基於部分序列參數檢測的空時碼模式盲識別方法
2023-10-27 23:00:57 3
基於部分序列參數檢測的空時碼模式盲識別方法
【專利摘要】本發明公開一種基於部分序列參數檢測的空時碼模式盲識別方法。主要解決現有技術計算複雜度高，碼型識別範圍窄的問題。其實現步驟為：（1）提取碼型集合，得到特徵量集合；（2）計算並聯矩陣，並利用該矩陣計算特徵量函數值向量；（3）利用特徵量函數值向量預估計特徵量，得到新空時碼集合；（4）寫出新空時碼集合中碼型的符號數向量；（5）求出參數估計向量（6）利用步驟(4)和(5)，求出距離判決值向量；（7）取距離判決值向量中取值最小的元素對應的碼型作為判決碼型。本發明克服了現有技術由於時滯相關範數運算量大導致系統複雜度高的缺點，增大了現有空時碼盲識別方法的識別範圍，可用於通信對抗中的空時碼模式識別。
【專利說明】基於部分序列參數檢測的空時碼模式盲識別方法
【技術領域】
[0001]本發明屬於通信【技術領域】，更進一步涉及空時信號檢測【技術領域】的空時分組碼編碼模式盲識別方法，可用於多輸入多輸出MIMO系統中，對空時分組碼進行盲識別。
【背景技術】
[0002] MIMO系統是下一代無線通信的關鍵技術，空時碼是MIMO系統的重要組成部分。空時碼的盲識別是通信對抗領域迫切需要研究的領域，它能夠為MMO系統對抗技術提供基礎和技術支撐，具有重要的理論意義和應用價值，已引起學術界的關注。
[0003]空時碼的盲識別是一個新興的課題，已有的算法分為最大似然檢測算法和時滯相關算法。最大似然檢測算法函數構造簡單，計算複雜度低，但它對於分組長度和分組符號數相同的碼型無法識別；時滯相關算法可識別的碼型較多，但其計算複雜度隨著採樣點數成指數增加，在實際中難以應用於實時檢測。
[0004]文獻[IV.Choqueuse, M.Marazin et al.，Blind recognition of linearspace time block codes: A likelihoodbased approach.1EEE Trans.SignalProcessing, 58(3)，2010，1290-1299]中提出的碼參數檢測算法屬於最大似然檢測算法。根據最大似然準則對所有候選集碼型，構造僅與編碼參數有關的似然函數，通過比較不同編碼模式的似然函數，對編碼參數做出判決，進而判斷出碼型。該方法判決函數構造簡單，計算複雜度低，在MMO盲識別系統中得到了廣泛的應用。但是該方法在工程實踐中進行MMO檢測時，存在的不足是:對多種具有相同分組長度和每分組內符號數的編碼模式無法識別。
[0005]文獻[2V.Choqueuse, K.Yao et al., Blind recognition of linear space timeblock codes.1EEE Int.Conf.Acoust.Speech Signal Process, 2008，2833-2836]中提出的決策分類檢測算法屬於時滯相關算法。它根據不同空時分組碼的相關矩陣在不同時延下的Frobenius範數的差異性，採用逐級對比，實現對空時分組碼的盲識別。由於該方法可識別的碼型較廣，而且對正交空時分組碼的檢測性能非常優越，因此在MIMO檢測中也得到了一定的應用。但該方法在MMO盲識別系統中還存在很多的不足:主要表現在對多種具有相同F範數解的碼型無法區分，計算複雜度隨著採樣時間長度成幾何倍數增加。
【發明內容】
[0006]本發明的目的在於針對上述已有技術的不足，提出一種基於部分序列參數檢測的空時碼模式盲識別方法，以提高空時碼碼型識別範圍，降低計算的複雜度。
[0007]實現本發明目的地技術思路是:通過採用特徵量預估計技術，對多路接收信號進行分組特徵量預估計，利用估計出的分組特徵量，縮小空時碼集合；接著利用部分序列碼參數檢測技術，進行部分序列碼參數檢測，利用檢測出的部分序列碼參數在縮小的空時碼集合中找到判決碼型。具體方案包括如下步驟:
[0008]I)接收端通過r根接收天線接收發射端發送的長度為N的信號序列，得到r X N的接收信號矩陣R』，其中N≥64，r≥2 ;[0009]2)利用所有需要識別的空時碼，組成碼型集合Ω，取Ω中每種碼型的分組符號數s和分組長度k的組合(s，k)構成特徵量集合(U，V)，記第i個組合為(Si，h)，
[0010]i = 1，2...Z，Z為特徵量集合(U，V)中組合個數；
[0011]3)將接收信號矩陣R』的實部和虛部並聯，獲得並聯矩陣R，即
【權利要求】
1.一種基於部分序列參數檢測的空時碼模式盲識別方法，包括如下步驟: 1)接收端通過r根接收天線接收發射端發送的長度為N的信號序列，得到rX N的接收信號矩陣R』，其中N大於64，r大於2 ; 2)利用所有需要識別的空時碼，組成碼型集合Ω，取Ω中每種碼型的分組符號數s和分組長度k的組合(s, k)構成特徵量集合(U, V),記第i個組合為(Si, ki), i = I, 2...Z，Z為特徵量集合(U，V)中組合個數； 3)將接收信號矩陣R』的實部和虛部並聯，獲得並聯矩陣R，即
[Re(IT)I 其中Re(.)表示取實部運算，Im(.)表示取虛部運算； 4)計算特徵量函數值: 4a)對於特徵量集合(U，V)中的第i個特徵量組合(Si，10，構造分組相關矩陣R1:
R(Y) R(ks+1)Λ((麼一
4b)計算分組相關矩陣Ri的分組協方差矩陣=Ci = EtR^T]，其中E[.]表示求期望運算，(*)7表示轉置運算； 4c)對分組協方差矩陣Ci做特徵值分解，將得到的特徵值按降序排列，構成特徵值向量I其中，P n為分組協方差矩陣Ci的特徵值，η =1,2,...2rki;取特徵 值向量I的前2Si個特徵值構成有效特徵值向量Iil，用剩餘的特徵值構成噪聲特徵值向量I,」即
4d)根據步驟4c)，求出特徵量組合(Spki)對應的特徵量函數值M(Spki):
ivf M(S1^1) = -1ogC^1 )其中Π (.)表示向量元素連乘運算；
hΠ石2 V/ 5)預估計特徵量，得到新空時碼集合Ω』: 5a)對特徵量集合(U，V)中的每種組合重複步驟4，得到每種組合對應的特徵量函數值，組成特徵量函數值向量:Φ = [Mk1, Ii1)，M (s2, k2)...M(sm, km)...],其中，m =I,2,...Z ； 5b)找出特徵量函數值向量Φ中數值最小的元素對應的特徵量組合^幻，得到新空時碼集合Ω』 ； 6)寫出新空時碼集合Ω』中第j種碼型的編碼矩陣每一列的符號數，組成符號數向量P」，其中j = 1，2...T，T為新空時碼集合Ω』的碼型數； 7)估計部分符號數: 7a)利用步驟(3)中的R和步驟(5b)中的分組長度k，構造部分相關矩陣V:
2.根據權利要求1所述的基於部分序列參數檢測的空時碼模式盲識別方法，其特徵在於，所述步驟(2)中的空時碼集合Ω，包括正交空時分組碼，準正交空時分組碼和非正交空時分組碼。
3.根據權利要求1所述的基於部分序列參數檢測的空時碼模式盲識別方法，其特徵在於，所述步驟(2)中的組合(Si，10，其每一種組合對應空時碼集合Ω中的一種碼型或多種碼型。
4.根據權利要求1所述的基於部分序列參數檢測的空時碼模式盲識別方法，其特徵在於，所述步驟4c)中的特徵值分解，採用正交對角分解法，即先在分組協方差矩陣Ci兩邊分別乘以正交矩陣Q及其轉置矩陣，得到特徵值對角矩陣Λ = Q1CiQ ;再從特徵值對角矩陣Λ中提取分組協方差矩陣Ci的特徵值。
5.根據權利要求1所述的基於部分序列參數檢測的空時碼模式盲識別方法，其特徵在於，所述步驟5b)中的新空時碼集合Ω』，是由空時碼集合Ω中所有分組符號數為〗，且分組長度為k的碼型組成的集合,該集合包括一種或多種碼型,其中s≥2，k≥1。
6.根據權利要求1所述的基於部分序列參數檢測的空時碼模式盲識別方法，其特徵在於，所述步驟(6)中的新空時碼集合Ω』中第j種碼型的編碼矩陣，其與新空時碼集合Ω』中其他碼型的編碼矩陣具有相同的列數，但每一列含有的編碼符號數不盡相同。
【文檔編號】H04L1/06GK103490863SQ201310469951
【公開日】2014年1月1日 申請日期:2013年10月7日 優先權日:2013年10月7日
【發明者】盧小峰, 張海林, 程文馳, 董陽, 郭松, 張立 申請人:西安電子科技大學