信噪比估计方法研究

合集下载

脑电图信息信噪比计算模型及应用研究

脑电图信息信噪比计算模型及应用研究近年来，脑电图（Electroencephalogram，简称EEG）技术在神经科学研究、临床诊断和脑机接口等领域得到了广泛的应用。

脑电图是记录大脑神经元活动的一种非侵入性电生理信号，可以提供关于大脑活动的有用信息。

然而，脑电图信号常常被伴随的噪声干扰，影响了信号的质量和可靠性。

因此，信噪比的计算和评估对于有效提取脑电图中的有用信息至关重要。

本文旨在介绍脑电图信息信噪比的计算模型及其在脑科学和临床实践中的应用研究。

首先，我们需要了解信噪比的相关概念。

信噪比是指有用信号与噪声之间的比例，通常用10log来衡量，以分贝（dB）为单位。

对于脑电图信号来说，有用信号表示大脑活动所产生的信号，噪声则包括来自环境、肌肉运动和电极等干扰。

在脑电图信息信噪比计算模型的研究中，有几种常见的方法：第一种方法是基于时域的方法。

这种方法通过比较脑电图信号的功率谱密度来计算信噪比。

信号的功率谱密度是信号在频域上的能量分布，而噪声功率谱密度可以通过观察不含大脑活动的片段得到。

通过将两者相除并取以10为底的对数，可以得到信噪比的值。

第二种方法是基于频域的方法。

这种方法使用傅里叶变换将信号转换到频域，然后通过计算大脑活动的频谱强度与噪声的频谱强度之间的比例来衡量信噪比。

同样地，这个比例也可以取以10为底的对数，得到信噪比的值。

第三种方法是基于小波变换的方法。

小波变换是一种多尺度的信号分析方法，可以将信号分解为具有不同频率和幅度的子信号。

这种方法通过计算大脑活动子信号的能量与噪声子信号的能量之间的比例来计算信噪比。

以上这些方法都可以用于计算脑电图信息的信噪比，并且每种方法都具有其独特的优点和局限性。

选择适当的方法取决于具体的应用需求。

在脑科学研究中，脑电图信息信噪比的计算模型可以用于评估大脑活动在不同任务中的可靠性和一致性。

例如，在研究认知功能时，我们可以通过比较不同任务下的信噪比来评估任务对大脑活动的影响，从而进一步揭示大脑在执行特定任务时的工作机制。

常规数字通信信号信噪比估计综述

Ａｂｓｔｒａｃｔ：
ＴｈｅＳＮＲｏｆａｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｎｄｉｃａｔｏｒｏｆｔｈｅｓｉｇｎａｌ ’ Ｓｑｕａｌｉｔｙ．Ｌｏｔｓｏｆｎｅｗｅｍｅｒｇｉｎｇ
信息支持。本文由估计信号模型的差异，对常规数字通信信号（主要是ＭＰＳＫ和ＭＱＡＭ信号）的信噪比估计问题进行了综合描述与分类，并对所描述的两类信噪比估计问题的一致性进行了分析。本文还针对各类算法分别分析了当前的研究进展以及存在的主要研究障碍。最后根据前面综合分析的结果，总结了未来信噪比估计的重点研究方向和并给出了较为详细的解决思路。
ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｎｅｅｄｔｈｅｓｕｐｐｏｔｒｏｆｔｈｅＳＮＲｉｍｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅＳＮＲｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｉｓａｎ
关键词：信噪比估计；最大似然准则；统计量；信号模型；多采样
中图分类号：ＴＮ９２９．５３文献标识码：Ａ文章编号：１００３ — ０５３０（２０１３）０６ — ０７２３－１１
ＳｕｒｖｅｙｏｆｔｈｅＳＮＲＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＣｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌＤｉｇｉｔａｌＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＳｉｇｎａｌｓ

常规数字通信信号信噪比估计

一
文章编号：１６７４－７７１２（２０１４）１２－００９０－０１
的估计。非衰落信道基于统计量估计法据计算方法可分为二阶统计量估计法、高阶统计量估计法，后者相较于前者增加了多种信息，可抑制高斯噪声对估计值的干扰，但这种估计法计算方法繁琐，含有多种高阶矩阵，样本量过于庞大，样本精度差，从总体上看估计性能劣于二阶统计量估计法。目前，关于判决域非衰落信道信噪比高阶统计量估计法是否具有潜在的利用价值学术界仍存在争议，但多数学者认为随着无线技术的发展，高阶信号比重不断上升，二阶算法显然无法满足需要。．衰落信道是目前最常见的信道类型，分布广泛，因此关于此信道条件下判决域信噪比估算法研究较多。目前，被广泛应用于移动通信中的Ｎａｋａｇａｍｉ — ｍ即为衰落信道，其常见的信噪比估算法是设立两个低阶统计量进行多项式拟合，建立信噪比与统计量关系式。（二）关于非判决域研究进展非判决域或判决域信噪比，所应用的全盲子空间算法原理基本相同，但前者未充分考虑成形滤波对信噪比估计值的影响，其估计性能有待商榷，目前尚无纠正这方面偏差的模型研究，这可能与通过技术手段可一定程度解决此问题有关。构造Ｌ ×Ｌ自相关矩阵是构造非判决域信噪比全盲子空间算法的关键步骤，但考虑到Ｌ值在２０００～２００００之间，该矩阵实际计算量异常庞大，并不能解决现实问题。为解决以上困境，常将最小描述长度准则引入该算法，以准确寻找空间维数，但运算量仍较大。信噪比分裂符号运算研究已有数十年，已较为成熟，主要研究方向为信噪比估计效果、符号采样点数、符号内分段数。关于非判决域衰落信道信噪比研究成果较少，尚无突破性进展，或多涉及军事、国防领域，成果不见于世。三、信噪比研究难点与未来研究方向判决域信噪比估计难点：（１）高阶调制信号判决域信噪比限于信号特点，计算量大且样本值偏差大，现有的估计方法不能满足实际需要，而编码迭代法需已知编码方案；（２）未知衰落信道方面，估计性能与信道特征密切相关，估计需已知信号特征，而信道特征通常具有未知性、时变性。非判决域信噪比估计难点：衰落信道子空间算法运算量大，适用性差，其它算法也未能解决选择性衰落信道信噪比估计问题。四、结束语关于信噪比的研究并不仅局限于常规数字信号领域，而是涵盖信号技术各个领域。从上文不难看出，关于信噪比研究已有许多成熟成果，但随着数字信号领域的发展，会出现越来越多的盲点，信噪比估计领域仍有巨大的发展前景。参考文献：『１］杨哓宇．通信信号的非数据辅助信噪比估计方法研究

AWGN信道中的信噪比估计算法

AWGN信道中的信噪比估计算法一、本文概述本文旨在探讨和分析在加性白高斯噪声（AWGN）信道中的信噪比（SNR）估计算法。

AWGN信道是一种理想的通信信道模型，其中噪声是加性的、白色的，并且服从高斯分布。

在实际的无线通信系统中，SNR是一个关键的参数，它直接影响到通信系统的性能和可靠性。

因此，准确地估计SNR对于优化系统性能、提高通信质量和实现可靠的数据传输至关重要。

本文将首先介绍AWGN信道的基本概念和特性，包括噪声的统计特性和其对信号的影响。

随后，将详细讨论几种常用的SNR估计算法，如基于统计特性的估计算法、基于信号处理的估计算法以及基于机器学习的估计算法等。

这些算法各有优缺点，适用于不同的应用场景和信道条件。

本文还将对这些SNR估计算法的性能进行评估和比较，包括它们的估计精度、计算复杂度以及鲁棒性等方面。

通过仿真实验和理论分析，我们将揭示各种算法在不同SNR水平和信道条件下的表现，并为实际应用中的SNR估计提供有益的参考和指导。

本文还将探讨SNR估计算法在无线通信系统中的应用，如信道编码、调制解调、信号检测等方面。

通过合理的SNR估计，可以有效地提高通信系统的性能，实现更可靠的数据传输和更高的频谱效率。

本文将对AWGN信道中的SNR估计算法进行全面而深入的探讨，旨在为无线通信领域的研究和实践提供有益的参考和启示。

二、AWGN信道中的信噪比估计方法概述在加性白高斯噪声（AWGN）信道中，信噪比（SNR）估计是一项关键任务，它对于无线通信系统的性能优化、错误控制以及信号恢复等方面具有重要影响。

SNR估计的准确性直接影响到接收机的性能，因此，开发高效、准确的SNR估计算法一直是无线通信领域的研究热点。

在AWGN信道中，SNR通常定义为信号功率与噪声功率的比值。

由于噪声是白噪声，即其功率谱密度在所有频率上都是恒定的，因此SNR可以简化为信号幅度与噪声幅度的比值。

然而，在实际通信系统中，由于信号受到多种干扰和失真的影响，准确估计SNR变得十分困难。

基于深度学习的通信系统中的信噪比估计方法研究

基于深度学习的通信系统中的信噪比估计方法研究深度学习（deep learning）作为一种机器学习的技术，在各个领域都取得了显著的成果。

其中，深度学习在通信系统中的应用也引起了广泛的关注。

本文将探讨基于深度学习的通信系统中的信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）估计方法的研究。

在通信系统中，信噪比是一个重要的参数，它表示信号的强度与噪声的强度之间的比值。

准确估计信噪比对于通信系统的性能优化具有重要意义。

传统的信噪比估计方法通常基于数学模型和统计理论，但是这些方法受到信道条件等因素的限制，无法准确估计信噪比。

近年来，深度学习的出现为信噪比估计带来了新的思路和方法。

深度学习通过构建多层神经网络，通过学习大量的数据样本，可以实现端到端的自动信噪比估计。

深度学习的优势在于它可以从数据中提取出抽象的特征，而不依赖于传统的数学模型和统计理论。

一种基于深度学习的信噪比估计方法是采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。

通过输入接收信号的功率谱密度和噪声功率谱密度，通过多层卷积和池化操作，最终输出估计得到的信噪比。

这种方法不仅在理论上具有可行性，而且在实际应用中也取得了较好的效果。

另一种基于深度学习的信噪比估计方法是采用循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。

RNN通过引入时序信息，可以对信号进行建模，进而实现信噪比的估计。

这种方法在时变信道下的信号估计问题中具有一定的优势，能够适应复杂的信道环境。

除了CNN和RNN，深度学习在通信系统中的其他应用也得到了研究和探索。

例如，通过深度学习可以实现无线信道的自动识别和预测，从而优化信号传输方案和调整参数设置。

通过深度学习可以进行调制方式的自适应选择，从而提高系统的整体性能。

当然，基于深度学习的信噪比估计方法也存在一些挑战和问题。

首先，深度学习模型的训练过程需要大量的数据样本，但是在通信系统中很难获取足够的数据样本。

无线通信信噪比估计算法研究与实现

（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）
作者签名：
导师签名：日期：
年月日
摘要
摘要
信噪比是无线通信信道环境和通信质量的有效评估指标，并可作为指导编解码以及数字解调算法选择和优化的重要依据。在衡量信道质量的参数中，信噪比实时测量性好，并且与信道的误码率、误帧率直接相关。
本文首先基于高斯信道研究了最大似然估计、二阶四阶矩估计、高阶累积量估计以及最小均方误差估计信噪比估计算法在不同频偏、数据长度、采样倍数以及有无定时的情况下的估计性能，并分析总结出影响算法性能的影响因子。仿真时最大似然估计可以工作于多倍采样的情况下，在有频偏时性能下降；二阶四阶矩和高阶累积量估计法在信号定时理想的情况下具有良好的估计性能，增大数据量可以提高算法估计性能的稳定性；最小均方误差法在理想高斯白噪声下对理想定时后的信号才具有良好的估计性能，并且以上信噪比估计算法主要针对 PSK 调制信号具有较好的估计性能。
最后，将信噪比估计算法应用于 64QAM 的自适应选择载波恢复算法中，使得解调性能得到了优化，稳定性提高，解调星座点更集中。
关键词：无线通信，信噪比估计，频偏估计，解调
I
ABSTRACT
ABSTRACT
SNR (signal-to-noise ration) is absolutely a significant parameter of the channel, which is widely used to evaluate the channel and the communication quality, to guide the coding and decoding of the information channel and to select and optimize the digital demodulation algorithms. SNR can be measured real-timely and is directly related to the channel’s BER (bit-error- rate) and FER (frame-error-rate). The study of SNR is very urgent and has great importance.

SIMO信道中信噪比估计算法分析与仿真

ＱＩｅｍｅ，ＨＡＮＸｉｏｙ－ｉＺＸｕＧａ－ｉ
（ｓｔｔｆｎｏｍａｉｎＥｇｎｅｉｇＰＡＩｆｒａｏｎｉｅｒｇＵｎｖｒｉ，ｈｎｚｏ５０２Ｃｈｎ）Ｉｔｕｅｏｆｒｔｎｉｅｒ，ＬｏｔｎＥｇｎｅｉｉｅｓｙＺｅｇｈｕ４００，ｉａｎｉＩｏｎｎｍｉｎｔ
ＡｎｌｓｓａｄＳｍｕａｉｎ０ｉｎｌｔ－ｉｅＥｓｉａｉｎＡｌｏｉｈｓａｙｉｎｉｌｔｆＳｇａ－０ＮｏｓｔｍｔｇｒｔｍｏｏｏｅｉｇｅＩｐｔｕｔｐｅＯｕｐｔＣｈｎｅｓｖｒＳｎｌｎｕｌｉｌｔｕａｎｌＭ
（）ＡｘｋｅＶ（）ｋ：，（）豫＋ｋ
（１）
其中，ｋ１，Ｋ，Ｋ为接收信号长度；｛（）ｃ为独立＝， …，２ ∈ ｝
同分布的阶线性调制发送符号序列，Ｃ＝｛ａ，｝，２…，为
在数字蜂窝移动通信中，对分集天线接收到的各支路信号进行最优功率分配、小区切换、动态信道分配、功率控制和自
ｉｍｐｌｍｅｔｆｕｌｏｉｈｆＳｅｎｓｏｒａｇｒｔｍｓｏＮＲｓｉａｉｎｘｅｔｔｏｍａｉｉａｉｓｉａｏｒｅｏｄａｄｆｕｔｏｄｒｍｏｅｔｓｉａｏ，ｆｕｔ — ｒｅｅｔｔｏ，ｅｐｃａｉｎ— ｘｍｚｔｍｏｎｅｔｔ，ｓｃｎ－ｎｏｒｍｈ— ｒｅｍｎｓｅｔｔｒｏｒｈｏｄｒｍｍｏｎｓｉａｏｎｉｔｏｄｒｓｉａｏ，ｎｃｍｍｏｉｌｔｄｃａｎｌｎｎｌｚｓｔｅｒａｏｓｔａｙａｆｃｅｏｍａｃｓｏｅａｇｒｔｍｓｍｅｔｔｔｒａｄｓｘｈ－ｒｅｔｔｒｉｏｅｍｅｍｎｓｍｕａｅｈｎｅｓａｄａａｙｅｈｅｓｎｈｔｍａｆｅｔｒｒｎｅｆｔｌｏｉｐｆｈｈ，

连续相位调制信号的信噪比估计

ＬＩＪｎＲａ
（ｃｏｌｆｅｔｏｉｎｉｅｒｎ，ＵＥＴＳｈｏＥｌｃｒｎｃＥｇｎｅｉｇｏＳＣ，ＣｅｇｕＳｃｕｎ６１３，Ｃｉａｈｎｄｉｈａｉ７１ｈｎ）
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ｍｉｇａｅｕｉｇｔｅｌｒｅａｕｔｏｏｕａｉｎｏｕｐｃｅ０ｏｉ０（Ｓ）ＡｉｎｔｒｄｃｎｈａｇｍｏｎｆｃｍｐｔｔｆＳｂＳａｅＤｃｍｐｓｔｎＳＤｏｉａｇｒｈａｄｉｒｖｎｈｏｒｐｅｉｉｎｗｅｉｎｌｔｏｓａｉｓｂｌｗ０ｄ）ｏｈｘｍｕｌｏｔｍｎｍｐｏｉｇｔｅｐｏｒｃｓｏ（ｈｎｓｇａｏｎｉｅｒｔｉｅｏＢｆｔｅＭａｉｍｉｏ
ａｇｒｔｍｉａｉｒｖｍｅｔａｅｏｔｅｒｑｅｔｙｓｄｌｏｉｈｓｎｍｐｏｅｎｂｓｄｎｈｆｅｕｎｌｕｅＭＬＥｍｅｈｏｔｄ．ＩｔｋｓｈｓａｉｔｃｎｔａｅｔｅｔｔｓｉａｄｃｏｓｃｒｅａｉｎｏｈｅｅｖｄｓｇａｎｏａｃｕｔｎａｓｉｔｈｉｎｌｔｉｅＲａｉａｔａｄｒｓ — ｏｒｌｔｏｆｔｅｒｃｉｅｉｎｌｉｔｃｏｎ，ａｄｃｎｅｔｍａｅｔｅＳｇａｏＮｏｓｔｏｆｓｎｐｅｉｅｙｗｉｈｕｈｎｔａａｅｒｃｓｌｔｏｔｔｅｉｉｉｌｐｈｓ．ＥｒｏｓｉａｅｉｅｓｔａＢｗｈｎＳｒｒｅｔｍｔｓｌｓｈｎ１ｄｅＮＲｓｂｔｅ — ０ｄｎ０ｉｅｗｅｎ・Ｂａｄ２２ｄＢ．Ａｏｒｈｎｉｅｄｄｃｉｎｏｈｌｏｔｍｓｉｃｕｅｎｔｉａｅ．ＳｍｕａｉｎｙＭＡＴＬＡＢｎｃｍｐｅｅｓｖｅｕｔｏｆｔｅａｇｒｈｉｎｌｄｄｉｈｓｐｐｒｉｌｔｏｓｂｉａｄＦＰＧＡｉｌｍｅｔｔｏｈｗｔｅｖｌｄｔｆｔｉｌｏｉｈｍｐｅｎａｉｎｓｏｈａｉｉｙｏｈｓａｇｒｔｍ．ＫｅｒｓＣｏｔｎｏａｅＭｏｕａｉｎ；ＭａｉｍｋｌｈｏＥｓｉｔｏｙｗｏｄ：ｎｉｕｕｓＰｈｓｄｌｔｏｘｍｕＬｉｅｉｏｄｔｍａｉｎ；ｐｏａｉｉｙｅｓｔｒｂｂｌｔｄｎｉｙｆｎｔｏｕｃｉｎ；ＳｇａｏＮｏｓｔｏｉｎｌｉｅＲａｉｔ

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ｅｓｔｉｍａｔｏｒ，ｂａｓｅｄｏｎｈｅｔｏｒｄｅｒａｎｄｈｉｇｈｏｄｅｒｒｍｏｍｅｎｔｓＳＮＲｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｈｏｔｄｏｆＱＰＳＫｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｓ．ｈｅＴｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ
关键词：信噪比估计；辅助数据；ＱＰＳＫ信号；高阶累积量
中图分类号：ＴＰ９１４文献标识码：Ａ文章编号：１６７４ — ６２３６（２０１３）０６ — ０１３５ — ０３
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＳＮＲｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｔｈｅＳＮＲｅｓｉｔｍａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｈｍｓｔｔｈａｔｂａｓｅｄｏｎｈｅｔｄａｔａ－ａｉｄｅｄｍ￣ｉｍｕｍｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄＳＮＲ
ＸＵＺｈｕｏ－ｙｉ，ＷＡＮＧＢｉｎｇ
（ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳａｔｅｌｌｉｔｅＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎ＃ｎｅｅｎｎｇ，
１０００８６，Ｃｈｉｎａ）
号，可表示为Ｉ．Ｑ两路：＝ｒ＋ｒ＝、／（ｍａ＋ｊｍ）＋＼／（＋供）（２）
ＡＷＧＮ信道下信噪比估计方法很多，文献【ｌ】中对ＡＷＧＮ信道的ＱＰＳＫ信噪比估计做了详细的介绍。并对各自性能进行
估计的正确性直接影响着这个通信系统的性能。
图１带通系统等效模型
Ｆｉｇ．１Ｂａｓｅｂａｎｄ — ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｓｙｓｔｅｍｍｏｄｅｌ
其中为零均值的复高斯白噪声采样值。对于ＱＰＳＫ信
摘要：在ＱＰＳＫ调制方式下，分别研究推导了基于辅助数据的极大似然比信噪比估计算法研究、基于矩的信噪比估
计算法研究以及基于高阶累积量的信噪比估计算法。通过仿真比较了信噪比估计算法的性能，着重分析比较了采用的迭代次数及数据长度等参数对算法性能的影响，最终根据算法各自的特点给出了相应的适用范围。
２基于辅助数据的信噪比估计方法
ｒｅｓｕｌｔｃｏｍｐａｒｅｓｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄｓｈｏｗｓｈｅｔｉｎｌｆｕｅｎｃｅｏｆｉｔｅｒａｔｉｏｎｎｕｍｂｅｒｓａｎｄｔｈｅｄａｔａｌｅｎ￣ｈｐａｒａｍｅｔｅｓｒｏｎｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ
ｆｏｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｈｅｔｐａｐｅｒｇｉｖｅｓｈｅｔａｐｐｌｉｃａｂｌｅｒｎｇａｅａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｈｅｔｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｅａｃｈｅｓｔｉｍａｔｏｒ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＳＮＲｅｓｔｉｍａｔｏｒ；ｄａｔａ－ａｉｄｅｄ；ＱＰＳＫｓｉｇｎａｌ；ｈｉｇｈｏｄｅｒｒｍｏｍｅｎｔｓ
近年来随着移动通信的快速发展．通信测量技术发挥着越来越重要的作用．而信噪比因与误码率有直接对应关系，多被通信测量技术研究采用作为衡量通信质量的重要指标。在自适应通信过程中，多使用信噪比作为信道质量的主要参数，控制通信频率或者调制方式的切换。目前。信噪比估计是无线通信领域测量通信信道的主要方式，信噪比
第２ｏ．６
电子设计工程
ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＤｅｓｉｇｎＥｎｇｉｎ
２０１３年３月
Ｍａｒ．２０１３
信噪比估计方法研究
徐卓异．王兵
（北京卫星信息工程研究所北京１０００８３）