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多徑衰落信道下MQAM信號的調制識別

2008-04-15
作者:廖紅舒, 魏 平

  摘 要: 提出了一種在多徑" title="多徑">多徑衰落信道" title="衰落信道">衰落信道下基于陣列接收的盲均衡調制識別" title="調制識別">調制識別算法。該方法采用多天線接收的結構,把各陣元" title="陣元">陣元接收到的信號進行選擇性聯合(Selection Combiner)處理,再利用自適應盲均衡算法的代價函數作為識別特征進行信號識別。仿真表明,該方法在較高信噪比" title="信噪比">信噪比時可以識別多徑信道下的MQAM信號。
  關鍵詞: 調制識別 選擇性聯合 盲均衡 MQAM


  調制識別作為信號檢測和解調的中間步驟,一直在各種軍事、民事應用中扮演著重要角色,如軟件無線電、頻譜監測、電子對抗等。調制識別在過去的幾十年中得到了飛速發展,涌現出許多新理論和新的研究方法。然而,大多數研究都假設在比較理想的信道(加性高斯信道)下進行信號識別。在實際應用中,信號在傳輸過程通常要經歷衰落,并且受到各種信號干擾。在非合作的環境中這種情況更為嚴重。因此研究在多徑衰落信道下的調制識別更為實用。
  多徑衰落信道下的信號調制識別一直是個難題。近年來部分學者在該領域進行了較深入的研究。陳衛東等人[1]提出了一組多徑累量不變量的分類特征,當指數衰減多徑信道的衰減參數α<0.7時可以有效區分BPSK、QPSK、8PSK信號,但是該特征不可識別MQAM信號。Barbarossa[2]利用信號經過恒模算法CMA(Constant Modulus Algorithm)+字符匹配算法AMA(Alphabet-Matched Algorithms)盲均衡后的高階累積量作為分類特征,對頻率選擇性多徑衰落信道下的MPSK和MQAM信號進行識別,但是計算量較大。Octavia[3]提出了多天線接收處理技術,利用信號的循環累積量作為分類特征,對平坦衰落信道下的MPSK和MQAM信號進行識別。但是該方法計算循環累積量的難度較大。
  綜合并改進上述算法,本文采用了一種較為簡單的方案,避免了計算繁瑣的高階統計量。首先采用陣列接收的結構,把各陣元接收到的信號進行選擇性聯合(Selection Combiner)處理[4];再利用CMA+AMA自適應盲均衡算法的代價函數作為MQAM信號識別特征,當代價函數收斂時,將具有最小代價函數值的均衡器所對應的信號判為識別結果。
1 陣列接收的信號模型
  假設信號的載波和定時恢復已經完成,經過多徑以及高斯信道后,在單個接收端的接收信號表示為[4]
===
  這里假設各個陣元接收信號的衰減幅度和相位是相互獨立的,并且每個陣元的噪聲都具有相同的功率。為了對多個陣元輸出的信號進行處理,采用一種選擇性聯合的處理技術。選擇性聯合處理技術就是對L個輸入信號進行自動選擇,輸出始終為信噪比最大的那個信號,用公式描述即為:
  ====
  ηl表示第l個陣元信號的信噪比。考慮到每個陣元的噪聲都具有相同的功率,信噪比最大意味著信號加噪聲的功率也是最大的。
2 盲均衡算法
2.1 CMA+AMA雙模式均衡
  常模算法(CMA)原本是為具有恒包絡的信號設計的,但是它對于狀態數較小的QAM信號也可以有效均衡,具有較好的全局收斂特性。但是當QAM信號狀態數增加,或者信噪比降低時,CMA的性能急劇下降。而字符匹配算法(AMA)利用了星座圖的形狀信息,是一種半盲的均衡算法,它具有較好的局部收斂特性,精度高,但是需要適當的初始條件。因此,提出了綜合兩者特點的雙模式均衡策略:即采用CMA后,利用CMA的結果初始化AMA,使AMA準確收斂。
2.2 特征提取
  常模算法(CMA)的代價函數[5]為:
==
  當均衡效果好時,均衡器輸出y(n)將靠近其中一個星座圖的星座點,這時AMA的代價函數近似為0,達到最小。因此可以提取AMA代價函數的值作為調制識別的特征。
3 識別方案
  識別方案包括兩部分:選擇性聯合和盲均衡。首先,L個接收信號通過選擇性聯合處理模塊,找出信噪比最高的一個信號;然后利用CMA算法初始化AMA均衡器,代價函數最小時所對應的信號即為識別的結果。算法流程圖如圖1所示。
4 仿真試驗
4.1仿真參數設置

  假設歸一化碼元速率為1,歸一化采樣頻率為4,碼元個數為3 000,信噪比范圍0~30dB;每個信噪比條件下對每個待識別信號進行50次蒙特卡羅仿真,陣元個數取為2,待識別的信號為16QAM、64QAM、256QAM。N條路徑的情況下,接收的信號可以表示成[6]
  ==
  為了簡化仿真模型,做如下假設:
  (1)信道中有三條路徑,包括一條沒有衰落的LOS(Line of Sight)視距分量路徑和兩條具有瑞利分量的路徑;
  (2)信道的瑞利衰落僅影響發送信號的幅度,不影響瞬時相位;
  (3)在一塊數據內各多徑分量的衰減幅度是常數(慢衰落);
  (4)不同的陣元信道模型相同,只是衰減的幅度和延遲相互獨立。
  則第i個陣元接收信號可以寫為:
===
4.2 仿真結果
  圖2表示只含一條視距分量路徑和一條瑞利分量路徑的衰落信道(萊斯衰落)的識別率測試結果,其仿真參數設置為:
==
  本文針對多徑衰落信道下的MQAM信號的調制識別問題進行了研究,利用陣列接收結構以及盲均衡的代價函數作為識別特征,設計了一套多徑衰落信道下的MQAM信號的調試識別方案。仿真表明,該方案實現簡單,但是需要在較高的信噪比條件下(SNR>30)才能有效識別MQAM信號(識別率大于80%)。
參考文獻
1 陳衛東,楊紹全.多徑信道下MPSK信號的調制識別算法[J].通信學報,2002;23(6):14~21
2 Barbarossa S,Swami A,Sadler B et al.Classification of digital constellations under unknown multipath propagation conditions [J]. In Proc.SPIE, 2000;4045:175~185
3 Dobre O A,Abdi A,Bar-Ness Y et al.Su.Selection combining for modulation recognition in fading channels. Proc. IEEE MILCOM 2005, Atlantic City, NJ, US
4 Stuber G L. Principles of mobile communication. 2nded.,Boston,MA:Kluwer,2001
5 Johnson C R, Jr. Blind equalization using the constant modulus criterion:a review. Proc. IEEE Trans.Comms.,1998;(10): 1927~1950
6 William H.Tranter等著,肖明波譯. 通信系統仿真原理與無線應用.北京:機械工業出版社,2005

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