[发明专利]基于随机共振的微弱OFDM子载波数估计方法

说明书

本发明属于通信技术领域，特别涉及一种基于随机共振的微弱OFDM子载波数估计方法，包含：设定采样频率，该采样频率为最低采样频率的N倍，其中，N不小于50；选取双稳态随机共振系统参数；针对经过双稳态随机共振系统的信号，计算倒谱和/或进行哈尔Haar小波变换，估计其实际子载波数。本发明在倒谱法及小波改进法基础上，利用随机共振方法对微弱OFDM信号进行增强，相比传统方法而言，增大输出的峰值，提升检测性能；降低信噪比门限，在信道环境恶劣的情况下发挥优势；提高估计精度；较大程度地提升了对OFDM信号子载波数估计的算法性能，在低信噪比的情况下凸显了一定的优势，具有更好的有效性和鲁棒性，为低信噪比条件下OFDM信号的信息恢复等起到重要作用。

技术领域

本发明属于通信技术领域，特别涉及一种基于随机共振的微弱OFDM子载波数估计方法。

背景技术

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技术由于频谱利用率高、抗多径能力强、实现方便等优点，已成为水声通信、移动通信、短波通信等领域的关键技术之一。在非合作通信条件下，对接收OFDM信号的子载波数进行估计，是准确恢复信息的重要前提，因此，有效估计实际使用子载波数一直是研究人员关注的问题，目前已取得了一些重要成果。总体看来，在信号变弱的情况下，现有方法均会出现不同程度的性能下降，如何在低信噪比条件下实现微弱OFDM信号子载波数的有效估计，已成为本领域亟待探索的研究课题。近年来，随着非线性动力学和统计物理理论的发展，随机共振(Stochastic Resonance，SR)理论及相关技术引起通信领域的日益关注。随机共振能够将噪声的部分能量转化为有用信号的能量，使得系统输出的局部信噪比有了较高的提升，在微弱信号检测等领域取得了不少丰硕成果，为精准、高效提取强噪声背景中的目标信号提供了新的思路。

发明内容

针对现有技术中的不足，本发明提供一种基于随机共振的微弱OFDM子载波数估计方法，通过引入随机共振实现微弱信号的增强，使子载波个数估计性能得到有效提升，基于随机共振的改进算法稳健性强，可以较大程度地提高系统输出的局部信噪比，有效降低估计误差。

按照本发明所提供的设计方案，一种基于随机共振的微弱OFDM子载波数估计方法，包含如下步骤：

A)设定采样频率，该采样频率为预先设定最低采样频率的N倍，其中，N不小于50；

B)选取双稳态随机共振系统参数；

C)针对经过双稳态随机共振系统的信号，估计其实际子载波数。

上述的，B)包含如下内容：

B1)根据信号载波频率数量级确定双稳态随机共振系统参数范围；

B2)针对参数范围，利用人工鱼群算法并结合归一化原理，选取最佳系统参数。

优选的，双稳态随机共振系统表示为：

系统输出功率谱：

，其中，a和b为双稳态随机共振系统参数，为被检测信号，A为信号幅值，f₀为信号频率，Γ(t)为高斯白噪声，ΔU＝a²/4b，ω₀＝2πf，D为噪声强度，f为输入信号频率，系统输出总功率为2πx_m²。

上述的，C)包含如下内容：

C1)对双稳态随机共振系统输出的信号进行预处理，获取其功率谱，并对功率谱取对数；

C2)对C1)得到的数据进行逆Z变换，得到输出倒谱；

C3)对输出倒谱进行谱峰检测，估计出实际子载波数。