一種動態環境下基于數據輔助的穩健信噪比估計方法
【技術領域】
[0001] 本發明設及信號處理技術中的參數估計技術，具體為一種動態環境下基于數據輔 助的穩健信噪比估計方法。
【背景技術】
[0002] 信噪比是現代通信系統中的重要參數和指標，在很大程度上反映了通信系統的質 量，影響各種通信技術和方案的選擇。對于蜂窩通信系統和衛星通信系統，信號在傳輸過程 中受到復雜傳播環境的影響，其信噪比的估計難度較大，因此需要針對不同應用場景設計 高效的信噪比估計方法。
[0003]在現有文獻中，大多數系統模型都假定接收信號已進行多普勒頻移補償，并未考 慮多普勒頻移帶來的影響。然而在高動態環境下，比如蜂窩移動通信、航空導航與通信、 衛星定位與通信等，存在隨機波動變化的多普勒頻移和載波相位偏差，即使對其進行一 定的補償，但仍會存在較大的多普勒頻移和載波相位偏差殘留。文獻出uaJ，MengLXu X,etal.NovelschemeforjointestimationofSNR,Doppler,andcarrierfrequency offsetindouble-selectivewirelesschannels[J].IEEETransactionsonVehicular Technology, 2009, 58 (3) : 1204-1217.]給出一種基于譜分析的信噪比估計算法，其主要思 想是利用白噪聲頻譜的平坦性，即任何一個頻段中單位帶寬噪聲功率都是相等的，將接收 信號頻譜最低的一段認為是不包含信號成分的噪聲頻譜均值，它不需要準確地計算噪聲頻 帶和信號頻帶的分割點，從而完成信噪比估計。該估計方法從頻域出發，通過傅里葉變換避 開了多普勒頻移的影響，取得了較好的效果。但此方法計算法過程中需要進行傅里葉變換， 因此計算量較大、復雜度高，其次對于非窄帶通信系統或接收端存在抗混疊濾波器導致噪 聲功率譜密度非平坦的情況時，譜分析算法的估計性能就會嚴重下降。
【發明內容】
[0004] 針對現有技術中的問題，本發明提供了一種計算量大大減少，實時性高，復雜度 低，不需要額外的數據存儲的動態環境下基于數據輔助的穩健信噪比估估計方法，本發明 的技術方案如下；一種動態環境下基于數據輔助的穩健信噪比估計方法，其包括W下步 驟：
[0005] 101、在通信系統基帶模型下，當采用平坦衰落信道時，信號源根據星座映射得到 映射后的信號a。，并依次經過過采樣、成型濾波、載波多普勒頻移、復高斯白噪聲，得出接收 端收到的信號rk;
[0006] 102、對步驟101接收端收到的信號rk，進行延遲共輛相乘，將其變換為固定的相位 因子；即a* =?!-右，右表示町的延遲共輛；下標k表示第k個接收數據；ak表示延遲共 輛相乘后的第k個數據；
[0007] 103、計算出總功率P，并對步驟102得到的ak求其期望值E[a]，然后E[a]取 模得到IE[a]I，并根據已知發送數據nik求出估計信號功率5，再根據總功率與信號功率求 得估計噪聲功率方，最后求出信噪比估計值。
[0008] 進一步的，步驟101中的通信系統基帶模型中，A1、依次包括對信號源信號進行映 射得到映射后的多進制數字相位調制（MPSK)信號a。，其中Nwm為原始符號個數，然后過采 樣過程對每個符號進行N,,倍的過采樣得到過采樣后的信號bk;A2、然后進行脈沖成型濾 波，脈沖成型濾波器采用滾降系數為a、長度為L的歸一化根升余弦濾波器，hk為成型濾波 器系數，滿巧
化是發送數據；A3、加入載波多普勒頻移，A0表示相位偏差，fd為 載波多普勒頻移，L是采樣時間間隔；A4、加入復高斯白噪聲Zk;S和N分別是信號和噪聲的 功率因子，得到接收端收到的信號；
[0009]
(1)
[0010] 進一步的，步驟102中對rk進行延遲共輛相乘，將其變換為固定的相位因子具體 為：
[0011]
[0016] 由于化是等概率的MPSK復信息數據，Z k是零均值單位方差的復高斯白噪聲，且mk 與Zk相互獨立，因此隨著K的增大，g接近于0 ;
[0017] 接著對式（3)取模，消除相位因子的影響：
[0021] 由于系統模型中輔助數據nik是已知的，便可m十算出因子y的具體值，從而得到 估計信號功率為：
[0029] 本發明的優點及有益效果如下：
[0030] 本發明對長度為K的數據序列進行信噪比估計需要約服次乘法運算，其中常 數因子y值可W事先由輔助數據計算存儲起來，估計信噪比時不需再做計算，而文獻 [Hua J, Meng L, Xu X, et al. Novel scheme for joint estimation of SNR, Doppler, and carrier frequency offset in double-selective wireless channels[J].IEEE Transactions on Vehi州lar Technology, 2009, 58 (3): 1204-1217.]中提出的譜分析估計 法需要進行約40K次乘法運算，相比而言本文給出的新算法計算量小很多，實時性高，特別 適用于高動態環境。此外，從硬件實現的角度出發，本文算法復雜度低，不需要額外的數據 存儲，相比于需要進行傅里葉變換的譜分析算法，實現更為簡單，效果更好。
【附圖說明】
[0031] 圖1通信系統基帶模型；
[0032] 圖2 QPSK信號信噪比估計均值；
[0033] 圖3 QPSK信號信噪比估計歸一化均方誤差；
[0034] 圖4 8PSK信號信噪比估計均值；
[00巧]圖5 8PSK信號信噪比估計歸一化均方誤差。
【具體實施方式】
[0036] W下結合附圖，對本發明作進一步說明：
[0037] 針對高動態環境下的平坦衰落信道，采用附圖1所示的通信系統基帶模型。圖中， a。為映射后的信號，過采樣過程對每個符號進行倍的過采樣，bk為過采樣后的信號，脈 沖成型濾波器采用滾降系數為a、長度為L的歸一化根升余弦濾波器，hk為成型濾波器系 數，滿巧
Nwm為原始符號個數，nik是多進制數字相位調制（MPSK)數據，Zk是零 均值單位方差的復高斯白噪聲，S和N分別是信號和噪聲的功率因子，A0表示相位偏差，fd為載波多普勒頻移，T,是采樣時間間隔。因此，接收端收到的信號可W表示為；Equation Section(Next)
[0038]
(1)
[0039] 注意，對于