[发明专利]通信系统中基于无限成分数的t混合模型的调制信号的盲检测方法

摘要

本发明公开了通信系统中一种基于无限成分数的t混合模型的调制信号的盲检测方法，本方法充分利用了无线混合成分结构和t分布所带来两方面的优点，可以获得更好的检测效果。本发明采用一个具有无限成分数的t混合模型来建模接收到的调制信号在星座图空间中的分布情况，通过估计该混合模型的参数，从而获得信号的各个采样点由各个欲划分出的类所产生的概率，最后进行判决，将每个采样点关于各个类的概率值中的最大值所对应的序号作为该像素点最终所分配到的类，从而完成盲检测过程。本发明的方法可以有效地提高盲检测的效果，对接收信号中出现的野值点和噪声具有较高的鲁棒性，此外，本方法可以根据接收到的信号情况自适应的调节模型的混合成分数目，从而可以自动判断出当前的调制方式，使通信系统的智能性大大提高。

主权项

1.通信系统中基于无限成分数的t混合模型的调制信号的盲检测方法，其特征在于包括以下步骤：(1)设接收到的调制信号为其中每个信号的采样点x_n为星座图空间中的一个二维矢量，N为信号采样点的数目；首先产生N个服从[1，L]区间上均匀分布的随机整数，统计该区间上各整数j(j＝1，...，L)出现的概率δ_j；即，如果产生了N_j个整数j，那么δ_j＝N_j/N；对于每个x_n所对应的隐变量z_n的初始分布为q(zn)=Πj=1Lq(znj=1)=Πj=1Lδj,]]>其中q(z_nj＝1)表示当前采样点x_n由具有无限成分数的t混合模型中的第j个成分产生的概率；(2)设定超参数的初始值；对于所有的j(j＝1，...，L)，m_j＝0，λ_j＝1，ρ_j可以取3～20之间的任意数，W_j＝10·I，I为单位矩阵，v_j可以取1～100之间的任意数，α可以取1～10之间的任意数；此外，迭代次数计数变量k＝1；(3)更新隐变量的分布，即，其超参数的更新公式为：v~nj1=12[q(znj=1)·2+vj],]]>v~nj2=12[q(znj=1)·<(xn-μj)TΛj(xn-μj)>+vj],]]>其中<(xn-μj)TΛj(xn-μj)>=2λ~j+ρ~j(xn-m~j)TW~j(xn-m~j);]]>在首次迭代中计算<(x_n-μ_j)^TΛ_j(x_n-μ_j)>时，(4)更新随机变量的分布，即，q(μj,Λj)=N(μj|m~j,λ~jΛj)W(Λj|W~j,ρ~j),]]>其超参数的更新公式如下：λ~j=λj+Σn=1Nq(znj=1)·<unj>,]]>m~j=1λ~j(λjmj+Σn=1Nq(znj=1)·<unj>·xn),]]>ρ~j=ρj+Σn=1Nq(znj=1),]]>W~j-1=Wj-1+λjmjmjT+Σn=1Nq(znj=1)·<unj>·xn·xnT-λ~jm~jm~jT,]]>其中，<unj>=v~nj1/v~nj2;]]>(5)更新随机变量的分布，即，其超参数的更新公式为：β~j1=1+Σn=1Nq(znj=1),]]>β~j2=α+Σn=1NΣi=j+1Lq(zni=1);]]>(6)更新隐变量的分布q(zn)=Πj=1L(γ~njΣj′=1Lγ~nj′)znj]]>其中γ~nj=exp{Σi=1j-1<log(1-Vi)+<logVi>+[12<log|Λj|-<logunj>-12<unj>·<(xn-μj)TΛj(xn-μj)>]},]]>在上式中，各项期望<·>的计算公式如下：<logVi>=Γ(β~j1)′Γ(β~j1)-Γ(β~j1+β~j2)′Γ(β~j1+β~j2),]]><log(1-Vi)>=Γ(β~j2)′Γ(β~j2)-Γ(β~j1+β~j2)′Γ(β~j1+β~j2),]]><logunj>=Γ(v~nj1)′Γ(v~nj1)-logv~nj2,]]><log|Λj|>=Σd=12Γ(ρ~j+1-d2)′/Γ(ρ~j+1-d2)+log|W~j|+2log2,]]>其中Γ(·)为标准的gamma函数，Γ(·)′为标准gamma函数的导数；此外，<(x_n-μ_j)^TΛ_j(x_n-μ_j)>和<u_nj>的计算方法已分别在步骤(3)和步骤(4)给出；(7)更新自由度参数即，解如下含有v_j的方程：1+1Σn=1Nq(znj=1)Σn=1Nq(znj=1)[<logunj>-<unj>]+log(vj2)-Γ′(vj/2)Γ(vj/2)=0,]]>可以选用常用的数值计算方法，如牛顿法，快速地获得此方程的解v_j；(8)计算当前迭代后的似然值LIK_k，k为当前的迭代次数：LIKk=Σn=1NΣj=1L{q(znj=1)·[Σi=1j-1<log(1-Vi)>+<logVi>+(12<log|Λj|>]]>-<logunj>-12<unj>·<(xn-μj)TΛj(xn-μj)>)]}]]>(9)计算当前迭代后与上一次迭代后的似然值的差值ΔLIK＝LIK_k-LIK_k-1；如果ΔLIK≤δ，那么参数估计过程结束，否则转到步骤(3)，k的值增加1，继续进行下一次的迭代；阈值δ的取值范围为10^-5～10^-4；(10)判决：将与每个采样点n相关的q(z_nj＝1)，j＝1，...，L中的最大值所对应的序号作为该采样点x_n所最终分配到的类C_n，即Cn={i=argmaxjq(znj=1)},]]>从而完成盲检测过程。