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[導(dǎo)讀]對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行信噪比估計(jì)是許多通信系統(tǒng)要完成的重要工作。具有恒包絡(luò)特性的MPSK信號(hào)是常見(jiàn)的調(diào)制信號(hào),對(duì)該類(lèi)信號(hào)提出了一種有效的信噪比估計(jì)算法,該算法利用信號(hào)包絡(luò)的均值和方差進(jìn)行估計(jì),具有計(jì)算量小復(fù)雜度低的優(yōu)點(diǎn)。用Matlab仿真了該算法的性能,并與其余幾種算法做了比較,結(jié)果表明該算法估計(jì)準(zhǔn)確,有很好的應(yīng)用價(jià)值。

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(lái)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(wèn)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(guò)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(guò)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(lái)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。

 

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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(yǔ)

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。

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