基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。     

基于卷积神经网络的串行空时分组码盲识别算法

针对多输入单输出(multiple input single output, MISO)系统中的空时分组码(space-time block code, STBC)盲识别问题, 提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的串行STBC识别方法。首先, 结合STBC识别问题提出了基本CNN (CNN basic, CNN-B)框架; 然后在分析STBC相关性的基础上, 针对空间复用和Alamouti信号混叠问题, 设计了基于相关性的CNN (CNN based on correlation, CNN-BC)模型; 最后将STBC数据集输入到网络模型中, 完成网络的训练和识别测试。仿真结果表明, 相比于基于特征提取的传统算法, 该方法将可识别的STBC扩展到了6种, 并且在低信噪比下的识别准确率更高, 识别过程可控制在微秒级别, 具有较高的工程应用价值。     

一种有效的STBC-OFDM联合信道估计解码算法

提出一种针对空时块码正交频分复用(STBC-OFDM)系统在信道不确知或时变情况下的低复杂度联合信道估计与解码算法.该算法推导的出发点是观察到STBC-OFDM系统中关于信道参数的最小二乘代价函数与只有线性处理的STBC解码最小二乘代价函数是等价的,从而可利用循环最小化迭代方法求解.在这两个代价函数求解各自参数过程中,可以充分利用OFDM的信号特征和STBC的正交结构特征,使计算量大为减少.在迭代过程中,信号先不考虑有限字符性质,而是取值任意的随机变量.估计出信号值后利用有限字符性质进行量化修正,避免了此类迭代算法中的穷举运算,从而降低了计算量,加速了算法收敛速度.仿真结果表明了该算法的有效性.     

频率选择信道下STBC-OFDM信号盲识别

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。     

基于高阶累积量和小波变换的调制识别算法

针对当前调制识别算法在低信噪比下识别率不高的问题,提出结合高阶累积量和小波变换的混合调制识别算法。该算法利用了小波变换提取的两个特征参数,以及基于四阶和六阶累积量构造出一个新的特征参数,并应用反向传播神经网络分类器对调制信号进行识别。仿真结果证明,该算法能够在信噪比低至2 dB时,识别率仍可达到98%以上,由此证明了该方法的有效性和稳健性。     

一种基于高阶累积量的数字调相信号识别方法

针对当前通信信号中常用的数字调相信号BPSK、QPSK、π/4-QPSK、8PSK的调制识别问题,提出了一种基于信号差分高阶累积量的识剐算法.该算法分两个层次进行调制识别,首先利用信号的四阶累积量特征对BPSK、QPSK和{π/4-QPSK、8PSK}信号进行识别,然后再利用信号差分的四阶和八阶累积量特征对π/4-QPSK、8PSK信号进行识别.从理论上分析了的该算法的有效性,并通过计算机仿真验证了算法具有良好的性能.     

频率选择性衰落信道下的星形QAM信号载波盲估计

针对通信对抗和QAM信号解调的实际应用,建立多径和频率选择性衰落信道下的QAM信号模型,提出一种利用特定高阶循环累积量估计星形QAM载波的方法.通过理论分析可证明在平稳和非平稳高斯噪声背景和衰落信道特性下,星形8、16QAM信号的特定四阶循环累积量仅在载波位置处存在,因此可通过检测此循环频率实现载波的估计.该算法可推广到更高阶星形QAM信号.仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于JADE与特征提取的正交/非正交空时分组码盲识别

针对非协作多输入多输出通信系统中正交空时分组码(orthogonal space-time block codes, OSTBC)与非正交空时分组码(non-orthogonal space-time block code, NOSTBC)的盲识别问题,提出结合特征值矩阵联合近似对角化(joint approximate diagonalization of eigenvalue matrix, JADE)与特征提取的盲识别方法。首先将接收信号转换为盲源分离问题中的线性瞬时混合模型,然后利用JADE算法估计出该模型的虚拟信道矩阵,根据该信道矩阵的相关矩阵为数量矩阵的特点,从相关矩阵中提取特征参数,利用此特征参数识别OSTBC与NOSTBC。仿真结果表明,在较低信噪比以及不同的调制模式下,所提方法均可有效识别出OSTBC与NOSTBC。     

基于循环累积量的星形QAM载波盲估计

针对通信对抗和正交幅度调制(QAM)信号解调的实际应用,提出一种利用特定高阶循环累积量估计星形QAM载波的方法。由于高阶循环累积量能有效抑制平稳噪声和非平稳高斯噪声,通过理论分析可证明在上述噪声背景下,星形8、16 QAM信号的特定四阶循环累积量仅在载波位置处存在,因此可以通过检测此循环频率实现载波的估计。该算法可推广到更高阶星形QAM信号。仿真实验验证了该算法的有效性。     

交替二进制偏移载波信号的多参数盲估计

针对恒包络交替二进制偏移载波(alternate binary offset carrier, AltBOC)信号调制方式复杂, 导致信号参数盲估计困难的问题, 提出一种基于频域累积的循环谱盲估计算法。首先根据信号模型求取AltBOC信号的循环自相关函数, 并将该循环自相关函数等效为16个子信号的循环自相关函数之和; 其次利用傅里叶变换分别对其循环谱进行表示, 并在此基础上进行频域累积, 最后利用信号在循环频率截面上的尖锐脉冲间隔规律估计AltBOC信号的伪码速率、副载波速率以及载频。仿真结果和理论分析表明, 该算法对AltBOC信号的多参数估计能得到较为精确的结果。     

基于STBC的双层预编码MIMO系统

提出一种结合空时分组码(space-time block coding, STBC)与双层预编码的方法。建立了基于STBC的双层预编码多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统模型,给出了预编码赋形权矢量的构造方法,利用预编码形成的两个虚拟子信道同时传输两个数据流,同时结合Alamouti STBC构成混合编码,带来分集增益;针对STBC双层预编码系统设计了一种低复杂度的译码方法。理论和仿真结果表明,新系统可以同时带来分集增益和复用增益,有效提高系统信道容量,与通常的MIMO系统相比,误码性能得到明显改善。     

基于空时分组编码的水声MIMO通信系统仿真研究

为了提高水声信道的信道容量,将多输入多输出（MIMO）技术用于水声信道,提出一种基于空时分组编码（STBC）的MIMO通信系统。为了抵抗水声多径传播造成的频率选择性衰落,接收机采用MIMO判决反馈均衡器,结合二阶锁相环路补偿载波相位偏移,将水声信道转换为频率非选择性信道。通过计算机仿真证明了该方法的有效性,并与单输入单输出（SISO）系统以及采用空时网格编码（STTC）的MIMO系统进行了性能对比,结果表明STBC和STTC可以获得两倍于SISO的频带利用率和较低的误码率,STBC系统的误码率性能比STTC略差,但编译码计算量远低于STTC系统,更适于实际应用。     

无线传感器网络中的异步协作通信方案

为了改善多跳传感器网络的性能,提出了一种基于三种空间分集技术的异步协作传输模式.该模式是考虑非同步网络传输,多个传感器通过共享天线,形成虚拟多天线发送/多天线接收(MIMO)的协作通信,并利用空时编码、发射天线选择和信号空间分集三种空间分集技术,有效抵制传输信道的衰落,提高了系统的分集增益.通过蒙特卡罗仿真,结果表明,对比传统的单发单收传输模式和异步空时协作传输模式,该传输模式获得了更高的分集增益,提高了系统的性能,从而节省了网络的能量损耗.     

基于加窗四阶累量时延估计的微瞬态电磁辐射信号检测算法

以研究微弱瞬态电磁辐射信号的探测手段为目的,提出了一种基于加窗四阶累量时延估计的检测算法。利用高阶累量对高斯噪声的抑制作用以及相干平滑变换对微弱窄带噪声的弱化效果,将低信噪比条件下非周期微弱放电信号的检测问题转化为周期性时延参数的估计问题。仿真及实验比较了加窗四阶累量互相关、非加窗四阶累量互相关及传统互相关时延估计3种算法的检验性能。结果表明,经过加窗处理的四阶累量时延估计算法在相关高斯白噪声、非相关高斯白噪声及窄带噪声3种噪声条件下的检测性能都优于其他两种方法,比较适合用于微弱电磁辐射源的远距离探测。     

Joint channel estimation and symbol detection for space-time block code

The simplified joint channel estimation and symbol detection based on the EM (expectation-maximization) algorithm for space-time block code (STBC) are proposed. By assuming channel to be invariant within only one STBC word and utilizing the orthogonal structure of STBC, the computational complexity and cost of this algorithm are both very low, so it is very suitable to implementation in real systems.     

空时自适应处理对GPS信号影响与补偿方法

通过推导C/A码全球定位系统(global positioning system, GPS)信号分别经空域自适应处理和空时自适应处理的相关函数,研究了阵列信号处理对C/A码GPS信号捕获性能的影响。理论分析表明,空域自适应处理不影响捕获;而空时自适应处理在抑制干扰的同时使信号产生了畸变,降低了同步和码跟踪精度。针对空时自适应处理造成的信号失真,利用维纳滤波对失真的相关函数进行补偿。仿真结果表明补偿后相关函数的波形有了明显改善,空时自适应处理带来的信号失真也得到有效校正。     

Optimal MMSE successive interference cancellation in group-wise STBC MIMO systems

1.INTRODUCTIONInformationtheoryshowsthat a multiple-input multi-ple-output(MI MO)communication systemcan effi-ciently increase system capacity in rich scatteringwireless channel environment without additional pow-er and frequency spectrumrequirement as traditionaltechniques need[1,2].Transmission schemes based onMI MO typically fall into two categories:data ratemaxi mization schemes and diversity maxi mumschemes.The representative of the first category isBell laboratories layered space…