[发明专利]基于ADMM的超窄带和CP-OFDM共存系统中的超窄带信号检测方法

说明书

本发明公开了一个基于ADMM的超窄带和CP‑OFDM共存系统中的超窄带信号检测方法。该检测方法中将频域内的超窄带信号建模为单频信号，进一步将超窄带信号检测转换为一组多个单频信号的检测。当超窄带信号和宽带信号在LTE‑A系统中共存时，该模型将多个用户在时域中连续发送的信号排成一排，并取其中不受块间干扰的两部分的差，根据CP‑OFDM信号的特点，这一部分仅含有需要检测的超窄带信号。基于ADMM方法建立稀疏‑低秩联合检测方法。该方法较传统稀疏检测方法，对信号的低秩性进行联合估计，根据仿真验证，该算法相较于传统MP、OMP及LASSO这三种算法在MSE及检测概率这两种性能均更优。

【技术领域】

本发明属于物联网领域，具体涉及基于ADMM的超窄带和CP-OFDM共存系统中的超窄带信号检测方法。

【背景技术】

近年来，物联网(IoT)在工业界和学术界受到广泛关注，并迅速应用于智能家居，智能教育，智能医疗，可穿戴设备，车载设备等行业。与此同时，诸如LTE- A和Wi-Fi等宽带通信系统发展迅速并广泛用于个人通信。为了充分利用频带，物联网网络和宽带系统经常在未经许可的频带中共存。考虑CP-OFDM由于其出色的抗频率选择性和频谱效率，在宽带通信中起着主导作用，当CP-OFDM系统与物联网共存时研究信号传输是一项有挑战但却很有价值的任务。目前，来自不同工业需求的各种物联网服务导致多个物联网传输要求。根据数据传输速率的不同需求，物联网服务可以分为三类：高，中，低速率服务。目前，市场上广泛使用的大多数物联网业务都是通过蓝牙和Wi-Fi等短距离通信技术承载，但非运营商移动网络存在覆盖范围，用户容量和传输距离有限等缺陷，无法实现“万物互联”此外，近年来，对远程抄表，环境监测和车载设备等低速率服务的需求迅速增加。这些业务需要较低的传输速率，但对功耗特别敏感，需要较大的网络覆盖范围。同时，这些传感和控制类型的大量低速率业务分布广泛。虽然2G已经开展了部分低功耗需求的物联网服务，仍然存在很多无法满足的需求。为了实现广泛的覆盖范围，大量的连接和低能量的网络要求，低功率广域网在该领域显示出巨大的潜力。作为LPWAN的关键技术之一，具有极高频带利用率和低成本的优点的超窄带(UNB)技术可以通过改善调制模式来降低传输信号的带宽，并且可以有效地提高系统的频带利用率。UNB传输仅需要非常窄的必要带宽，非常小的功耗和低带外辐射功率来实现低速数据传输。因此，UNB技术由于其超窄带和低功率，对CP-OFDM系统影响极小，因此是LPWAN与CP-OFDM系统共存时一种有希望的解决方案。

当超窄带系统与CP-OFDM系统共存时，超窄带信号的检测问题仍然是一个悬而未决的问题。从窄带信号的检测方法出发，目前最新的算法是一种基于贝叶斯学习的LTE-A系统窄带干扰的检测方法，与传统的检测方法相比，该方法具有较高的性能。在频域，超窄带信号与窄带信号类似，由于带宽窄，呈现出稀疏的特性。然而在频域，考虑到超窄带信号的带宽比窄带信号更窄，从而每个符号在时域中持续更长时间，一个符号在时域中的持续时间可以达到毫秒甚至到秒级。因此超窄带信号在时域中呈现低秩的特性。同时，考虑到由于某些超窄带用户处于移动状态，会产生由多普勒效应影响的频率偏移，因此，与窄带信号检测方法不同，通过利用超窄带信号稀疏、低秩的特性，应该提出新的模型和新的解决方案。

【发明内容】

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种基于ADMM的超窄带和CP-OFDM共存系统中的超窄带信号检测方法。该方法较传统稀疏检测方法，对信号的低秩性进行联合估计，根据仿真验证，该算法相较于传统MP、OMP及 LASSO这三种算法在MSE及检测概率这两种性能均更优。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

基于ADMM的超窄带和CP-OFDM共存系统中的超窄带信号检测方法，包括以下步骤：

步骤1，从基站接收到的信号中提取出初始频域信号ΔR'，在初始频域ΔR' 信号中引入频率偏移矩阵，建立受到频偏干扰的低秩、稀疏的频域信号R'_B；