[发明专利]一种基于粒子滤波的符号同步方法

权利要求书

1.一种基于粒子滤波的符号同步方法，其特征在于：实现步骤如下：

步骤1、对输入的一路或两路模拟基带信号,进行采样，得到数字信号；

其中，对于二进制调制，输入的一路模拟基带信号为x(t)，经模数转换得到一路数字信号x(nT_s)；对于多进制调制，输入的基带信号为两路模拟信号x_I(t)和x_Q(t)，经模数转换后得到两路信号x_I(nT_s)和x_Q(nT_s)；采样率为f_s，采样间隔为n为采样点的序号；

步骤2、产生粒子；

按照设定的概率分布π,对每个符号周期产生N个粒子样本，N个粒子样本对应的定时偏差记为上标i表示样本序号，i=1,2,…,N，下标r为符号周期序号，r=1,2,…；

步骤3、粒子滤波初始化；

步骤3.1，记r=1时产生的N个粒子样本值为其中每一个粒子的重要性权值为

步骤3.2，将步骤3.1输出的每个粒子重要性权值进行归一化

w~1(i)=w1(i)Σi=1Nw1(i)=1N---(1)]]>

步骤3.3，计算定时偏差估计值

ϵ^1=Σi=1Nϵ1(i)w~1(i)---(2)]]>

步骤4、根据当前符号的定时偏差估计值对步骤一输出的数字信号进行插值滤波，得到最佳采样时刻的插值滤波输出值，实现符号同步；

插值滤波采用频域算法，具体步骤如下：

步骤4.1，对步骤一输出的x(nT_s)信号进行K点FFT，得到频谱R(kf_s/K)；

步骤4.2，对步骤4.1得到的频谱R(kf_s/K)进行相位旋转，得到去除定时偏差的频域数据R′(kf_s/K)：

R′(kfs/K)=R(kfs/K)exp(j2πkfsϵ^rT/K)---(3)]]>

步骤4.3，对步骤4.2输出的R′(kf_s/K)进行IFFT，输出当前符号周期下插值滤波器的输出x'(nT_s)，提取其中最佳采样时刻的输出值x′(rT)，T为码元周期，实现当前符号周期的同步；

步骤5、根据步骤4的插值滤波最佳采样时刻输出值，计算r>1时的测量定时误差u(r)；

对于二进制调制，第r个符号周期的测量定时误差为：

u(r)=u(rT)=x′(rT-12T)[x′(rT)-x′(rT-T)]---(4)]]>

步骤6、对步骤5得到的测量定时误差进行粒子滤波，得到对应符号周期的定时偏差估计值；

具体步骤如下：

步骤6.1,根据状态方程及第r-1个符号周期的定时误差，求得第r个符号周期对应的N个粒子样本的定时偏差；

状态方程为：

ϵr(i)=ϵr-1(i)+μr(i)---(6)]]>

其中，为系统噪声；

步骤6.2,根据观测方程，建立u(r)与的关系；

观测方程根据u(r)与之间的S曲线得到，表示为

u(r)=-(4/T)sin(2πϵr(i))∫01/TG(f)G(1T-f)sinπfTdf+γr(i)---(15)]]>

其中，G(f)为滤波函数，为观测噪声；

步骤6.3,计算第r个符号周期中每一个粒子的重要性权值；

wr(i)=wr-1(i)p(u(r)|ϵr(i))p(ϵr(i)|ϵr-1(i))π(ϵr(i)|ϵ0:r-1(i),u(r))---(7)]]>

其中，表示第r个符号周期的N个粒子样本点的重要性权值；表示在条件下定时误差u(r)的概率密度；表示在条件下的概率密度；

步骤6.4,将步骤6.3输出的第r个符号周期的每个粒子重要性权值进行归一化：w~r(i)=wr(i)Σi=1Nwr(i)---(8)]]>

其中，表示第r个符号周期N个粒子样本点的归一化重要性权值；

步骤6.5,对步骤6.4输出的归一化权值进行重采样；

表示重采样后的N个粒子样本值的定时偏差，重采样后新粒子对应的权值为

步骤6.6,求取第r个符号周期重采样后的定时偏差估计值

ϵ^r=Σi=1Nϵr′(i)w~r(i)---(9)]]>

步骤6.7，将步骤6.6计算得到的带入步骤4，继续步骤4至步骤6，直到实现所有符号周期的同步。