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基于MPSK信号的SNR估计算法的研究

作者:时间:2014-01-08来源:网络收藏

对接收信号进行信噪比(Signal?to?Noise Radio,SNR)估计在当前以及未来的通信系统中具有重要的作用,如实现自适应编码调制(Adaptive Coding and Modu?lation,ACM)、链路功率控制(Power Control,PC)等。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/227092.htm

本文考虑多进制相移键控(Multiple Phase ShiftKeying,MPSK)信号在加性高斯白噪声(Additive WhiteGaussian Noise,AWGN)信道下的SNR 估计。该问题前人有较多研究成果。有导频辅助的,导频符号的存在降低了传输效率;有多项式逼近算法,然而该算法只能用于BPSK 和QPSK信号;也有一种基于判决的估计算法,判决过程增加了实现复杂度;以及一种改进的M2M4算法,该算法在SNR较低时估计误差较大。

本文提出一种基于信号包络均值和方差的,该算法有准确的估计性能且运算量小,实现复杂度低,有很好的应用价值。

1 系统模型

可表达为 SMPSK (t)其中A 为信号幅度, fc 为载波频率,θm = 2πm /M (m = 0,1,2,…,M - 1) 为载波相位。假设信号在传输过程中只受AWGN的影响,并且接收端实现了理想的载波和符号同步,则接收信号样本的I路和Q路分量分别为:

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其中nI (n) 和 nQ(n) 均值为0,方差为 σ2,信号分量和噪声分量相互独立。SNR 估计算法的性能通常用归一化均方误差(Normalized Mean Square Er?ror,NMSE)来表示,公式为:

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2 基于信号包络的估计方法

此处提出一种基于信号包络均值和方差的估计算法,基本原理是在AWGN信道条件下,可将接收信号包络 a(n) 的均值和方差分别当作信号功率和噪声功率,当信号为复信号时,信号包络为:

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3 仿真分析

以下将本文算法与文献中4 种算法作仿真比较,仿真对象分别为QPSK和8PSK信号,数据长度均为2 000,每个数据点重复计算200次,SNR范围为[-10:5: 20],结果如图1~图4所示。

基于MPSK信号的SNR估计算法的研究基于MPSK信号的SNR估计算法的研究

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由以上各图可知,本文算法在很宽的SNR 范围内均有良好的估计性能,仅在SNR低于-5 dB时有一定偏差,且能用于不同阶数的

4 结语

本文对MPSK 信号提出了一种有效的SNR 估计算法,该算法估计准确性高,且实现复杂度低,有良好的应用价值。仿真验证了算法的性能,得到了可靠的结论。



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