MPSK信号一种有效的SNR估计算法

时间:2022-07-20 02:19:16

MPSK信号一种有效的SNR估计算法

摘 要: 对接收信号进行信噪比估计是许多通信系统要完成的重要工作。具有恒包络特性的mpsk信号是常见的调制信号,对该类信号提出了一种有效的信噪比估计算法,该算法利用信号包络的均值和方差进行估计,具有计算量小复杂度低的优点。用Matlab仿真了该算法的性能,并与其余几种算法做了比较,结果表明该算法估计准确,有很好的应用价值。

关键词:信噪比估计; 恒包络; MPSK信号; Matlab仿真

中图分类号: TN911.7?34 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X(2013)19?0055?02

0 引 言

对接收信号进行信噪比(Signal?to?Noise Radio,snr估计在当前以及未来的通信系统中具有重要的作用,如实现自适应编码调制(Adaptive Coding and Modulation,ACM)、链路功率控制(Power Control,PC)等。

本文考虑多进制相移键控(Multiple Phase Shift Keying,MPSK)信号在加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise,AWGN)信道下的SNR估计。该问题前人有较多研究成果。文献[1]提出有导频辅助的SNR估计算法,导频符号的存在降低了传输效率。文献[2]提出多项式逼近算法,然而该算法只能用于BPSK和QPSK信号。文献[3]提出一种基于判决的估计算法,判决过程增加了实现复杂度。文献[4]提出一种改进的M2M4算法,该算法在SNR较低时估计误差较大。

本文提出一种基于信号包络均值和方差的SNR估计算法,该算法有准确的估计性能且运算量小,实现复杂度低,有很好的应用价值。

1 系统模型

MPSK信号可表达为[SMPSKt=Aej2πfct+θm],其中[A]为信号幅度,[fc]为载波频率,[θm=2πmM (m=0,1,][2,…,M-1)]为载波相位。假设信号在传输过程中只受AWGN的影响,并且接收端实现了理想的载波和符号同步,则接收信号样本的I路和Q路分量分别为:

[In=SIn+nIn=Ancosθmn+nIn]

[Qn=SQn+nQn=Ansinθmn+nQn]

其中[nIn]和[nQn]均值为0,方差为[σ2,]信号分量和噪声分量相互独立。待估计的SNR可以表示为[μ=(S2I+S2Q)EN2I+N2Q=A22σ2]。SNR估计算法的性能通常用归一化均方误差(Normalized Mean Square Error, NMSE)来表示,公式为:

[NMSE=Ep-p2p2=i=1Nspi-p2Nsp2]

式中:[pi]为每次运算的估计值;[p]为信噪比真实值;[Ns]为重复次数。

2 基于信号包络的估计方法

此处提出一种基于信号包络均值和方差的估计算法,基本原理是在AWGN信道条件下,可将接收信号包络[an]的均值和方差分别当作信号功率和噪声功率,利用[u=Ean2Varan]进行SNR估计。当信号为复信号时,信号包络为:

[an=I2n+Q2n=A2n+h2n+2Ankn]

式中:[kn=cosθmnnIn+sinθmnnQn;][h2n=][n2In+n2Qn。]因为信号和噪声是不相关的,因此[an]的均值:[e=Ean=EA2n+E2Ankn+Eh2n=][A2+2σ2,] 方差[v=Ean-e2=A4+8σ2A2+8σ4-][A2+2σ2=4σ2A2+σ2,]定义[z=ve2,]则有:

[z=4σ2A2+A4A2+2σ22=μ2+4μ+2μ+12-1]

将上式变形得:

[1-z=μμ+12]

因此[μ=111-z-1,]由此便可得到SNR的估计值。

3 仿真分析

以下将本文算法与文献[1?4]中4种算法作仿真比较,仿真对象分别为QPSK和8PSK信号,数据长度均为2 000,每个数据点重复计算200次,SNR范围为[-10:5:20],结果如图1~图4所示。

由以上各图可知,本文算法在很宽的SNR范围内均有良好的估计性能,仅在SNR低于-5 dB时有一定偏差,且能用于不同阶数的MPSK信号。

4 结 语

本文对MPSK信号提出了一种有效的SNR估计算法,该算法估计准确性高,且实现复杂度低,有良好的应用价值。仿真验证了算法的性能,得到了可靠的结论。

参考文献

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