CN115225445A - 一种基于CPM信号g次方低复杂度检测算法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于Laurent分解的CPM信号g次方低复杂度检测方法，包括如下步骤：步骤A、对接收到的信号进行相位展开；步骤B、对步骤A中的相位进行g次方运算，得到调制指数等效后的相位；步骤C、将步骤B中等效后的相位信号送入检测器，然后基于Laurent分解进行相干检测，从而得到检测后的序列。与传统的最佳检测方法相比，本发明的检测算法能够在几乎不损失误码性能的情况下，显著降低检测器的复杂度。
Description
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，特别涉及一种基于Laurent分解的CPM信号g次方低复杂度检测方法。
背景技术
连续相位调制(continuous phase modulation，CPM)信号因包络恒定、相位连续的特性,使其在非线性信道中传输有着独特的优势,能够有效地节省传输带宽，特别适用于长距离无线通信，目前在移动通信、卫星通信、航天测控通信等领域中有广泛的研究和应用。加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise，AWGN)信道下CPM信号的最佳检测方法为最大似然序列检测(Maximum Likelihood Sequence Detection,MLSD)，该方法可使用维特比算法(VA)实现。然而由于调制参数的不同组合，使得接收机的复杂度很高，难以实现。通过引入新的CPM信号表示方法，可以降低接收机的复杂度，如Rimoldi分解和 Walsh分解，这些近似分解方法减少了描述信号空间所需的分量数量，但没有减少描述CPM调制器的状态数量。Laurent(1986)提出了单指数二阶连续相位调制信号的PAM线性分解法，它是唯一能够精确表征CPM信号本身的分解方法。 Figuera和Krogmeier(2002)提出了基于Laurent分解(LD)的最优接收机和次优接收机。相对于传统的最大似然序列检测算法，最优接收机减少了匹配滤波器的数目，并且在性能上没有损失。次优接收机利用信号的大部分能量进行解调，进一步减少了匹配滤波器的数目，同时减少了CPM信号的状态数，并且其检测性能与最优接收机的性能基本相同，从而适用于高速的数据传输流。王和朱等人(2018)提出了PSP-LD检测算法，进一步减少了Viterbi译码时的网格状态数，但是对于多进制部分响应CPM信号的检测性能并不理想。因此提出复杂度和性能良好折衷的检测算法显得十分重要。
发明内容
本发明为解决现有技术中的问题而提出了一种基于Laurent分解的CPM信号g次方低复杂度检测方法，在性能基本没有损失的情况下，实现了低复杂度检测，为达到上述目的所采取的技术方案是：
一种基于MLSD和Laurent分解的CPM信号g次方低复杂度检测方法，包括如下步骤：
步骤A、对接收到的信号进行相位展开；
步骤B、对步骤A中的相位进行g次方运算，得到调制指数等效后的相位；
步骤C、将步骤B中等效后的相位信号送入检测器，然后基于Laurent分解进行相干检测，从而得到检测后的序列；
优选的，对接收到的序列长度为N的信号进行每符号Ns个样本数离散化处理。
优选的，所述步骤A具体包括如下步骤：
步骤A1、对接受信号采样处理得到r(k)，然后对r(k)按照下式进行相位展开:
arg(r(k))＝arg(s(k))+2πm
k＝0,1,...,NNs-1 m∈[0,N]
其中，s(k)表示发送信号的采样序列。
步骤A2、在已知k-1时刻的相位为arg(r(k-1))时，则满足 |arg(r(k))-arg(r(k-1))|＜π条件下，使得|arg(r(k))-arg(r(k-1))|值最小的arg(r(k))即为k时刻的相位；
优选的，在步骤B中，对步骤A2得到的相位序列进行g次方运算，得到如下等效的相位序列：
优选的，在步骤C中，将步骤B得到的等效相位序列恢复成如下信号形式：
然后把rg(k)序列送入检测器，基于Laurent分解进行相干检测，从而得到检测后的序列。
本发明所具有的有益效果为：针对CPM信号，提出一种基于Laurent分解的CPM信号g次方低复杂度检测方法。通过调制指数等效，减少了CPM信号的相位状态，在几乎不损失误码性能的情况下，显著降低了检测器的复杂度，易于工程实现。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为基于Laurent分解的二进制CPM信号的性能对比示意图；
图3为基于Laurent分解的四进制CPM信号的性能对比示意图；
具体实施方式
下面结合附图对本发明进一步描述。
如图1所示，一种基于Laurent分解的CPM信号g次方低复杂度检测方法，包括如下步骤：
步骤A、对接收到的信号进行相位展开；
步骤B、对步骤A中的相位进行g次方运算，得到调制指数等效后的相位；
步骤C、将步骤B中等效后的相位信号送入检测器，然后基于Laurent分解进行相干检测，从而得到检测后的序列；
所述步骤A具体包括如下步骤：
步骤A1、对接受信号采样处理得到r(k)，然后对r(k)按照下式进行相位展开:
arg(r(k))＝arg(s(k))+2πm
k＝0,1,...,NNs-1 m∈[0,N]
其中，s(k)表示发送信号的采样序列。
步骤A2、在已知k-1时刻的相位为arg(r(k-1))时，则满足 |arg(r(k))-arg(r(k-1))|＜π条件下，使得|arg(r(k))-arg(r(k-1))|值最小的 arg(r(k))即为k时刻的相位；
在步骤B中，对步骤A2得到的相位序列进行g次方运算，得到如下等效的相位序列：
在步骤C中，将步骤B得到的等效相位序列恢复成如下信号形式：
然后把rg(k)序列送入检测器，然后基于Laurent分解进行相干检测，从而得到检测后的序列。
选取的对比算法为基于最大似然的MLSD算法、基于Laurent分解的LD算法和PSP—LD算法，本专利提出的检测算法由于是基于Laurent分解的检测算法，故使用“g-LD”表示。设置实验条件为：调制指数h＝1/7，调制阶数M＝2，相位响应函数q(t)为2RC的CPM信号。信道环境为加性高斯白噪声,进行蒙特卡洛实验。
如图2可以看出，在MLSD中需要8个滤波器，相位状态为28个，而提出的g-LD算法，只需要一个滤波器，在误码率为10-4时，性能损失小于0.15dB，和PSP-LD算法的性能相近。表1给出了的复杂度的比较如下：
表1
为验证算法对四进制CPM信号的误码性能影响，设置实验条件为：调制指数h＝1/9，调制阶数M＝4，相位响应函数q(t)为2RC的CPM信号。信道环境为加性高斯白噪声,进行蒙特卡洛实验。
如图3可以看出，在MLSD中需要32个滤波器，相位状态为72个，而提出的g-LD算法，只需要三个滤波器，在误码率为10-4时，性能损失小于0.15dB，而PSP-LD算法只利用当前码元时刻的分支度量值进行判决，因此在多进制时 g-LD算法的检测性能远远优于PSP-LD算法，表2给出了复杂度的比较如下:
表2
由图2和图3可知，新算法具有较大的灵活性，合理的利用新算法可以在检测性能几乎没有损失的前提下减少CPM信号网格状态数和匹配滤波器的数量，尤其对于分母较大的调制指数等效为分母较小的调制指数后，极大的减少了信号的相位状态，显著降低检测器的复杂度。该算法不仅适用于二进制CPM信号，并且针对多进制CPM信号也具有良好的检测性能。
具体的基于Laurent分解的g次方低复杂度检测方法的计算过程可参见上述实施例，本发明实施例在此不再赘述。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，但这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (5)
1.一种基于Laurent分解的CPM信号g次方低复杂度检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤A、对接收到的信号进行相位展开；
步骤B、对步骤A中的相位进行g次方运算，得到调制指数等效后的相位；
步骤C、将步骤B中等效后的相位信号送入检测器，然后基于Laurent分解进行相干检测，从而得到检测后的序列。
2.根据权利要求1所述的基于Laurent分解的CPM信号g次方低复杂度检测方法，其特征在于，对接收到的序列长度为N的信号进行每符号Ns个样本数离散化处理。
3.根据权利要求2所述的基于Laurent分解的CPM信号g次方低复杂度检测方法，其特征在于，所述步骤A具体包括如下步骤：
步骤A1、对接受信号采样处理得到r(k)，然后对r(k)按照下式进行相位展开:
arg(r(k))＝arg(s(k))+2πm
k＝0,1,...,NNs-1m∈[0,N]
其中，s(k)表示发送信号的采样序列。
步骤A2、在已知k-1时刻的相位为arg(r(k-1))时，则满足|arg(r(k))-arg(r(k-1))|＜π条件下，使得|arg(r(k))-arg(r(k-1))|值最小的arg(r(k))即为k时刻的相位。
4.根据权利要求3所述的基于Laurent分解的CPM信号g次方低复杂度检测方法，其特征在于，在步骤B中，对步骤A2得到的相位序列进行g次方运算，得到如下等效的相位序列：
5.根据权利要求3所述的基于Laurent分解的CPM信号g次方低复杂度检测方法，其特征在于，在步骤C中，将步骤B得到的等效相位序列恢复成如下信号形式：
然后把rg(k)序列送入检测器，然后基于Laurent分解进行相干检测，从而得到检测后的序列。
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