0 引言

對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行信噪比(Signal?to?Noise Radio,SNR)估計(jì)在當(dāng)前以及未來的通信系統(tǒng)中具有重要的作用，如實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)編碼調(diào)制(Adaptive Coding and Modu?lation,ACM)、鏈路功率控制(Power Control,PC)等。

本文考慮多進(jìn)制相移鍵控(Multiple Phase ShiftKeying,MPSK)信號(hào)在加性高斯白噪聲(Additive WhiteGaussian Noise,AWGN)信道下的SNR 估計(jì)。該問題前人有較多研究成果。有導(dǎo)頻輔助的SNR估計(jì)算法，導(dǎo)頻符號(hào)的存在降低了傳輸效率;有多項(xiàng)式逼近算法，然而該算法只能用于BPSK 和QPSK信號(hào);也有一種基于判決的估計(jì)算法，判決過程增加了實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度;以及一種改進(jìn)的M2M4算法，該算法在SNR較低時(shí)估計(jì)誤差較大。

本文提出一種基于信號(hào)包絡(luò)均值和方差的SNR估計(jì)算法，該算法有準(zhǔn)確的估計(jì)性能且運(yùn)算量小，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度低，有很好的應(yīng)用價(jià)值。

1 系統(tǒng)模型

MPSK信號(hào)可表達(dá)為 SMPSK (t)其中A 為信號(hào)幅度， fc 為載波頻率，θm = 2πm /M (m = 0,1,2,…，M - 1) 為載波相位。假設(shè)信號(hào)在傳輸過程中只受AWGN的影響，并且接收端實(shí)現(xiàn)了理想的載波和符號(hào)同步，則接收信號(hào)樣本的I路和Q路分量分別為：

其中nI (n) 和 nQ(n) 均值為0,方差為 σ2,信號(hào)分量和噪聲分量相互獨(dú)立。SNR 估計(jì)算法的性能通常用歸一化均方誤差(Normalized Mean Square Er?ror,NMSE)來表示，公式為：

2 基于信號(hào)包絡(luò)的估計(jì)方法

此處提出一種基于信號(hào)包絡(luò)均值和方差的估計(jì)算法，基本原理是在AWGN信道條件下，可將接收信號(hào)包絡(luò) a(n) 的均值和方差分別當(dāng)作信號(hào)功率和噪聲功率，當(dāng)信號(hào)為復(fù)信號(hào)時(shí)，信號(hào)包絡(luò)為：

3 仿真分析

以下將本文算法與文獻(xiàn)中4 種算法作仿真比較，仿真對(duì)象分別為QPSK和8PSK信號(hào)，數(shù)據(jù)長(zhǎng)度均為2 000,每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)重復(fù)計(jì)算200次，SNR范圍為[-10:5: 20],結(jié)果如圖1~圖4所示。

由以上各圖可知，本文算法在很寬的SNR 范圍內(nèi)均有良好的估計(jì)性能，僅在SNR低于-5 dB時(shí)有一定偏差，且能用于不同階數(shù)的MPSK信號(hào)。

4 結(jié)語

本文對(duì)MPSK 信號(hào)提出了一種有效的SNR 估計(jì)算法，該算法估計(jì)準(zhǔn)確性高，且實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度低，有良好的應(yīng)用價(jià)值。仿真驗(yàn)證了算法的性能，得到了可靠的結(jié)論。