没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
针对多输入单输出(MISO,multiple input single output)通信系统的STBC-OFDM信号盲识别问题,提出基于OFDM块的改进Kolmogorov-Smirnov (K-S)检测方法。该方法首先对MISO通信系统的STBC-OFDM信号建模;然后利用STBC-OFDM信号编码矩阵的相关性,构造不同时延向量下STBC-OFDM接收信号OFDM块的经验函数作为特征函数;最后通过改进K-S检测方法检验经验分布函数之间的距离盲识别STBC-OFDM信号。该方法不需要噪声信息、调制信息和信道系数,适合非合作通信场合。理论分析和实验验证了该方法的可行性。
资源推荐
资源详情
资源评论
2017 年 4 月 Journal on Communications April 2017
2017082-1
第 38 卷第 4 期 通 信 学 报 Vol.38
No.4
基于改进 K-S 检测的 STBC-OFDM 信号盲识别算法研究
凌青,张立民,闫文君
(海军航空工程学院信息融合所,山东 烟台 264001)
摘 要:针对多输入单输出(MISO, multiple input single output)通信系统的 STBC-OFDM 信号盲识别问题,提出
基于 OFDM 块的改进 Kolmogorov-Smirnov (K-S)检测方法。该方法首先对 MISO 通信系统的 STBC-OFDM 信号建
模;然后利用 STBC-OFDM 信号编码矩阵的相关性,构造不同时延向量下 STBC-OFDM 接收信号 OFDM 块的经
验函数作为特征函数;最后通过改进 K-S 检测方法检验经验分布函数之间的距离盲识别 STBC-OFDM 信号。该方
法不需要噪声信息、调制信息和信道系数,适合非合作通信场合。理论分析和实验验证了该方法的可行性。
关键词:MISO 通信系统;STBC-OFDM 信号;改进 K-S 检测;经验分布函数
中图分类号:TN911.7 文献标识码:A
Blind recognition of STBC-OFDM signals based on modified K-S test
LING Qing, ZHANG Li-min, YAN Wen-jun
(Institute of Information Fusion, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai 264001, China)
Abstract: Aiming at the problem that existed blind classification of STBC-OFDM in multiple input single output (MISO)
communication system, an efficient method for blind classification of space-time block coded orthogonal frequency-division
multiplexing (STBC-OFDM) signals based on modified Kolmogorov-Smirnov (K-S) test was proposed, when a single re-
ceiver antenna was employed at the receiver. Firstly, the model of received STBC-OFDM signals in MISO systems was giv-
en. Secondly, with the correlation of the coding matrix of STBC-OFDM signals, and the discrimination features function
provided by the empirical cumulative distribution (CDFs) of the received OFDM blocks was constructed. Finally, the dis-
tance between CDFs was tested by the two-sample K-S test, which could blindly classify the STBC-OFDM signals. The
proposed algorithm didn't need the estimation of channel, noise statistics and modulation type, and consequently, was well
suited for non-cooperative communication context. Theoretical analysis and experimental verify its validity.
Key words: MISO communication system, STBC-OFDM signal, modified K-S test, cumulative distribution function
1 引言
近几年,通信信号自动识别已经延伸到军事通
信和民用通信领域,如频谱监测、电子战、软件无
线电和认知无线电等。通信信号自动识别要求在无
任何发射端的先验信息和前端处理的前提下,能够
在较低的信噪比(SNR, signal noise ratio)条件下识
别接收端信号参数。因此通信信号自动识别一直是
非合作通信研究的热点和难点。
传统通信信号自动识别主要是针对单输入单
输出(SISO, single input single output)通信系统,
如调制识别、单载波与多载波的传输识别、不同
的多载波传输识别和信道编码。目前通信信号自
动识别已经延伸到多输入多输出(MIMO, multiple
input multiple output)通信系统,以适应无线通信
标准,如 IEEE 802.11n、IEEE 802.16e 和 3GPP
LTE。只有少数文献针对 MIMO 通信系统通信信
号自动识别问题的研究。文献[1]估计了 MIMO 通
收稿日期:2016-05-05;修回日期:2016-07-19
通信作者:张立民,iamzlm@163.com
基金项目:泰山学者工程专项基金资助项目(No.Ts201511020);国家自然科学基金重大研究计划基金资助项目(No.91538201)
Foundation Items: The Project Supported by Taishan Scholar Foundation (No. Ts201511020), The Major Research Plan of the Na-
tional Natural Science Foundation of China (No.91538201)
doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2017082
第 4 期 凌青等:基于改进 K-S 检测的 STBC-OFDM 信号盲识别算法研究 ·47·
信系统的发射天线数;文献[2~4]对 MIMO 通信系
统的调制方式进行盲识别;文献[5]对空时分组码
的正交性进行识别;文献[6~19]对空时分组码
(STBC, space time block code)信号类型进行盲识
别。对于 STBC 信号盲识别问题,可以分为最大似
然算法
[6]
和特征提取算法
[7~19]
两大类。最大似然算
法
[6]
可以提供最优识别性能,但是它需要信道、同
步等先验信息,并不适用于非合作通信场合。特征
提取算法
[7~19]
主要是提取接收信号的特征参数,通
过特征参数的不同识别 STBC 信号。上述文献大多
针对单载波传输中的通信信号自动识别问题,然而
在实际应用中,一方面高速率使频率选择性信道成
为必要,因此假设为频率平坦衰落信道是不切实际
的;另一方面正交频分复用(OFDM, orthogonal
frequency division multiplexing)技术已经广泛应用
在频率选择性信道,所以研究 MIMO-OFDM 的
盲识别问题成为实际通信应用中一个新的挑战。
文献[17~19]研究了 STBC-OFDM 信号的盲识别问
题,但是只局限在多接收信号天线的场合,对单接
收天线并不适应。单接收天线是多天线的极端情
况,主要因为在某些特定的场合,如平台空间、天
线大小和造价限制,只能采用单接收天线。
2 信号模型
2.1 发射信号模型
考虑具有
Tx
N
个发射天线和
Rx Rx
(1)NN= 个接收
天线的 STBC-OFDM 通信系统,与单载波系统不同
的是,STBC-OFDM 系统以块为单位进行空时编码。
假设发射的符号是复线性调制(如 QPSK)且独立
同分布的随机变量。对于复调制,它的实部和虚部
也是独立同分布的。设 OFDM 块的长度为
N
,每
个编码矩阵传递的符号数量为 L ,编码矩阵的长度
为
U 。输入单个 OFDM 块的数据流为
[
]
(0), (1), , ( 1)
tt t t
ss sN=-s … (1)
因此,第
k 组的数据块
[
]
1
,,,
Lk Lk Lk l++
ss s… ,其
中,
0,1, , 1lL=-… 。进行空时编码后的编码矩阵为
()
1
,,,
Lk Lk Lk l++
Cs s s…
。本节选用 4 种典型的 STBC-
OFDM 信号。
SM-OFDM 发射天线
Tx
2N =
,编码矩阵(
2L =
和
1U = )为
()
(0)
20
SM
10
20 21
(1)
21
10
,
k
k
kk
k
k
+
+
++
+
+
==
s
c
Cs s
s
c
(2)
AL-OFDM 编码矩阵( 2L
= 和 2U = )为
()
(0) (0)
AL
20 21 20 21
20 21
(1) (1)
20 21 21 20
,
kk k k
kk
kk k k
∗
++ + +
++
∗
++ + +
-
==
cc s s
Cs s
cc s s
(3)
ST3-OFDM 编码矩阵(
3L = 和 4U = )为
()
(0) (0) (0) (0)
40 41 42 43
ST3 (1) (1 ) (1) (1)
30 31 32 40 41 42 43
(2) (2) (2) (2)
40 41 42 43
30 31 32
31 30 32
32 30 31
,,
0
0
0
kkkk
kkk k k k k
kkkk
kkk
kk k
kkk
++++
+++ + + + +
++++
∗∗
+++
∗∗
++ +
∗∗
+++
=
-
=-
-
cccc
Cs ss c c c c
cccc
sss
ss s
sss
(4)
ST4-OFDM 编码矩阵( 4L
= 和
8U =
)为
(0) (0) (0) (0) (0) (0) (0) (0)
80 81 82 83 84 85 86 87
ST4 (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1)
40 41 42 43 80 81 82 83 84 85 86 87
(2) (2) (2) (2) (2)
80 81 82 83 84 8
(,,,)
kkkkkkkk
kkkk kkkkkkkk
kkkkk
++++++++
++++ ++++++++
+++++
=
cccccccc
Cs s s s c c c c c c c c
cccccc
(2) (2) (2)
58687
40 41 42 43 40 41 42 4 3
41 40 43 42 41 40 43 42
42 43 40 41 42 43 40 41
kkk
kkkkkkkk
kkkkkkkk
kkkkkkkk
+++
∗∗∗∗
++++++++
∗∗ ∗ ∗
++++++++
∗∗∗∗
++++++++
--- ---
=- -
--
cc
ssssssss
ssssssss
ssssssss
(5)
根据 OFDM 的调制原理,对
(
(0,1,,
i)
Uk u
i
+
=c …
Tx
1N - ,
0,1, , 1uU=-…
)进行反傅里叶变换(IFFT)
即可得到时域的 OFDM 块
()i
Uk u
+
z
j2π
1
() )
0
1
() ( )e , 0,1, , 1
pn
N
i(i
N
Uk u Uk u
p
npnN
N
-
++
=
==-
∑
zc … (6)
为了减小符号间干扰(ISI)和载波间干扰(ICI),
需要在
()i
Uk u
+
z 前加入长度为 v 的前缀,共同构成新的
OFDM 块
()i
Uk u
+
z
~
() () () () ()
[( ),,(0),(1),,(1)]
ii i i i
Uk u Uk u Uk u Uk u Uk u
Nv N
++ + + +
=- -zz z z z
~
……
(7)
天线 i 的发射序列为
() () () ()
01 1
,,,
B
iii i
N -
┌
┐
=
└
┘
xzz z
~~ ~
…
(8)
其中,
B
N
为 OFDM 块的个数,
()i
x
中第
k
个元素为
()
()
i
kx
。
201
7082
-
2
剩余8页未读,继续阅读
资源评论
weixin_38734269
- 粉丝: 3
- 资源: 930
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功