一种新颖的基于信道近零点分布的盲辨识算法

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频率选择信道下STBC-OFDM信号盲识别

频率选择信道下STBC-OFDM信号盲识别凌青;张立民;闫文君;于柯远【摘要】针对多输入单输出(multiple input single output,MISO)通信系统的空时分组编码-正交频分复用(space-time block codes-orthogonal frequency-division multiplexing,STBC-OFDM)信号盲识别问题,提出了一种基于四阶统计量的盲识别算法.该方法首先对MISO通信系统的STBC-OFDM信号进行建模;然后利用STBC-OFDM信号编码矩阵的相关性,构造了不同时延向量下接收信号OFDM块的时延四阶矩作为特征函数;最后通过时延四阶矩理论值与实验值的最小欧式距离盲识别发射端STBC-OFDM信号的编码方式.该方法不需要信道系数、噪声信息和调制信息等先验信息,适合非合作通信场合.仿真结果表明,所提出的算法即使在低信噪比(SNR=0 dB)下识别效果接近100%,且对载波频偏、时间同步偏差和多普勒频移不敏感,实用性较强.%An efficient method for blind classification of space-time block codes-orthogonal frequency-division multiplexing (STBC-OFDM) signals based on fourth-order statistics is proposed,when a single antenna is employed at the receiver.Firstly,the model of the received STBC-OFDM signals in MISO systems is built.Secondly,the discrimination features function provided by fourth-order lag moment of the received OFDM blocks is constructed by using the correlation of the coding matrices of STBC-OFDM signals.Finally,the automatic classification of STBC-OFDM signals is realized by selecting the signal which minimizes the distance between the theoretical values and the experimental ones.The proposed algorithm does not need the estimation of the channel,noise statistics and modulation type,and consequently,is well-suited for non-cooperative communication context.The simulation result shows that the proposed algorithm performs well even at a low signal to noise ratio (SNR=0 dB),and is robust to carrier frequency offset,timing offset and Doppler frequency shift.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2017(039)005【总页数】7页(P1141-1147)【关键词】盲识别;四阶统计量;空时分组编码-正交频分复用信号;多输入单输出通信系统【作者】凌青;张立民;闫文君;于柯远【作者单位】海军航空工程学院信息融合所,山东烟台 264001;海军航空工程学院信息融合所,山东烟台 264001;海军航空工程学院信息融合所,山东烟台 264001;海军航空工程学院电子信息工程系,山东烟台 264001【正文语种】中文【中图分类】TN911.7信号盲识别是指提取信号的特征参数盲识别接收端的信号参数。

一种快速_低运算量的信道辨识算法

一种快速、低运算量的信道辨识算法王崇民　毕厚杰　胡建彰Ξ关键词:离散多音频技术,自回归滑动平均模型,信道辨识【摘要】在离散多音频(DMT )系统中,保证通信正常进行的关键之一是完成收发信机的时域和频域均衡器的正确设置[1]。

一般的均衡器训练算法计算量较大[7]。

为了降低对计算量的要求,同时保证足够的精确度,本文提出一种基于信道辨识的均衡器训练算法。

该算法将信道等效为一个ARM A (自回归滑动平均)模型,应用正交最小二乘法(O LS )可快速估计出这个ARM A 模型的阶数和参数,同时也就得到了均衡器系数的值。

实验结果证明,本算法计算量较小,且具有足够的精度。

一、离散多音频(DMT)系统均衡方案 DMT 技术[2]以其优良的性能已经在很多领域取得了广泛的应用[3,4]。

DMT 系统的发信机、1所示。

与一般的单载波系统不同,DMT 系统均衡方案采用的是时域+频域混合均衡的均衡方式,配合循环前缀(CP )的使用,来实现极低差错概率的信号检测。

其中最为关键的是前置的时域信道响应缩短均衡器(SCIRE ),它的功能是将较长的信道响应缩短至CP 的长度范围之内,从而避免了块间干扰〔I BI 〕,保持了子信道之间的正交性。

均衡后的信道响应称为目标响应。

文献[5]中利用了最大似然估计法,可以求出时域均衡器系数和目标响应,但此算法计算量非常大,在对初始化时间要求较短的系统中难以应用。

图1　DMT 系统收发信机二、基于正交最小二乘法(O LS )的信道辨识方案针对文献[5]中算法的局限性,本文提出一种新的、基于正交最小二乘法(O LS )[6]的快速信道辨识方案。

该方法将有线信道(如ADS L 信道)等效为一个具有m 个零点和n 个极点的零-极点模型,这一模型可以用ARM A (自回归滑动平均)模型来描述。

通过使用正交最小二乘法辨识出信道ARM A 模型的阶数和参数,也就得到了前置时域均衡・52・Ξ王崇民　上海交通大学博士研究生　上海　200030毕厚杰　胡建彰　南京邮电学院信息工程系　南京　210003器系数和目标响应。

基于卷积神经网络的盲信道均衡

基于卷积神经网络的盲信道均衡一、引言随着无线通信技术的发展，信道均衡成为了无线通信领域中一个重要的研究课题。

在无线通信系统中，由于多径效应、时变特性和信号衰减等因素，接收到的信号往往会受到严重的干扰，导致信号失真。

为了恢复原始信号，需要采用信道均衡技术。

传统的信道均衡方法，如最小均方误差(LMS)算法和最大似然序列估计(MLSE)算法，虽然在一定程度上能够实现信道均衡，但它们通常需要已知的信道状态信息，且在非线性和复杂信道环境下性能受限。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络(CNN)的盲信道均衡技术受到了广泛关注。

CNN作为一种强大的特征提取工具，能够自动学习信道的特性，无需信道状态信息即可实现信道均衡。

本文将探讨基于卷积神经网络的盲信道均衡技术，分析其原理、优势以及在实际应用中的挑战。

二、卷积神经网络基础卷积神经网络是一种前馈神经网络，它能够通过卷积层自动提取输入数据的特征。

CNN的核心是卷积层，它由多个卷积核组成，每个卷积核负责提取输入数据的一个局部特征。

卷积层的输出是多个特征图(feature map)，每个特征图代表了输入数据的一个特定特征。

CNN的优势在于其参数共享和局部连接的特性。

参数共享意味着同一个卷积核在输入数据的不同位置使用相同的权重，这大大减少了网络的参数数量，降低了计算复杂度。

局部连接则意味着每个卷积核只与输入数据的一个局部区域相连接，这使得网络能够捕捉到局部特征，对于图像和信号处理等任务非常有效。

三、基于卷积神经网络的盲信道均衡3.1 盲信道均衡问题盲信道均衡是指在不知道信道状态信息的情况下，通过接收到的信号来估计并补偿信道的影响。

这是一个具有挑战性的问题，因为信道的特性通常是未知的，且可能随时间变化。

传统的盲信道均衡方法，如盲辨识和盲均衡技术，通常需要复杂的算法和大量的计算资源。

3.2 卷积神经网络在盲信道均衡中的应用基于卷积神经网络的盲信道均衡技术利用CNN强大的特征提取能力，通过训练网络来学习信道的特性，从而实现信道均衡。

基于时频分布盲辨识算法的电磁干扰信号分析

基于时频分布盲辨识算法的电磁干扰信号分析牛宏亮【摘要】An algorithm of Blind source separation based on spatial time-frequency distribution (TFBSS) to separate nonstationary signals was proposed. When Wigner-Ville distribution(WVD)was used to separate blind source, the interference of compositive signals would be emerged, and the separation performance will descend. However Cohen series distribution can suppress cross term interference and remain time-frequency resolutions. So, when Cohen series distributions are used in TFBSS, better performance can be got. In this paper, the effect of most of Cohen series distributions on the performance of suppressing cross term interference, and performance of blind source separation are analyzed. Results showthat in electromagnetic interference measurement, blind identification algorithm get better separation performance than when using WVD in most situations.%提出一种可用于分离不同时频分布的非平稳信号的盲信号辨识算法。

一种改进的稀疏多径信道盲辨识算法

一种改进的稀疏多径信道盲辨识算法田营;葛临东;王彬;王露【期刊名称】《信号处理》【年(卷),期】2011(027)007【摘要】针对无线多径稀疏信道,利用有效近似思想,提出了一种改进的基于矩阵外积分解的信道盲辨识算法.算法首先采用改进的VIA准则精确估计稀疏信道“有效部分”的阶数；然后使用矩阵外积分解算法估计信道冲激响应的“有效部分”,为了降低噪声及信道冲激响应中“零抽头”部分的影响,本文提出一种新的噪声方差估计方法,利用重新构造的自协方差矩阵,能够得到比较精确的噪声方差估计值,提高了外积分解算法在中、低信噪比条件下的盲辨识性能；最后利用盲辨识结果进行反卷积,恢复出发送信号.与现有算法相比,本算法不仅降低了对信噪比的要求,而且克服了子空间算法的相位偏转问题.仿真实验以及对SPIB微波信道测试结果验证了本文算法的有效性.%Based on the idea of the effective approximation, this paper uses the matrix outer-product decomposition and proposes a new blind identification and blind equalization algorithm to solve SMC (the sparse multi-path channel) problem in the wireless communication. Firstly, an improved VIA principle is adopted to precisely estimate the order of the effective part of the SMC. Then the channel coefficient of the effective part is estimated with the improved matrix outer-product decomposition. In order to eliminate the interference of the noise and the ZT(zero-taps) in the channel impulse response, this paper adjusts the noise variance estimation method so that the performance of the blind identification isimproved when the SNR( signal-to-noise ratio) is low. Finally, based on the results of the estimation, the received signal is deconvolved to derive the transmitted signal. Compared to the existing method, the algorithm proposed relaxes the SNR requirement of the estimation, and overcomes the phase distortion problem in Subspace Algorithm(SSA). The validity of the proposed method is verified via numerical simulations and the test results on SPIB microwave channel.【总页数】7页(P1009-1015)【作者】田营;葛临东;王彬;王露【作者单位】解放军信息工程大学信息工程学院,河南郑州450002;解放军信息工程大学信息工程学院,河南郑州450002;解放军信息工程大学信息工程学院,河南郑州450002;解放军信息工程大学信息工程学院,河南郑州450002【正文语种】中文【中图分类】TN911.7【相关文献】1.一种改进的稀疏多径信道均衡方法 [J], 杨源;李明阳;王徐华2.一种基于信道盲辨识和盲均衡的多径信道调制方式识别算法 [J], 王彬;葛临东;徐立清;刘媛涛3.一种新的适用于多径信道的基于LMK准则的盲自适应多用户检测算法及其收敛性分析 [J], 蒋笑冰;薛强;冯玉珉4.一种基于确定信息的迭代IIR系统盲辨识和盲均衡的算法 [J], 戴盛;王保云5.一种适用于稀疏多径信道的自适应均衡算法 [J], 周孟琳;陈阳;马正华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种改进的OFDM系统盲信道估计算法

一种改进的OFDM系统盲信道估计算法
张瑞齐;廖桂生
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2006(022)001
【摘要】在OFDM通信系统中,信道参数估计一直是个备受关注的问题.本文利用接收端分集,提出了一种改进的盲信道估计算法,它适用于有无虚拟子载波,有无循环前缀的各种情况,在一定的信道精度要求条件下,可以在一个OFDM符号内进行信道估计.计算机仿真显示,在积累相同的接收符号时,本算法也比同类的盲信道估计算法的性能好.
【总页数】4页(P123-126)
【作者】张瑞齐;廖桂生
【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安,710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.MIMO-OFDM系统中一种改进的盲信道估计算法 [J], 李国民;刘鑫;康晓非;廖桂生
2.一种有效的MIMO-OFDM系统盲信道估计算法 [J], 侯永民;戎蒙恬
3.一种基于有限字符集特性的OFDM系统盲信道估计算法 [J], 李玮;程时昕
4.一种改进的单音干扰下OFDM系统盲信道估计算法 [J], 郝黎宏;刘伟
5.一种新的MIMO-OFDM系统的盲信道估计算法 [J], 陈永红
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探论无线数字通信中的盲源分离技术

探论无线数字通信中的盲源分离技术无线数字通信技术的发展已经成为现代科技领域中的一个重要分支。

它为人们提供了更快、更稳定和更高效的数据传输能力。

在实际应用中，信号的多样性和同时传输可能导致信号的重叠和互干扰，这成为无线数字通信技术中需要解决的一个重要问题。

盲源分离技术是解决这类问题的一种有效方法，它可以在不知道信号源的情况下分离和还原信号。

本文将介绍盲源分离技术的原理、算法和应用。

一、盲源分离技术的原理盲源分离技术是指在不知道信号源和信道特性的情况下，通过观测到的混合信号进行分离的一种数学方法。

在实际应用中，通常会有多个信号源通过某个信道进行混合传输。

每个信号源的波形可以看作一个向量，而混合信号可以看作是这些向量的线性组合。

可以用数学模型描述如下：X=AS其中，X为混合信号的矩阵，S为信号源矩阵，A为混合矩阵。

式子中的运算是矩阵乘法。

这个模型中，混合矩阵A是未知的，而信号源矩阵S和混合信号矩阵X是已知的。

因此，要实现盲源分离，需要估计混合矩阵A。

二、盲源分离技术的算法盲源分离技术的算法通常可以分为两类：基于统计的方法和基于独立性的方法。

下面将分别介绍这两类算法。

1. 基于统计的盲源分离方法基于统计的盲源分离方法主要使用概率统计的方法，通过对混合信号的观测进行统计分析，估计信号源的分布概率密度函数，从而实现信号源的分离。

常用的基于统计的盲源分离方法包括独立分量分析（ICA）、主成分分析（PCA）等。

ICA算法是一种较为常用的基于统计的盲源分离方法。

它通过对混合信号进行非高斯化和独立性估计，来分离信号源。

ICA算法的核心思想是在不同时间观测的信号在频域上是独立的，因此在时域上可以通过寻找最大非高斯性来进行分离。

具体实现时，利用的是样本协方差阵的信息，通过求解最大似然函数，得到混合矩阵A的逆矩阵。

PCA算法与ICA算法相似，它主要是通过方差和协方差进行特征变换，进而实现信号分离。

PCA算法的核心思想是找到一个投影方向，使其投影的方差最大化。

一种新的基于改进PASTd的中频信号盲信噪比估计算法

一种新的基于改进PASTd的中频信号盲信噪比估计算法隋丹;葛临东
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2007(29)7
【摘要】该文提出一种加性高斯白噪声信道下基于改进的紧缩投影近似子空间跟踪(PASTd)的中频信号盲信噪比估计算法.将Gram-Schmidt正交化过程引入到PASTd中,使计算得到的特征向量相互正交,从而保证算法具有更好的收敛性能.对MPSK(M=2,4,8)信号和MQAM(M=16,64,128,256)信号进行了大量计算机仿真,结果表明该算法性能稳定,并且当信噪比变化范围为5dB到25dB时,所得到的估计偏差小于1dB,估计标准差在0.3以内.与基于特征值分解的算法相比,能够在得到精确估计结果的同时,大大减小运算复杂度.
【总页数】5页(P1657-1661)
【作者】隋丹;葛临东
【作者单位】解放军信息工程大学信息工程学院,郑州,450002;解放军信息工程大学信息工程学院,郑州,450002
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.7
【相关文献】
1.一种基于联合信息标准的盲信噪比估计算法 [J], 顾学迈;吴丹
2.高阶调制系统中一种基于经验特征函数的盲AWGN信噪比估计算法 [J], 徐志
江;华惊宇;孟利民
3.基于E-PASTd的直扩信号盲扩频码估计算法 [J], 周德强;陈卫东;米健
4.一种基于包络的QAM信号盲信噪比估计算法 [J], 曹晓明
5.基于E-PASTd的盲扩频码序列估计算法 [J], 吕明;张红波;唐斌
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ｏｒｄｅｒ，ｉｔｉｓｆｏｕｎｄｔｈａｔｔｈｅａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｃｏｍｍｏｎｚｅｒｏｓｉｎｎｏｉｓｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｒｅｇａｔｈｅｒｅｄａｒｏｕｎｄｔｈｅｕｎｉｔｃｉｒｃｌｅｉｎｃｌｕｓｔｅｒｓ，ａｎｄｔｈｅ
ｃｈａｎｎｅｌｚｅｒｏｓ．ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｖｅｒｉｉｆｅｓｔｈａｔｔｈｉｓａｌｇｏｉｒｔｈｍｈａｓｇｏｏｄｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｗｉｔｈａｌｏｗｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｌｏｗｅｒＳＮＲ．
ｔｈｅｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｈａｎｎｅｌｎｅａｒ — ｃｏｍｍｏｎｚｅｒｏｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＣｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｏｖｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｂｔａｉｎｅｄｆｒｏｍａｍｏｄｉｉｆｅｄＮＥＣＯＥａｌｇｏｒｉｔｈｍａｌｓｏｂａｓｅｄｏｎｓｕｂ — ｓｐａｃｅ，ｔｈｅｃｏｒｅｃｔｃｈａｎｎｅｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｃａｎｂｅａｃｈｉｅｖｅｄｂｙｒｅｍｏｖｉｎｇｔｈｅｃｏｍｍｏｎｚｅｒｏｓｆｒｏｍｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｅｄ
ＡＮｏＶＥＬＣＨＡＮＮＥＬＢＬＩＮＤＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩｏＮＡＬＧｏＲＩＴＨＭＢＡＳＥＤｏＮＤＩＳＴＲＩＢＵＴＩｏＮｏＦＣＨＡＮＮＥＬＮＥＡＲ．ＣｏＭＭｏＮＺＥＲｏＳ
ＢａｉＹａｏｍｉｎｇＪｉａｎｇＪｉａｎｚｈｏｎｇＳｕｎＹｏｕｍｉｎｇ
到的过估计信息，从估计的信道零点中移除“ 公共零点” ，从而实现正确的信道估计。仿真验证了该算法在较低信噪比情况下性能
良好，复杂度低。关键词中图分类号信道盲辨识公共零点聚类信道阶数估计ＴＮ９１１．７ＴＰ３０１．６文献标识码ＡＤ．ＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１３．１１．０２６
第３０卷第１１期
２０１３年１１月
计算机应用与软件
ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
Ｖｏ１．３０Ｎｏ．１１Ｎｏｖ．２０１３
一
种新颖的基于信道近零点分布的盲辨识算法
白曜铭蒋建中孙有铭
（解放军信息工程大学信息系统工程学院河南郑州４５０００２）
摘
要
研究子空间算法在阶数过估计时的信道零点分布，发现在有噪情况下额外引入的“ 公共零点” 呈单位圆聚集性，并给出
相关的理论分析。基于此，提出一种简单新颖的基于信道近零点分布的盲辨识算法。结合同样基于子空间的ＮＥＣＯＥ改进算法所得
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００２，Ｈｅｎａｎ，Ｃｈｉｎａ）