，i＝0,1,…,N-1，b′_i＝2b_i-1,m′_i＝2m_i-1∈{-1,1}；发射端采用的平移式特殊QPSK调制方案，第k个特殊QPSK调制符号的同向分量为s_I(k)＝a×b′_2k+m′_2k×d，正交分量为s_Q(k)＝a×b′_2k+1+m′_2k+1×d，其中k＝0,1,…,N/2-1，d代表幅度偏移量，a代表传统QPSK的星座点参数；发送的调制符号s(k)＝s_I(k)+js_Q(k)；

步骤二，在接收端，假设接收信号经过信道后第k个接收符号y(k)＝hs(k)+n(k)，其中h为准静态瑞利信道系数，在传输过程中不变，n(k)为叠加在第k个接收符号上的复高斯白噪声；

进行信号检测，取滑动窗内信号的绝对值代替信号的平方，检测一个窗长度内的信号的功率；设P₁为第一个窗内信号的功率，P₂为第二个窗内信号的功率，使用两个窗内信号功率之比

判断是否进行信道估计，取r的最大值和最小值区间内对应的接收信息序列执行信道估计算法；

取r的最大值和最小值区间内对应的接收信息序列执行信道估计算法，利用Kmeans聚类算法将选取的序列在星座图上依据每个样本点到簇核心的距离分为四类，得到四个聚类中心点，将这四个点按照顺时针顺序排序，分别除以QPSK的星座图坐标E的坐标值，即c₁＝a+ja，c₂＝-a+ja，c₃＝-a-ja，c₄＝a-ja，再求均值，得到信道估计初始值h_e0，相位分别偏转以下四个范围

对h_e0分别乘以e^j(n/2)π,n＝0,1,2,3共得到四个信道估计值；

用得到的四个信道估计值，对信号分别进行补偿，设经过信道补偿后的信号为y′(k)；在接收端接收信号时，需要提取出隐藏在信号中的m序列，其第2k个和第2k+1个比特对应的符号估计为

将提取的m序列

与本地m序列{m′₀,m′₁,…,m′_N-1}进行相关运算并判决，相关结果出现相关峰且大于给定阈值时即为正确捕获；选取四次捕获中最大的相关峰最大值，其对应的信道估计值即为正确的信道估计值，对应的位置为信号的帧头位置；

步骤三，接收端进行平移式特殊QPSK解调，设经过信道补偿后的第k个接收符号的同相分量和正交分量分别为y′_I(k)、y′_Q(k)，则第2k个信息比特估计为

即当y′_I(k)＞m′_2kd，

判决为1，否则，判决为0；同理，第2k+1个信息比特估计为

本发明的有益效果是：在先的工作中已经证明，平移式特殊QPSK调制解调系统能够有效的提高频谱利用率，但却给信道参数的估计带来了困难。针对这一问题，本发明提出了一种将信号检测、信道估计和同步判决相结合的联合信道估计方案，从而使系统在信道衰落下仍然具有良好的捕获性能和误比特率。本发明提出的信道估计方法不需要在发送序列中加入额外的导频序列进行辅助，极大的提高了信道资源的利用率。不失一般性，提出的信道估计方法可以按照实例中的步骤扩展到对称式特殊QPSK的应用中。

附图说明

图1是平移式特殊QPSK星座图；

图2是平移式特殊QPSK信号调制原理框图；

图3是平移式特殊QPSK的联合信道估计方案流程图；

图4是平移式特殊QPSK信号解调原理框图；

图5是m序列提取和相关捕获原理框图；

图6是滑动窗长度为256，信噪比为4dB时，信号检测的效果图；

图7是不同信噪比下的BER性能示意图；

图8是不同信噪比下的信道估计的误差图。

具体实施方式

本发明针对帧同步序列隐藏于信息序列中的平移式特殊QPSK调制解调系统，提出了一种基于Kmeans聚类算法的联合信道估计方案，从而使系统具有良好的性能。

本发明所提的方法适用于正交振幅调制(Quadrature Amplitude Modulation,QAM)、多相制(multiple phase shift keying,MPSK)等调制方式，这里仅以正交相移键控(Quadrature Phase Shift Keying,QPSK)为例对该方法进行详细介绍。

发明人的在先专利申请2“一种基于帧同步码隐含于信息码的QPSK调制的动态门限判决的解调方法及系统，201910555652.4，2019-06-25.”中提出将帧同步码序列隐含于调制解调过程中，并针对提出的传输方法误码率略差于传统方法的问题，提出了一种动态门限解调方法，对系统误比特性能进行了最优化设计，有效提高信道资源的利用率同时也保证了系统的误码率性能。

平移式特殊QPSK基于QPSK调制方式，使用m序列作为帧同步序列，通过m序列控制I、Q两路信号在初始幅度a的基础上加上或者减去幅度为d的偏移量，完成将帧同步序列隐藏于信息序列的功能。如图1所示，在第一象限中，a₁、a₂表示单路信号发生偏移后的幅度，d代表幅度偏移量，a代表传统QPSK的星座点参数，其中d＝(a₂-a₁)/2，a＝(a₂+a₁)/2，其他象限同理。平移式特殊QPSK调制信号的星座图以QPSK的星座图坐标E为基准，根据m序列将符号映射到E₀、E₁、E₂或E₃的位置上。其中E₀、E₁、E₂和E₃关于虚线圈E中心对称，每个象限中的映射坐标均可以由其他象限的映射坐标平移得到，而专利1中的对称式特殊QPSK中的映射坐标是通过轴对称而来的，这也是两者的区别所在。在发射端进行信号调制时，信息序列决定了星座图上的具体象限，m序列决定了某一象限内的具体位置。在接收端进行信号解调时，星座图中的象限解调为发送的信息序列，而象限内具体位置则对应m序列。

本发明包括以下步骤，其中步骤一和步骤三在专利申请2中进行了详细叙述和推导：

步骤一：平移式特殊QPSK调制

设信息序列为{b₀,b₁,b₂,…,b_N-1}，同步序列选择m序列记为{m₀,m₁,…,m_N-1}，其中，数据帧长度N为偶数，b_i,m_i∈{0,1}，i＝0,1,…,N-1。本发明中采用双极性码，所以b′_i＝2b_i-1,m′_i＝2m_i-1∈{-1,1}。发射端采用的平移式特殊QPSK调制方案如图2所示，第k个特殊QPSK调制符号的同向分量为s_I(k)＝a×b′_2k+m′_2k×d，正交分量为s_Q(k)＝a×b′_2k+1+m′_2k+1×d，其中k＝0,1,…,N/2-1。因此，发送的调制符号可以表示为

s(k)＝s_I(k)+js_Q(k)。

步骤二：联合信道估计方案

在接收端采用本发明提出的基于Kmeans算法的联合信道估计方法。如图3所示，主要包含信号检测，信道估计和同步判决三部分。

在接收端，假设接收信号经过信道后第k个接收符号可表示为y(k)＝hs(k)+n(k)，其中h为准静态瑞利信道系数，在传输过程中不变，n(k)为叠加在第k个接收符号上的复高斯白噪声。

1)信号检测

用信号检测作为第一级的粗捕获，可以有效降低平移式特殊QPSK的捕获复杂度。信号检测模块采用两个相同长度的滑动窗结构，为了方便计算和硬件实现，取滑动窗内信号的绝对值代替信号的平方，检测一个窗长度内的信号的功率。设P₁为第一个窗内信号的功率，P₂为第二个窗内信号的功率，信号检测模块使用两个窗内信号功率之比

在信号检测中用于判断是否进行信道估计。r随着窗的滑动不断地变化，取r的最大值和最小值区间内对应的接收信息序列执行信道估计算法。

2)信道估计

在得到r的最大值最小值后，取其最大值和最小值区间内对应的接收信息序列执行信道估计算法。利用Kmeans聚类算法将选取的序列在星座图上依据每个样本点到簇核心的距离分为四类，得到四个聚类中心点，将这四个点按照顺时针顺序排序，分别除以图1中的四个虚线圈E的坐标值，即c₁＝a+ja，c₂＝-a+ja，c₃＝-a-ja，c₄＝a-ja，再求均值，得到信道估计初始值h_e0。由于信道变化具有随机性，无法确定信号由于信道导致的相位偏转，因此存在4种可能，相位分别偏转以下四个范围

对h_e0分别乘以e^j(n/2)π,n＝0,1,2,3共得到四个信道估计值。

3)同步判决

对于得到的四个信道估计值，对信号分别进行补偿，设经过信道补偿后的信号为y′(k)。在接收端接收信号时，需要提取出隐藏在信号中的m序列，其第2k个和第2k+1个比特对应的符号可估计为

其中sign[·]为取符号函数，即

将提取的m序列

与本地m序列{m′₀,m′₁,…,m′_N-1}进行相关运算并判决，根据数据帧捕获的工程经验，相关结果出现尖锐的相关峰且大于给定阈值时即为正确捕获。选取四次捕获中最大的相关峰最大值，其对应的信道估计值即为正确的信道估计值，对应的位置为信号的帧头位置。

步骤三：平移式特殊QPSK解调

接收端采用如图4所示的解调方式。与传统的QPSK解调相比，平移式特殊QPSK仅需在抽样判决的时候，加入m序列进行辅助判决即可。设经过信道补偿后的第k个接收符号的同相分量和正交分量分别为y′_I(k)、y′_Q(k)，则第2k个信息比特可估计为

即当y′_I(k)＞m′_2kd，

判决为1，否则，判决为0。同理，第2k+1个信息比特可估计为

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明，本发明包括但不仅限于下述实施例。

在发射端，对信号进行平移式特殊QPSK调制以发送。经过衰落信道后，在接收端，对接收信号先进行信道估计与补偿，然后再对平移式特殊QPSK进行解调。实际调制解调将在第一部分描述，信道估计是本专利的核心，将在第二部分进行详细描述，第二部分具体阐述了一种平移式特殊QPSK系统的联合信道估计方案，包括信号检测，信道估计和同步判决三部分。第三部分总结了信道估计方案的具体实施过程。

I.平移式特殊QPSK的调制解调模型

本发明研究的平移式特殊QPSK星座图如图1所示，a₁、a₂表示单路信号发生偏移后的幅度，幅度偏移量d＝(a₂-a₁)/2，传统QPSK的星座点参数a＝(a₁+a₂)/2。设信息序列为{b₀,b₁,b₂,…,b_N-1}，m序列为{m₀,m₁,…,m_N-1}，其中b_i,m_i∈{0,1}，i＝0,1,…,N-1；{b′₀,b′₁,…,b′_N-1}和{m′₀,m′₁,…,m′_N-1}分别为信息序列和m序列的双极性形式，即b′_i＝2b_i-1,m′_i＝2m_i-1∈{-1,1}。

1)平移式特殊QPSK调制

在进行调制时，第k个特殊QPSK调制符号的同向分量为s_I(k)＝a×b′_2k+m′_2k×d，正交分量为s_Q(k)＝a×b′_2k+1+m′_2k+1×d，其中

因此，发送的调制符号可以表示为s(k)＝s_I(k)+js_Q(k)。

2)平移式特殊QPSK解调

在经过接收端信道估计与补偿之后，第k个接收符号的同相分量和正交分量可以分别表示为y′_I(k)、y′_Q(k)。平移式特殊QPSK信号的解调原理框图如图4所示，第2k个信息比特可估计为

即当y′_I(k)＞m′_2kd，

判决为1，否则，判决为0。同理，第2k+1个信息比特可估计为

II.信道估计方案

在实际的通信系统中，阴影衰落和频率选择性衰落总是存在的。由于特殊QPSK的特殊性，当接收信号存在频率偏移时，隐藏于符号中的m序列将会受到严重的影响，较小相位偏转都将会对m序列提取的造成很大干扰，可能导致无法进行正常的捕获。为克服这一问题，本发明提出一种平移式特殊QPSK系统联合信道方案，主要包含信号检测、信道估计和同步判决三部分，具体流程如图3所示。信号检测中，我们采用绝对值的方式去表示信号功率，选取双滑动窗的功率比值最大值和最小值区间内的信息序列进行信道估计，得到信道估计的初始值，然后，利用估计的初始值及其相位偏移值，对输入数据进行信道补偿并输出到同步判决中；最后，在同步判决中提取出m序列并将其与本地m序列进行相关运算，对相关结果进行选择，完成帧同步功能的同时选择正确的信道估计值。

1)信号检测

用信号检测作为第一级的粗捕获，可以有效的降低特殊QPSK的捕获复杂度。信号检测模块采用两个相同长度的滑动窗的结构，取滑动窗内信号的绝对值代替信号的平方，检测一个窗长度内的信号的功率。信号检测模块使用两个窗内信号功率之比r，在信号检测中用于判断是否进行信道估计。r随着窗的滑动不断地变化，取r的最大值和最小值区间内对应的接收信息序列执行信道估计算法。

在实际信道下，接收的信息序列为{y(1),y(2),…,y(k),…}，其中y(k)表示在第k个采样时刻接收信号的采样值，两个滑动窗分别可以表示为{y(i),y(i+1),…,y(i+W-1)}，{y(i+W),y(i+W+1),…,y(i+2W-1)}，其中W为滑动窗的长度。对于正常接收，实际接收信息序列按照先入先出的顺序逐一移位，两个滑动窗内信号的功率可以表示为

根据实际情况，可以认定当第一个滑动窗的尾部到达有效信号的起始点附近，即第二个滑动窗的头部到达有效信号的起始点附近时，

出现最大值；继续滑动，当第一个滑动窗的尾部到达有效信号的尾部附近，即第二个滑动窗的头部到达有效信号的尾部附近时，r出现最小值。

信号检测具有低时间复杂度、低实现复杂度等优点，是平移式特殊QPSK信号捕获的第一步，可以有效的降低信号捕获过程中的复杂度。

2)信道估计

在得到r的最大值和最小值后，取其最大值和最小值区间内对应的接收信息序列执行信道估计算法。为了找到合适的信道估计算法，本发明分析了特殊QPSK信号的特性。假设信道为瑞利信道，接收端接收到的信号y(k)可以表示为

y(k)＝hs(k)+n(k)，

其中h为准静态瑞利信道系数，在传输过程中不变，n(k)表示高斯白噪声。由图一可以看出特殊QPSK的信号分布在四个象限中，经过噪声和信道衰落的影响，每个象限内的信号会发散变成一簇信号，并且会因信道系数的不同有不同程度的旋转，最后在星座图上会得到四簇信号。因此，接下来我们利用K-means算法，通过聚类得到这四簇信号的中心点，其执行步骤如下：

(1)选取4个点(x₁,y₁)，(x₂,y₂)，(x₃,y₃)，(x₄,y₄)作为初始聚集的簇心；

(2)分别计算每个样本点到4个簇核心的距离(这里的距离一般取欧氏距离或余弦距离)，找到离该点最近的簇核心，将它归属到对应的簇；

(3)所有点都归属到簇之后，所有的点就分为了4个簇。之后重新计算每个簇的重心(平均距离中心)，将其定为新的“簇核心”；

(4)反复迭代2-3步骤，当簇中心不再变化的时候终止迭代。

以上利用K-means聚类算法将选取的序列在星座图上依据每个样本点到簇核心的距离分为四类，得到四个聚类中心点，将这四个点按照象限从小到大的顺序排序，表示为C₁＝x₁+jy₁，C₂＝x₂+jy₂，C₃＝x₃+jy₃，C₄＝x₄+jy₄，图1中的四个虚线圈E的坐标也按同样的顺序排序为c₁＝a+ja，c₂＝-a+ja，c₃＝-a-ja，c₄＝a-ja，信道估计初始值h_e0可以表示为：

h_e0＝(C₁/c₁+C₂/c₂+C₃/c₃+C₄/c₄)/4

由于信道变化具有随机性，无法确定信号由于信道导致的相位偏转，因此存在4种可能，相位分别偏转以下四个范围

对h_e0分别乘以e^j(n/2)π,n＝0,1,2,3共得到四个信道估计值

3)同步判决

对于得到的四个信道估计值，对信号分别进行补偿，设经过信道补偿后的信号为y′(k)。在接收端接收信号时，提取出隐藏在信号中的m序列，其第2k个和第2k+1个比特对应的符号可估计为

其中sign[·]为取符号函数，即

将提取的m序列

与本地m序列{m′₀,m′₁,…,m′_N-1}进行相关检测并判决，根据数据帧捕获的工程经验，相关结果出现尖锐的相关峰且大于给定阈值时即为正确捕获。选取四次捕获中最大的相关峰最大值，其对应的信道估计值即为正确的信道估计值，对应的位置为信号的帧头位置。

III.联合信道估计算法

综上所述，算法1总结了联合信道估计方案的具体实施过程，其中步骤1是信号检测，2-4是信道估计，5-8是同步判决。

算法1参数说明：

y(k)和y′(k)是第k个接收符号及其经过信道补偿后的符号。

N为数据帧长度且为偶数。

算法1流程：

(1)由信号检测模块计算r，取r的最大值和最小值区间内对应的接收信息序列；

(2)对截取的信息序列执行信道估计算法，得到聚类中心点C₁，C₂，C₃，C₄；

(3)计算得到信道估计初始值h_e0＝(C₁/c₁+C₂/c₂+C₃/c₃+C₄/c₄)/4，对h_e0分别乘以e^{j (n/2)π},n＝0,1,2,3，计算得到另外三个信道估计值h_e1，h_e2，h_e3；

(4)用得到的信道估计初始值进行信道补偿，即令y′(k)＝y(k)/h_e0；

(5)计算相关峰值R_c，

(6)提取相关峰值最大值及其索引；

(7)重复步骤(4)(5)(6)，计算另外3个信道估计值补偿后的相关峰值；

(8)对步骤(6)中得到的四个相关峰最大值选取其中最大的，其对应的位置为信号的帧头位置，信道估计值为正确的信道估计值。

在实施例中，为了验证本发明所提方法的可行性，对所设计的调制解调系统进行了性能仿真。后续仿真中，若为重复实验，均为100,000次独立实验的结果。给定数据帧长度N＝6144，窗长度W＝256，

在此基础上通过MATLAB进行仿真。

图7对平移式特殊QPSK在瑞利信道下的不同SNR时的误比特性能进行了仿真，其中一条曲线是假定理想的信道估计和帧同步，另一条曲线采用本发明提出的联合信道估计算法。从图中可以看出，在瑞利信道下，采用本发明提出的联合信道估计算法的平移式特殊QPSK性能优越，与理想信道估计的性能非常接近。

图8展示了不同信噪比下联合信道估计算法的信道估计性能。从图中可以看出，平移式特殊QPSK的信道估计均方误差随着信噪比增大而减小，当信噪比大于6dB时，均方误差趋近于零，具有较高的信道估计精度。

结论：本发明以平移式特殊QPSK系统为例，给出了平移式特殊QPSK系统的调制、解调以及信道估计的方法，考虑存在瑞利信道的情况下，提出了一种将信号检测，信道估计和同步判决相结合的联合方案。给定数据帧长度为6144，并基于其他参数，通过MATLAB仿真验证了所提方法的可行性。本发明所提出的方法，具有良好的误比特性能，可在实际工程中应用。本发明中的方案设计与优化方法不失一般性，同样适用于对称式特殊QPSK中。

Claims (1)

1.一种平移式特殊QPSK系统联合信道估计方法，其特征在于包括下述步骤：

步骤一，设信息序列为{b₀,b₁,b₂,…,b_N-1}，同步序列选择m序列记为{m₀,m₁,…,m_N-1}，其中，数据帧长度N为偶数，b_i,m_i∈{0,1}，i＝0,1,…,N-1，b′_i＝2b_i-1,m′_i＝2m_i-1∈{-1,1}；发射端采用的平移式特殊QPSK调制方案，第k个特殊QPSK调制符号的同向分量为s_I(k)＝a×b′_2k+m′_2k×d，正交分量为s_Q(k)＝a×b′_2k+1+m′_2k+1×d，其中k＝0,1,…,N/2-1，d代表幅度偏移量，a代表传统QPSK的星座点参数；发送的调制符号s(k)＝s_I(k)+js_Q(k)；

步骤二，在接收端，假设接收信号经过信道后第k个接收符号y(k)＝hs(k)+n(k)，其中h为准静态瑞利信道系数，在传输过程中不变，n(k)为叠加在第k个接收符号上的复高斯白噪声；

进行信号检测，取滑动窗内信号的绝对值代替信号的平方，检测一个窗长度内的信号的功率；设P₁为第一个窗内信号的功率，P₂为第二个窗内信号的功率，使用两个窗内信号功率之比

判断是否进行信道估计，取r的最大值和最小值区间内对应的接收信息序列执行信道估计算法；

取r的最大值和最小值区间内对应的接收信息序列执行信道估计算法，利用Kmeans聚类算法将选取的序列在星座图上依据每个样本点到簇核心的距离分为四类，得到四个聚类中心点，将这四个点按照顺时针顺序排序，分别除以QPSK的星座图坐标E的坐标值，即c₁＝a+ja，c₂＝-a+ja，c₃＝-a-ja，c₄＝a-ja，再求均值，得到信道估计初始值h_e0，相位分别偏转以下四个范围

对h_e0分别乘以e^j(n/2)π,n＝0,1,2,3共得到四个信道估计值；

用得到的四个信道估计值，对信号分别进行补偿，设经过信道补偿后的信号为y′(k)；在接收端接收信号时，需要提取出隐藏在信号中的m序列，其第2k个和第2k+1个比特对应的符号估计为

将提取的m序列

与本地m序列{m′₀,m′₁,…,m′_N-1}进行相关运算并判决，相关结果出现相关峰且大于给定阈值时即为正确捕获；选取四次捕获中最大的相关峰最大值，其对应的信道估计值即为正确的信道估计值，对应的位置为信号的帧头位置；

步骤三，接收端进行平移式特殊QPSK解调，设经过信道补偿后的第k个接收符号的同相分量和正交分量分别为y′_I(k)、y′_Q(k)，则第2k个信息比特估计为

即当y′_I(k)＞m′_2kd，

判决为1，否则，判决为0；同理，第2k+1个信息比特估计为

Images