DS_BPSK信号载频估计方法的研究

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改进相关积累提高估计性能
平方倍频法虽然只使用了平方器 , 电路成熟 , 实 现简单 , 性能良好 , 但在负信噪比情况下, 会使输出 信噪比严重恶化, 因此, 载频估计精度也随输入信噪 比的降低而急剧下降。 分析平方倍 频法平方滤波 处理后的 z ( t ) ( ( 4) 式) , 可见 z ( t ) 由载波二倍频分量 P cos( 4 f 0 t + 2 ) 及噪声分 量 n ( t ) 组成 , 其中 n ( t ) 是 ( 3) 式 经 BPF2 滤波后的表达。 由相关理论知 , 余弦信号自相关及同频余弦信 号互相关得到的仍是同频的谐波信号。图 2 示出了 其相关特性。相关后的频谱谱峰虽不如原始信号尖 锐, 但仍能明显地识别出来。
3 仿真验证
为验证上述改进的有效性, 我们使用如下的参 数设置在 Matlab 环境进行仿真试验 : 扩频码: 1023m 序列; 码速率 : 10Mbps; 信息码宽 度: 102. 3! s; 采样频率 : 700MHz; 载频 : 70MHz; 信息 码: 随机产生; 接收滤波器 BPF1 中心频率 69 MHz, 带宽 30MHz; 噪声为加性高斯白噪声。仿真结果如下: 表 1 示出的是数据长度与设备量对平方倍频法 的性能影响。表 1 中 : 数据长度表示信息码元个数; 信噪比容限表示进行多次独立估计可得到 90% 以 上的准确估计 ( 此时输出稳定 ) 的最低信噪比; 估计 精度标准为信噪比容限处准确估计的归一化均方根 误差 NRMSE; 设备量的衡量以 FFT 点数为准 , 该点 数直接与数据长度对应 , 为便于比较而未经 2 次幂 优化。 图 5( a) 所示的是对数据长度为 5 的相同数据, 每个信噪比点各方法分别进行 20 次独立估计 , 再取 平均 NRMSE。其中传统相关积累法后 置了图 1 中 的 BPF2 以滤除低频分量; 分段相关积累法分段数, 积累次数 36。为深入比较, 将各方法多次测量的最 大误差示于图 5( b) 。 综合上述仿真结果, 发现传统相关积累法可以 实现带内 - 13dB 下的载频估计 ; 分段互相关积累法 可以在带内- 14dB 获得较稳定的输出; 两次接收互 相关积累法可以在带内 - 15dB 处较准 确地估计载 频。表 1 示出的各法在数据长度 5 时的估计性能总 结。表 2 中 : 各项性能指标与表 1 意义相同; 分段互 相关积累法使用 Matlab 库函数 xcorr( ) 求解互相关, 故实际使用的 FFT 点数为传统方法的 1 5。
由噪声的不相关性, 当相关数据足够长时 , 有 : 2 R ( n ( t ) ) # 0, R ( 2 n ( t ) c ( t ) sin( 2 f 0 t + ) ) # 0, 于是 ( 6) 式变为: 118
段数据即为同频余弦信号和互不相关的噪声分量。 将各段数据两两互相关后在相关域作迭加, 再作频 谱分析后可得载频估计值。该法原理如图 3。
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对于噪声部分 n ( t ) , 分析易知 , 平方倍频法 中的 ( 4) 式的实质相当于是对相关积累法中( 6) 式进 行带限处理后的结果。因此 2. 2 节的所述积累手段 用于 ( 4) 式同样适用 , 在数据量足够大时噪声部分的 自相关或互相关值趋近于 0。 综上所述 , 对 平方 倍频 法平 方滤 波处 理后 的 z ( t ) ( ( 4) 式) , 如加入相关积累的手段, 可以充分利 用余弦信号相关以及噪声分量不相关的特性, 提高 输出信噪比, 改善估计性能。 针对相关积累 , 在平方倍频法的基础上提出以 下的改进方法。 改进法 1: 分段互相关积累法 将( 4) 式的 z ( t ) 平均分为互不重叠的 N 段, 各
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Abstract: For the issue of carrier frequency estimation of DS BPSK signal damaged by strong AWGN, based on the research of nonlinear method, profited from the correlat ion accumulation thought, two improved methods were proposed in this paper. The simulation result shows that these proposed methods will reduce SNR limitation or system burthen successfully and effectively. Key words: DS BPSK; carrier estimation; square frequency doubling method; correlation accumulation
1- cos( 4 f 0 t + 2 ) 2
( 8)
序列, 扩频码元宽度为 T c , n ( t ) 为零均值高斯白噪 2Pd!( t ) c!( t ) cos( 2 f 0 t + ) + n!( t )
根据正弦信号的相关特性知, ( 8) 式的结果仍 然是一个带有三角调幅的正弦波, 其频率为 2f 0 ; 对 ( 8) 式作傅立叶变换, 就可以比较精确的得到载频 的估计值 f^ 0 。 显然, 经过相关积累 , 能有效地降低噪 声对载频估计的影响, 从而提高载频估计的精度。
) + n ( t) + ) = )
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) + n ( t) + ( 6)
2 n ( t ) c ( t ) sin( 2 f 0 t + 对( 6) 式求自相关, 得到 : R z ( ) = R ( sin ( 2 f 0 t +
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) ) + R ( n ( t) ) + )) ( 7)
R ( 2 n ( t ) c ( t ) sin( 2 f 0 t +
0
引言
在电子战领域中 , 对直扩信号进行侦收时 , 信号 的载频估计问题是实现信号识别解调的重要环节 , 对中心频率估计的准确与否直接影响后续进一步处 理( 如码片恢复等) 的效果 , 因此对该问题的研究具 有重要的实际意义。 近年来, 直扩信号载频估计领域涌现了许多研 [ 1] 究成果。Hill 等 提出 了平方倍 频法, 通 过对 PSK 信号平方变换使之成为 2 倍频信号从而消除了相位 突变, 在较低信噪比下成 功获得了载频估计。 Gar [ 2] dner 等 提出了利用直扩信号的谱相关特性估计信 号载频的周期谱法, 由于采用二维搜索大大增加了 计算量 , 限制 了其 在实 际 工程 中的 应用。 Zhenhui [3] Shen 等 利用四阶累积量法进行载频估计, 并采用 2D 切片的方式解决了四阶累积量运算量过大的问 题, 但由于处理后载频估计部分包含直扩基带信号 自相关分量, 其频谱仍然较宽 , 不易实现较低信噪比 下的载频估计。 比较而言 , 作为 DS BPSK 信 号载频估 计方法 , 平方倍频法无论是实现难易程度还是信噪比容限方
1 传统载频估计方法原理
1. 1 平方倍频法载频估计原理 平方倍频 法原 理见图 1。图 中前端 接收到 的 DS BPSK 信号
图1
平方倍频法原理图
收稿日期 : 2005- 12- 20 作者简介 : 谭舒 ( 1981- ) , 男 , 电子科技大学在读研 究生。主要从事 无线定位和直扩信号检测与估计技术的研究。
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n ( t ) = P cos( 4 f 0 t + 2 ) + n ( t )
( 4)
n ( t ) 是经 BPF2 滤波后的噪声。 对信号 z ( t ) 作频谱 分析, 可得 2f 0 的估计值, 除 2 即可得到信号的中频 f 0 的估计值。 1. 2 相关积累法载频估计原理 接收机接收到的含噪扩频信号表示为: s ( t ) = c ( t ) sin( 2 f 0 t + ) + n ( t ) ( 5)
Research on DS BPSK signal carrier estimation methods
TAN Shu , LV Ming , CHENG Hao , ZOU Yang yang
( 1. School of Electronic Engineering, UESTC. , Chengdu 610054; 2. School of Mathematics, SCU. , Chengdu 610064, China)
2006 年第 7 期
中图分类号 :TN914 文献标识码 : A 文章编号 : 1009- 2552( 2006) 07- 0117-
信息技术
DS BPSK 信号载频估计方法的研究
谭 舒, 吕
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明, 成
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昊 , 邹洋杨
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( 1. 电子科技大学电子工程学院 , 成都 610054; 2. 四川大学数学学院 , 成都 610064)
摘 要: 针对受强高斯白噪声污损的 DS BPSK 信号载频估计问题, 在研究平方倍频法的基础上 , 借鉴相关积累思想 , 提出了两种改进方法 , 有效地降低了估计时所需要信号的信噪比容限或系 统设备量 。计算机仿真结果验证了改进方法的有效性 。 关键词: DS BPSK; 载频估计; 平方倍频法 ; 相关积累
面均优于另两种方法。文献 [ 4] 利用类似平方倍频 法的思想 , 提出了相关积累法 , 可以在较低信噪比下 估计载频 , 但在低信噪比下需要较长的积累时间 , 计 算量非常大。本文在平方倍频法的基础上, 针对信 号积累问题进行了若干改进, 成功地降低了估计的 信噪比容限或系统设备量。计算机仿真结果验证了 改进的有效性。
P ( d!( t ) c!( t ) ) + n∀( t )
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