[发明专利]高阶调制线性混合信号频偏初相联合估计方法及装置

说明书

本发明属于通信信号处理技术领域，特别涉及一种高阶调制线性混合信号频偏初相联合估计方法及装置，该方法包含：针对两路线性混合信号，按符号周期采样，获取混合离散信号；根据混合离散信号，对频偏与时延联合估计，建立两者的联合估计代价函数；利用神经网络对联合估计代价函数进行预测，通过求解代价函数极值获取频偏与时延的估计值。本发明通过构建频偏与时延的联合代价函数并利用神经网络对代价函数进行预测，进而快速求解代价函数的极值得出频偏与时延估计值；打破传统单参量估计带来性能损失，提高参数估计精度；将神经网络运用到代价函数极值求取，提高参数估计效率，降低求解过程复杂度，性能稳定、高效，具有较强应用价值和发展前景。

技术领域

本发明属于通信信号处理技术领域，特别涉及一种高阶调制线性混合信号频偏初相联合估计方法及装置。

背景技术

近年来，无线通信的应用越来越广泛，而通信环境也越来越复杂，接收机同时接收两个或者多个信号的情况也在所难免。随着成对载波多址技术的广泛应用，第三方普遍侦收到时域和频域完全混叠的两路信号，因此对单通道接收数字调制混合信号的研究具有十分重要的时代意义。参数估计是进行信号解调的基础，截止当前所有的主流估计算法均是基于最大似然估计理论。利用DFT实现相位展开的算法，其主要理论依据是在Moeneclaey的基础上对频差估计的似然函数算法进行了降复杂度处理，虽然提高了算法的收敛速度，但也损失了部分性能。差分求和的估计算法，通过非线性操作和M次方消除干扰因素，但该算法的估计范围十分有限，而且也只能应用MPSK信号。通过改进最大似然估计准则，通过两种导频联合编码辅助载波同步的算法，使参数估计的精度和范围有着大幅度的提高。此外，基于数据辅助下的最大似然估计算法结合辅助信号和极值搜索能够精确的实现对两路信号频偏、初相的估计，但搜索过程过于繁琐，复杂度较高。针对单一信号的频偏、初相估计问题上已有了丰硕的研究成果，对于多路混合信号通过最大似然估计(FFT)也能进行低阶调制信号的参数估计，但对于高阶调制多路混合信号，由于交叉项较多，利用最大似然估计原理推导的估计公式较为复杂，传统的搜索过程又过于繁琐，因此，实现单通道高阶调制线性混合信号频偏、初相的快速精确估计已成为一个待解决的热门问题。

发明内容

为此，本发明提供一种高阶调制线性混合信号频偏初相联合估计方法及装置，实现非合作接收PCMA信号的参数估计，复杂度较低，估计性能强，无需考虑伪极值存在情况，具有较好的应用前景。

按照本发明所提供的设计方案，一种高阶调制线性混合信号频偏初相联合估计方法，包含如下内容：

针对两路线性混合信号，按符号周期采样，获取混合离散信号；

根据混合离散信号，对频偏与初相联合估计，建立两者的联合估计代价函数；

利用神经网络对联合估计代价函数进行预测，通过求解代价函数极值获取频偏与初相的估计值。

上述的，混合离散信号表示为：

其中，g(·)为等效信道滤波器，L₁、L₂为等效信道滤波器的非因果和因果周期，s^(t)_k+m为第t路信号的第k+m个输入符号，h_t为幅度，Δf_t为频偏，为初相，τ_t,k为时间延时，v_k为均值为0、功率谱密度为N₀时的加性高斯白噪声在k时刻的采样值，T为符号周期。

优选的，建立联合估计代价函数，包含如下内容：

首先，信号帧数为N_f，获取混合离散信号中关于信道参数的似然函数；

然后，依据采样率采样过程，获取信号最佳采样；

依据信号最佳采样，将似然函数最大化的求解转化为信道参数函数最小化求解。