[发明专利]基于特征提取和分集技术的空频码模式盲识别方法

摘要

本发明公开一种基于特征提取和分集技术的空频码模式盲识别方法。主要解决现有技术在小样本，低信噪比条件下性能差的问题。其实现步骤为：(1)构造单载波和双载波解调矩阵；(2)计算协方差矩阵，并分解该矩阵生成特征值矩阵；(3)对特征值矩阵进行迭代生成迭代特征值矩阵；(4)利用迭代特征值矩阵，采用比值法获得估计符号向量；(5)利用估计符号向量和候选集的理论符号向量，求出距离判决和向量；(6)取距离判决和向量中取值最小的元素对应的码型为判决码型。本发明充分利用了OFDM系统中每一个子载波的信息，克服了现有技术在小样本、低信噪比条件下性能差的缺点，满足了空频码盲识别的工程要求。

主权项

1.一种基于特征提取和分集技术的空频码模式盲识别方法，包括如下步骤：/n1)接收端通过r根接收天线接收到发射端发送的长度为Σ的信号序列，得到r×Σ的接收信号矩阵X'，其中Σ≥1260，r>2；/n2)去除接收信号矩阵中的循环前缀CP，对其进行OFDM解调后，得到r×(N×C)维解调信号矩阵X：/nX＝[x(1,1),…,x(1,C),x(2,1),…,x(2,C),……,x(N,1),…,x(N,C)]/n其中，x(n,l)为解调后第n个OFDM符号中第l个子载波上的接收信号向量，1≤n≤N，1≤l≤C，N为接收到的OFDM符号数，N≥10，C为每个OFDM符号中的子载波个数，C≥32；/n3)取解调信号矩阵X中第k个子载波对应的接收信号，构成r×N维单载波解调矩阵Y_k：Y_k＝[x(1,k),x(2,k),...,x(N,k)]，其中，1≤k≤C；/n4)计算特征值向量/n4a)将单载波解调矩阵Y_k的实部和虚部并联，得单载波并联矩阵/n /n其中，Re(·)表示取实部运算，Im(·)表示取虚部运算；/n4b)计算单载波并联矩阵的自相关矩阵：其中，E[·]表示求期望运算，[·]^T表示转置运算；/n4c)对单载波自相关矩阵R_k做特征值分解，将得到的特征值按降序排列，构成特征值向量λ_k＝[ρ₁,ρ₂,...ρ_η...]，其中，ρ_η为单载波自相关矩阵R_k的特征值，ρ₁≥ρ₂≥，...ρ_η≥...，η＝1,2,...2r；/n5)重复步骤4)，计算得到解调信号矩阵中每一个子载波的特征值向量，构成特征值矩阵：ψ＝[λ₁,λ₂,...λ_N]，取迭代特征值矩阵为：/n /n其中，ζ为迭代步长，称特征值矩阵的列向量为迭代特征值向量；/n6)利用比值判决法，估计迭代特征值矩阵Ψ中每一个迭代特征值向量包含的信号特征值个数，构成单载波估计向量其中，对应迭代特征值矩阵中第j个迭代特征值向量的信号特征值个数，1≤j≤ζ；/n7)利用步骤2)中的X，取相邻子载波上的侦听信号，构成2r×N维双载波解调矩阵P_v：/nP_v＝[x(1,v),x(1,v+1),x(2,v),x(2,v+1),...,x(N,v),x(N,v+1)]，/n其中，1≤v≤C；/n8)对步骤2)中X的所有相邻子载波重复步骤4)到步骤6)，得到双载波估计向量其中，为双载波解调矩阵对应的迭代特征值矩阵第i个特征值向量的信号特征值个数，1≤i≤ζ；/n9)利用所有需要识别的空频码组成码型集合Ω，提取Ω中每种码型的单载波符号向量△＝[n₁,n₂,...n_ζ]和双载波符号向量Λ＝[m₁,m₂,...,m_ζ]，其中n_α为空频码第α个子载波的理论符号数，1≤α≤ζ，m_β为空频码第β个子载波和第和β+1子载波的联合符号数，1≤β≤ζ；/n10)计算距离判决和向量/n10a)利用步骤(6)中的单载波估计向量和步骤8)中的双载波估计向量计算符号向量与估计向量的距离判决和：/n10b)重复步骤(10a)，计算码型集合Ω中每种空频码对应的距离判决和，构成距离判决和向量Π＝[θ₁,θ₂...θ_T]，T为空频码集合Ω中的码型个数；/n11)取距离判决和向量Π中数值最小的元素对应的码型为判决码型，完成空频码模式盲识别。/n