[发明专利]一种复BPSK信号盲处理结果的可信性评估方法有效
申请号: | 201310594220.7 | 申请日: | 2013-11-22 |
公开(公告)号: | CN103607370A | 公开(公告)日: | 2014-02-26 |
发明(设计)人: | 胡国兵;高燕;吴珊珊;崔金魁;王书旺;顾正飞 | 申请(专利权)人: | 南京信息职业技术学院 |
主分类号: | H04L27/38 | 分类号: | H04L27/38;H04B17/00;H04L1/00 |
代理公司: | 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 | 代理人: | 朱戈胜;朱芳雄 |
地址: | 210023 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明提出了一种复BPSK信号盲处理结果的可信性评估方法,该方法在无信号先验知识的条件下,先根据调制方式识别结果对应的信号模型构造参考信号,在分析参考信号与观测信号的采样序列的相关累加模值曲线特性的基础上,根据相关系数及相关系数符号一致性特征来对复BPSK信号盲处理结果的可信性进行判断。本发明提出的方法在较低信噪比条件下,可实现对复BPSK信号盲处理结果的可靠性检验,且无需信号的先验信息。 | ||
搜索关键词: | 一种 bpsk 信号 处理 结果 可信性 评估 方法 | ||
【主权项】:
1.一种复BPSK信号盲处理结果的可信性评估方法,复BPSK信号盲处理过程包括调制方式识别和解码,其特征在于:采用假设检验法对复BPSK信号盲处理结果的可信性进行评估,设有限观测时间内待盲处理的复BPSK信号为:s ( t ) = Ae j ( 2 π f 0 t + θ ) Σ k = 1 N c e jπ c k Π T c ( t - kT c ) , 0 ≤ t < T ]]> 其中,T为观测时间,A为信号幅度,f0为信号载频,θ为信号的初始相位,Nc为信号的码长,Tc为信号的码元宽度,ck为第k个码字,取值为0或1;分别对复BPSK信号的载频、码字、码长和码元宽度进行参数估计,得到的参数估计值分别为
和
建立叠加了噪声的复BPSK信号的观测信号的采样序列为:x ( n ) = s ( n ) + w ( n ) = Ae j ( 2 π f 0 nΔt + θ ) Σ k = 1 N c e jπ c k Π T c ( nΔt - k T c ) + w ( n ) , 0 ≤ n < N - 1 ]]> 其中,Δt为信号的采样间隔,s(n)为复BPSK信号的采样信号,w(n)为复零均值限带高斯白噪声,N为样本个数,信号的信噪比为SNR=A2/2σ2,σ2为样本方差;首先,假设调制方式识别正确且无解码错误,即在盲处理过程中识别的调制方式为BPSK,且不存在解码错误,则可信性评估方法包括以下步骤:步骤1,根据调制方式识别结果构建相应的参考信号,将参考信号与观测信号的采样序列相关累加取模,得到相应的相关累加模值,具体步骤如下:(1-1)根据复BPSK信号构造的参考信号为:y 0 ( n ) = e - j 2 π f ^ 0 nΔt Σ k = 1 N ^ c e - jπ c ^ k Π T ^ c ( nΔt - k T ^ c ) , 0 ≤ n ≤ N - 1 ]]> (1-2)将参考信号y0(n)与观测信号的采样序列作相关累加,得到相关累加为:z ( n ) = Σ m = 0 n x ( m ) y 0 ( m ) = s 0 ( n ) + w 0 ( n ) , 0 ≤ n ≤ N - 1 ]]> 其中,w0(n)为噪声部分,s0(n)为信号部分,w 0 ( n ) = Σ m = 0 n w ( m ) y 0 ( m ) ]]>s 0 ( n ) = Σ m = 0 n Ae j ( 2 πΔfnΔt + θ ) Σ k = 1 N ^ c e - jπ c ^ k Π T ^ c [ nΔt - ( k - 1 ) T ^ c ] · Σ k = 1 N c e jπ c k Π T c [ nΔt - ( k - 1 ) T c ] ]]> 其中,
为载频估计误差,当Δf的值趋向于0时,得到信号部分的近似值为:s0(n)≈A(n+1)ej(πnΔfΔt+θ)(1-3)对相关累加取模,得到的相关累加模值为:g(n)=|z(n)|=|s0(n)+w0(n)|≈A(n+1)+ω'(n)其中,A(n+1)为g(n)的确定性分量,ω'(n)为g(n)的等效的噪声分量;步骤2,对相关累加模值提取相关系数特征C1,具体步骤为:(2-1)计算相关累加模值的相关系数r为:r = Σng ( n ) Σ n 2 Σ g 2 ( n ) ]]> (2-2)将相关系数r作非线性变换得到:p = 0.5 ln 1 + r 1 - r ]]> 通过非线性变换,将相关系数r的分布范围从(-1,1)之间变换到(-∞,+∞)之间,p近似服从正态分布;(2-3)计算相关系数r作非线性变换后的正态偏移量为:Z = p - ζ 0 σ z ]]> 其中,ζ0=0.5ln(1+ρ0)/(1-ρ0),此处ρ0=0.99,标准差
def(g(n))为自由度;(2-4)在显著性水平α下,此处0.0001≤α≤0.01,计算门限值为:Th=-zα其中,zα为标准正态分布的上α分位点,可通过查询标准正态分布表获得,若Z<Th,则相关系数特征C1=1,否则C1=0;步骤3,当相关系数特征C1=1时,为了进一步确定采样区间内是否存在一位错误解码,需要计算相关系数符号一致性特征C2,具体步骤为:(3-1)用小波变换法估计错误解码区间的起点和终点,所述错误解码区间为相关累加模值g(n)的曲线在错误解码位置产生折断而形成一个以折断的起点和终点构成的区间,设相关累加模值g(n)错误解码区间的起点与终点位置分别为
和
则其可分段表示为:g ( n ) = g c 0 ( n ) , 0 ≤ n e 0 - 1 g e ( n ) , n e 0 ≤ n ≤ n e 1 g c 1 ( n ) , n e 1 + 1 ≤ n ≤ N - 1 ]]> 其中,ge(n)对应错误解码区间内的数据,
和
对应于错误解码区间外的数据;(3-2)分别在相关累加模值的三个区间内计算各自的相关系数,得到ri,其中i=1,2,3;(3-3)计算相关系数的符号向量为:s i = 1 , r i > 0 0 , r i = 0 - 1 , r i < 0 , ]]> 其中i=1,2,3;(3-4)若符号向量S1、S2和S3的符号相同,则C2=1,若符号向量S1、S2和S3的符号不同,则C2=0;步骤4,检验评估结果:若C1=1且C2=1,则调制方式识别正确且无解码错误,则假设成立,复BPSK信号盲处理结果可信;若C1=0,则调制方式识别错误,则假设不成立,复BPSK信号盲处理结果不可信;若C1=1且C2=0,则调制方式识别正确但存在解码错误,则假设成立,但复BPSK信号盲处理结果不可信。
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