[發明專利]一種基于分組極值模型的MIMO空時碼識別方法

有效

• 申請號: 201710879629.1
• 申請日: 2017-09-26
• 公開（公告）號: CN107682119B
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 胡國兵;姜志鵬;陳正宇;楊莉
• 申請（專利權）人: 金陵科技學院
• 主分類號: H04L1/00
• 分類號: H04L1/00;H04L1/06;H04B7/0413
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司 32252
• 代理人: 戴朝榮

本發明針對MIMO傳輸體制中SM及STBC兩種空時碼識別問題，提出了一種基于分組極值模型的MIMO空時碼識別方法。首先將任意兩根不同接收天線的信號作延時相關，而后計算其相關譜模值，應用分組極值模型，將相關譜模值序列進行適當分組并取每組極大值，得到分組極值序列并進行歸一化，找出歸一化分組極值序列的極大值作為識別特征量；設定相應的門限，若識別特征量大于此門限值，則識別為STBC碼型，反之，則識別為SM碼型。仿真結果表明，在無信號先驗信息的條件下可對MIMO中兩種類型的空時碼進行有效識別。

技術領域

本發明屬于信號識別與處理領域，具體涉及一種基于分組極值模型的MIMO空時碼識別方法。

背景技術

信號識別是通信偵察、認知無線電等軍事及民用領域的經典課題，也是可重配置通信中不可缺少的技術環節，其任務一般包括發射天線個數估計、空時碼的識別及調制方式識別等環節。在非協作條件下，空時碼識別通常是調制方式及后續解碼環節的前提與基礎。現有的方法主要可分為似然比識別及特征識別兩類，似然比識別的性能最佳但需要信號及信道的先驗信息，且易受模型失配的影響，復雜度也較高，而特征識別法主要包括循環平穩頻率檢測法、四階矩峰值特征法等，這些方法的復雜度略低，但在低噪比時性能較差。

本發明基于極值理論(EVT)中的分組極值模型，以任意兩根接收天線的相關譜為依據，選擇特定的特征量及門限，完成SM及STBC兩種碼型的識別，算法的計算復雜度低，且在低信噪比時仍有較好的性能。特別地，本方法可克服循環平穩頻率檢測中因存在譜線分裂帶來的算法失效之缺點。

發明內容

本發明的針對現有技術中的不足，提供一種基于分組極值模型的MIMO空時碼識別方法。

為實現上述目的，本發明采用以下技術方案：

1)計算不同接收天線之間觀測信號的延時相關譜模值；

2)將相關譜模值進行適當分組，并取各分組的極大值，構建分組極大值序列；

3)基于極值理論EVT得到歸一化的分組極大值序列；

4)提取歸一化的分組極大值序列的極大值，作為識別特征量；

5)設定MIMO空時碼識別的門限；

6)將識別特征量和門限相比較，識別MIMO信號中的SM和STBC兩種編碼。

為優化上述技術方案，采取的具體措施還包括：

在步驟1)中：

設定MIMO傳輸環境中，有L個發射天線，P個接收天線，L＞1，P＞1，接收天線的接收信號向量為：r(n)＝H(n)s(n)+w(n)，n＝0，...，N-1，其中，H(n)為瑞利衰落型信道矩陣，w(n)為加性高斯白噪聲，方差為s(n)為信號向量，N為信號樣本長度；

記第i根天線的接收信號為r_i(n)，第j根天線的接收信號為r_j(n)，延時量為τ，則相關譜模值為：U(k)＝|DFT[r_i(n)r_j(n-τ)]|，k＝0，...，N-1，其中i≠j，參與相關譜運算的信號必須來自不同的接收天線，τ＞1。

在步驟2)中：

將相關譜模值U(k)進行分組，將其均勻分成K組，并對每一個分組取極大值γ_l，l＝0，...，K-1，將K個分組極大值構成分組極大值序列{γ_l}，l＝0，..，K-1。

在步驟3)中：