基于最大似然二維搜索的盲頻偏估計(jì)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于最大似然二維搜索的盲頻偏估計(jì)方法，根據(jù)通信接收機(jī)接收到的信號信息，得到接收信號矩陣。初始化頻偏搜索列表和碼參數(shù)搜索列表。依據(jù)頻偏搜索列表補(bǔ)償接收信號矩陣得到頻偏補(bǔ)償信號矩陣。依據(jù)碼參數(shù)搜索列表，對每個(gè)頻偏補(bǔ)償信號矩陣分別計(jì)算頻偏-碼參數(shù)最大似然函數(shù)值。判決頻偏-碼參數(shù)最大似然函數(shù)值中最大值所對應(yīng)的頻偏。由于本發(fā)明對接收信號采取了分組合并處理，使得頻偏-碼參數(shù)最大似然函數(shù)的結(jié)果不依賴于數(shù)據(jù)起始位置，對于非完整性數(shù)據(jù)有很好的估計(jì)性能，因此本方法對同步誤差有一定的容忍度。
【專利說明】基于最大似然二維搜索的盲頻偏估計(jì)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于通信【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及多輸入多輸出空時(shí)分組編碼MMO-STBC技術(shù)，更進(jìn)一步涉及一種基于最大似然二維搜索的盲頻偏估計(jì)方法。本發(fā)明可用于通信信號盲識別場景中對MMO-STBC信號進(jìn)行盲頻偏估計(jì)。
【背景技術(shù)】
[0002]下一代無線通信系統(tǒng)將提供更高的傳輸速率和服務(wù)質(zhì)量，在頻譜資源緊張的背景下，MIM0-STBC技術(shù)可為這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)提供技術(shù)支撐。在通信信號盲識別場景中，需要對非合作通信信號進(jìn)行盲估計(jì)與識別，而盲頻偏估計(jì)是信號盲識別的關(guān)鍵技術(shù)之一。
[0003]現(xiàn)有的MMO-STBC頻偏估計(jì)算法主要分為兩類:數(shù)據(jù)輔助的頻偏估計(jì)算法和盲頻偏估計(jì)算法。數(shù)據(jù)輔助的頻偏估計(jì)算法包括基于訓(xùn)練序列的算法和基于導(dǎo)頻的算法，這類方法的復(fù)雜度較低，估計(jì)精度較高，但是輔助數(shù)據(jù)的開銷導(dǎo)致頻譜利用率較低，并且無法應(yīng)用在通信信號盲識別場景中。盲頻偏估計(jì)算法包括基于循環(huán)前綴的算法、基于循環(huán)平穩(wěn)特性的算法、旋轉(zhuǎn)不變算法、基于代價(jià)函數(shù)的方法和基于正交空時(shí)編碼(OSTBC)的方法等，這類方法不需要額外的輔助數(shù)據(jù)開銷，頻譜利用率高，但是估計(jì)精度較低。
[0004]文獻(xiàn)I [Mody A N, Stuber G L.Synchronization for MIMO OFDMsystems[C]//Global Telecommunications Conference, 2001.GL0BEC0M’ 01.1EEE.1EEE, 2001，1:509-513.]提出一種基于訓(xùn)練序列設(shè)計(jì)的頻偏估計(jì)算法。該算法通過設(shè)計(jì)可直接調(diào)制的正交多相位訓(xùn)練序列提高算法在低信噪比下的性能，且算法復(fù)雜度低。該方法的不足之處在于訓(xùn)練序列的開銷導(dǎo)致頻譜利用率降低，并且無法應(yīng)用在通信信號盲識別場景中。
[0005]文獻(xiàn) 2 [Shahbazpanahi S，Gershman A B, Giannakis G B.Joint blind channeland carrier frequency offset estimation in orthogonally space-time block codedMIMOsystems[C]//Signal Processing Advances in Wireless Communications, 2005IEEE 6th Workshop on.1EEE, 2005:363-367]和文獻(xiàn)[3 Shahbazpanahi S,GershmanA B,Giannakis G B.Blind and semiblind channel and carrier frequency-offsetestimation in orthogonally space-time block coded MIMO systems[J].SignalProcessing, IEEE Transactions on, 2008，56(2):702-711.]提出的基于OSTBC編碼的盲頻偏估計(jì)算法利用OSTBC編碼矩陣的正交性構(gòu)造似然函數(shù)，完成頻偏估計(jì)，該算法不需要訓(xùn)練序列或?qū)ьl，而是利用OSTBC編碼的數(shù)據(jù)部分進(jìn)行頻偏估計(jì)，頻譜利用率較高，且估計(jì)精度比一般的盲頻偏估計(jì)算法更高，但無法對準(zhǔn)正交和非正交空時(shí)分組編碼的MMO系統(tǒng)進(jìn)行有效的頻偏估計(jì)，應(yīng)用范圍有限。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的目的在于克服上述已有技術(shù)的缺點(diǎn)，針對MMO-STBC系統(tǒng)，提供一種基于最大似然二維搜索的盲頻偏估計(jì)方法，相比數(shù)據(jù)輔助的頻偏估計(jì)算法頻譜利用率更高且估計(jì)精度更高；相比基于OSTBC碼字結(jié)構(gòu)的盲頻偏估計(jì)算法，本發(fā)明不但可以用于OSTBC編碼的MIMO系統(tǒng)，而且可以適用于非正交空時(shí)分組編碼和準(zhǔn)正交空時(shí)編碼的MIMO系統(tǒng)，即本發(fā)明適用于MMO-STBC系統(tǒng)，應(yīng)用范圍更廣。
[0007]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的具體思路是:根據(jù)通信接收機(jī)接收到的信號信息，得到接收信號矩陣。初始化頻偏搜索列表和碼參數(shù)搜索列表。依據(jù)頻偏搜索列表補(bǔ)償接收信號矩陣得到頻偏補(bǔ)償信號矩陣。依據(jù)碼參數(shù)搜索列表，對每個(gè)頻偏補(bǔ)償信號矩陣分別計(jì)算頻偏-碼參數(shù)最大似然函數(shù)值。判決頻偏-碼參數(shù)最大似然函數(shù)值中最大值所對應(yīng)的頻偏。
[0008]本發(fā)明具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:
[0009](1)接收信號。通信接收機(jī)通過接收天線接收發(fā)射端發(fā)送的MMO信號，得到接收信號矩陣Y ； [0010](2)初始化。
[0011]2a)設(shè)置頻偏搜索列表:依據(jù)頻偏估計(jì)的精度要求設(shè)置頻偏搜索步長，依據(jù)系統(tǒng)的頻偏范圍設(shè)置頻偏搜索范圍，由頻偏搜索步長和頻偏搜索范圍得到頻偏搜索列表，并將列表中第一個(gè)頻偏作為當(dāng)前頻偏；
[0012]2b)設(shè)置碼參數(shù)搜索列表:依據(jù)發(fā)射天線數(shù)，將所有可能STBC所對應(yīng)的碼參數(shù)，SP分組長度和每個(gè)分組中包含的信息符號數(shù)，進(jìn)行列表，并將列表中第一組碼參數(shù)作為當(dāng)前碼參數(shù)；
[0013](3)補(bǔ)償接收信號矩陣:利用當(dāng)前頻偏對接收信號矩陣進(jìn)行頻偏補(bǔ)償，得到頻偏補(bǔ)償信號矩陣。
[0014](4)對頻偏補(bǔ)償信號矩陣進(jìn)行預(yù)白化處理，得到預(yù)白化信號矩陣。
[0015](5)計(jì)算頻偏-碼參數(shù)最大似然函數(shù):
[0016]5a)將預(yù)白化信號矩陣的實(shí)部和虛部并聯(lián)，并進(jìn)行分組合并處理，即根據(jù)當(dāng)前碼參數(shù)，將屬于同分組的接收信號列向量并聯(lián)，并計(jì)算其相關(guān)矩陣；
[0017]5b)對步驟5a)中的相關(guān)矩陣做特征值分解，得到特征值矩陣；
[0018]5c)根據(jù)當(dāng)前碼參數(shù)計(jì)算頻偏-碼參數(shù)最大似然函數(shù):
[0019]
【權(quán)利要求】
1.一種基于最大似然二維搜索的盲頻偏估計(jì)方法，其特征在于，包括步驟如下: (1)接收信號；通信接收端通過接收天線接收發(fā)射端發(fā)送的MIMO信號，得到接收信號矩陣Y ; (2)初始化； 2a)設(shè)置頻偏搜索列表:依據(jù)頻偏估計(jì)的精度要求設(shè)置頻偏搜索步長，依據(jù)系統(tǒng)的頻偏范圍設(shè)置頻偏搜索范圍，由頻偏搜索步長和頻偏搜索范圍得到頻偏搜索列表，并將列表中第一個(gè)頻偏作為當(dāng)前頻偏； 2b)設(shè)置碼參數(shù)搜索列表:依據(jù)發(fā)射天線數(shù)，將所有可能STBC所對應(yīng)的碼參數(shù)，即分組長度和每個(gè)分組中包含的信息符號數(shù)，進(jìn)行列表，并將列表中第一組碼參數(shù)作為當(dāng)前碼參數(shù)； (3)補(bǔ)償接收信號矩陣:利用當(dāng)前頻偏對接收信號矩陣進(jìn)行頻偏補(bǔ)償，得到頻偏補(bǔ)償信號矩陣； (4)對頻偏補(bǔ)償信號矩陣進(jìn)行預(yù)白化處理，得到預(yù)白化信號矩陣； (5)計(jì)算頻偏-碼參數(shù)最大似然函數(shù): 5a)將預(yù)白化信號矩陣的實(shí)部和虛部并聯(lián)，并進(jìn)行分組合并處理，即根據(jù)當(dāng)前碼參數(shù)，將屬于同分組的接收信號列向量并聯(lián)，并計(jì)算其相關(guān)矩陣； 5b)對步驟5a)中的相關(guān)矩陣做特征值分解，得到特征值矩陣； 5c)根據(jù)當(dāng)前碼參數(shù)計(jì)算頻偏-碼參數(shù)最大似然函數(shù):
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的盲頻偏估計(jì)方法，其特征在于，其中步驟(2)所述的接收信號矩陣Y:
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的盲頻偏估計(jì)方法，其特征在于，其中步驟(3)所述對接收信號矩陣進(jìn)行補(bǔ)償通過如下公式進(jìn)行:
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的盲頻偏估計(jì)方法，其特征在于，其中步驟4)具體方法為: 4a)計(jì)算頻偏補(bǔ)償信號矩陣的相關(guān)矩陣，并對相關(guān)矩陣做特征值分解，得到特征向量矩陣U和特征值矩陣A2:
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的盲頻偏估計(jì)方法，其特征在于，其中步驟5)具體方法為:5a)將預(yù)白化信號矩陣的實(shí)部和虛部并聯(lián)，并進(jìn)行分組合并處理，即根據(jù)碼參數(shù)，將屬于同分組的接收信號列向量并聯(lián)，并計(jì)算其相關(guān)矩陣； 5b)對步驟5a)中的相關(guān)矩陣做特征值分解，得到特征值矩陣； 5c)依據(jù)當(dāng)前碼參數(shù)計(jì)算頻偏-碼參數(shù)最大似然函數(shù):
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的盲頻偏估計(jì)方法，其特征在于，所述的特征值矩陣，按照特征值大小降序排列。
【文檔編號】H04L25/02GK103929384SQ201410178660
【公開日】2014年7月16日 申請日期:2014年4月29日 優(yōu)先權(quán)日:2013年8月8日
【發(fā)明者】劉毅, 董陽, 馬琪, 胡梅霞, 王萌, 李勇朝, 王鵬, 張海林 申請人:西安電子科技大學(xué)