[发明专利]一种正交解析常模信号恢复方法

说明书

一种正交解析常模信号恢复方法，本方法是针对信号源的正交性做出优化与改进；具体步骤是：对信号源进行初始化设定，设定所需恢复的信号源为相互正交的常模信号；使用天线阵列接收信号，天线接受到信号源S后，传输信号X＝AS供后续步骤进行相关处理；利用信号源正交与常模特性进行信号模量恢复。并根据信号源正交性，给出信号恢复中新的限制条件使用Gerchberg‑Saxton迭代方式进行信号相位恢复；使用平均模量误差和误码率进行信号恢复性能评估；信号恢复完成，并将其运动到盲均衡中。本发明提出的方法恢复出的信号具有更高的准确性、抗干扰能力和较少限制条件。

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，特别是涉及一种正交解析常模信号恢复方法。

背景技术

盲均衡与盲估计是信号处理领域的重要问题，自适应天线矩阵通常用来解决这类问题。盲估计主要关注对信号源个数的估计与信号波达角度的估计。盲均衡更多侧重于补偿信道中的信号失真，并且通过天线阵列把原始信号从天线接收到的各种信号中分离并恢复出来。目前各行各业仪器设备越来越多采用无线通信方式进行模块间或系统间的通信，而盲均衡与盲分离的一个典型应用场景就是无线通信系统中的信号处理。使用盲均衡的信号恢复技术保证了无线信号经过多信道传输后的准确性，能够把原始信号中有用的部分恢复出来，实际上是保证了无线通信系统的稳定性。

恒模算法(CMA,Constant Modulus Algorithm)是盲均衡与盲估计的一种经典算法，它具有计算复杂度较低、易于实现、收敛性好的特点。但CMA也存在收敛速度较慢、稳态误差较大等问题。

解析恒模方法(ACMA,Analytical Constant Modulus Algorithm)是一种改进的恒模方法，它使用数学上提取特征值的思想实现了一种收敛速度更快、限制条件更宽泛的盲均衡信号恢复方法。但它并没有考虑到如果信号源存在相互正交的特性，该方法寻找最优权重向量的限制条件会发生一定的改变，从而导致信号恢复精度仍有提升空间，特别是噪声干扰较强的条件下信号的恢复精度有待提高。若使用解析常模方法，会导致利用信号间正交性的仪器信号恢复精度不够高，在通信环境较恶劣的情况下容易出现通信不稳定的情况。

因此需要对以ACMA为基础的信号源的正交性做出进一步优化与改进。

在本发明专利申请中，各技术词语和公式参数的含义如下：

1.盲均衡(Blind Equalization)：通过一个未知信道的输出信号，恢复出一个未知的输入信号序列。通常用于补偿无线通信系统中的信道、信号失真。

2.盲估计(Blind Estimation)：在不知道初始信号信息的基础上，估计出目标信号的相关信息，例如信号源个数，信号的传达到天线的角度等。

3.恒模算法(CMA)：盲均衡与盲估计的一种经典算法，它具有计算复杂度较低、易于实现、收敛性好的特点。

4.解析恒模方法(ACMA)：一种改进的恒模方法，使用线性代数以及矩阵论的方法可以快速恢复出原始信号。

5.核函数：将数据映射到高维的一种函数。

6.Househodler变换：将一个向量变换为由一个超平面反射的镜像

7.QZ分解：一种矩阵分解方法，可以把矩阵的特征值提取出来。

8.QR分解：一种矩阵分解方法，将矩阵分解为正规正交矩阵和上三角矩阵。

文中各公式的参数含义是：

w^T代表转置；

代表共轭；

w^*代表共轭转置；

代表列向量；

代表行向量；