一种Alpha稳定分布噪声下OFDM信号调制参数估计方法与流程

本发明属于非高斯噪声环境下通信信号调制分析技术领域，尤其涉及一种alpha稳定分布噪声下ofdm信号调制参数估计方法。

背景技术：

正交频分复用(ofdm,orthogonalfrequencydivisionmultiple)技术利用彼此正交的子载波进行数据传输，既提高了频带利用率也有利于降低码间干扰，已被广泛应用于现代军事和民用通信。在第三方非合作接收场景下，第三方无法预先知道接收信号的调制参数，需要对接收信号调制参数进行精确估计然后才能解调恢复出报文信息。对于ofdm调制方式而言，接收信号的有用符号周期和符号周期等调制参数是实现信号解调的重要参数，需要对其进行精确估计。目前，人们主要对加性高斯白噪声环境下的ofdm参数估计进行了研究，主要分为基于自相关的方法和基于循环统计量的方法。但是，在卫星通信、浅海水声通信等通信环境中，由于自然原因或人为因素还存在着短时大幅度脉冲噪声，这种噪声的分布特性不同于加性高斯白噪声，通常用α稳定分布来刻画它。由于α稳定分布噪声不存在有限的二阶及以上各阶矩，使得现有加性高斯白噪声环境下ofdm信号参数估计方法不再适用。近期，针对α稳定分布噪声下的ofdm参数估计问题，金艳等人提出了一种基于相关熵的时域参数估计方法，该方法对脉冲噪声有一定抑制作用，但由于相关熵函数无法有效消除载波影响，使得该方法仅对基带ofdm信号有效，且该算法对相关熵核参数选取依赖性较强，制约了算法的应用范围(金艳,任航,姬红兵.脉冲噪声下基于相关熵的ofdm时域参数估计[j].系统工程与电子技术,2015,37(12):2701-2706)。

综上所述，现有技术存在的问题是：现有的高斯噪声假设下的ofdm信号调制参数估计在alpha稳定分布噪声环境下性能严重退化，另外，现有的非高斯噪声下的ofdm信号调制参数估计技术复杂度高，且可靠性较低。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种alpha稳定分布噪声下ofdm信号调制参数估计方法。

本发明所要解决的技术问题是提供一种alpha稳定分布噪声环境下ofdm信号调制参数估计方法，用以解决浅海水声等存在脉冲噪声的环境中通信信号监视等应用领域里信号调制参数的问题。本发明所述的alpha稳定分布噪声下ofdm信号调制参数估计方法包括：

步骤一，对接收到的ofdm信号进行非线性变换，并计算其广义循环自相关函数；

步骤二，提取广义循环自相关函数的特定循环频率截面，并通过搜索特定循环频率截面的谱峰完成ofdm信号的有用符号长度估计；

步骤三，基于有用符号长度估计提取特定时延截面，并通过寻找特定时延截面的谱峰实现ofdm信号的符号长度估计。

进一步，所述广义循环自相关函数定义为：

其中，υ表示循环频率，m表示时延，nr表示信号长度，”*”表示共轭运算，f[r(n)]为非线性变换，其表达式为：

其中，r(n)为接收信号。

进一步，提取广义循环自相关函数的特定循环频率截面，并通过搜索特定循环频率截面的谱峰完成ofdm信号的有用符号长度估计：

估计有用符号持续时间就是估计使为最大的m的估计值为有用符号持续时间，是有用符号长度nu的估计值。为了在有噪条件下在υ＝0的平面上正确估计出需要合理设置时延范围来搜索谱峰。这里设m∈[2kmin,2kmax]，kmin为可能的最少子载波数，kmax是可能的最大子载波数。综上，有用符号持续时间估计为：

进一步，基于有用符号长度估计提取特定时延截面，并通过寻找特定时延截面的谱峰实现ofdm信号的符号长度估计。

由于是平面上相邻谱峰的间隔，且平面上存在一个谱峰，那么，在平面上以开始搜索谱峰，搜索到的第一个谱峰所对应的循环频率为的估计值即：

本发明的优点及积极效果为：提出了一种基于广义循环自相关函数的ofdm信号调制参数估计方法，该方法可以有效实现alpha稳定分布噪声下ofdm信号的符号长度和有用符号长度估计，对于α较小的强脉冲噪声环境也具有一定的稳健性。当混合信噪比高于-1db时，ofdm信号有用符号长度估计的均方根误差接近0，当混合信噪比高于3db时，ofdm信号符号长度估计的均方根误差接近0，且对噪声特征指数为2的高斯噪声本发明同样适用，另外，ofdm信号调制参数估计性能几乎不受到子载波调制方式的影响，可见，本发明的调制参数估计效果较好。

附图说明

图1是本发明实施例提供的underlay频谱共享下时频重叠信号调制识别方法流程图。

图2是本发明实施例提供的alpha稳定分布噪声下ofdm信号的调制参数估计性能示意图。

图3是本发明实施例提供的alpha稳定分布噪声下ofdm信号的调制参数估计性能示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的alpha稳定分布噪声下ofdm信号的调制参数估计方法包括以下步骤：

s101：首先对接收到的ofdm信号进行非线性变换，并计算其广义循环自相关函数；

s102：然后提取广义循环自相关函数的特定循环频率截面，并通过搜索特定循环频率截面的谱峰完成ofdm信号的有用符号长度估计；

s103：最后基于有用符号长度估计提取特定时延截面，并通过寻找特定时延截面的谱峰实现ofdm信号的符号长度估计。

下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。

本发明实施例提供的alpha稳定分布噪声下ofdm信号的调制参数估计方法包括以下步骤：

s1对接收到的ofdm信号进行非线性变换，并计算其广义循环自相关函数；

接收信号经过采样后信号r(n)表达式为：

r(n)＝s(n)+w(n)；

其中，s(n)和w(n)分别表示采样后发送信号和α稳定分布噪声。

发送信号s(n)的表达式为：

其中a表示ofdm信号振幅，θ表示相位，k表示子载波数目，g(·)为成型滤波器,是ofdm信号的符号长度,是循环前缀长度，是有用符号长度，δfk为子载波间隔，δfc为频偏，为时偏。ak,l是第k个子载波上的第l个调制符号，均值为0，且独立同分布。

对接收信号r(n)定义如下非线性变换：

非线性变换后保持了接收信号r(n)的相位信息，去掉了接收信号的幅度信息。

为了避免因|r(n)|过小而使得运算时出现的情形，可以将非线性变换定义为δ为一个比较小的正数，这里假设δ＝0.0001。

广义循环自相关函数为：

其中，υ表示循环频率，m表示时延，nr表示信号长度，”*”表示共轭运算，f[r(n)]为非线性变换。

s2提取s1步骤得到的广义循环自相关函数的特定循环频率截面，并通过搜索特定循环频率截面的谱峰估计ofdm信号的有用符号长度：

估计有用符号持续时间就是估计使特定循环频率截面为最大的m的估计值为有用符号持续时间，是有用符号长度nu的估计值。为了在有噪条件下在υ＝0的平面上正确估计出需要合理设置时延范围来搜索谱峰。这里设m∈[2kmin,2kmax]，kmin为可能的最少子载波数，kmax是可能的最大子载波数。综上，有用符号持续时间估计为：

s3基于s2得到的值提取特定时延截面，并通过寻找特定时延截面的谱峰实现ofdm信号的符号长度估计。

由于是特定时延截面平面上相邻谱峰的间隔，且平面上存在一个谱峰，那么，在平面上以开始搜索谱峰，搜索到的第一个谱峰所对应的循环频率为的估计值即：

下面结合仿真对本发明的应用效果作详细的描述。

为了评估本发明的性能，通过仿真实验进行验证。仿真实验条件为：ofdm信号的载波频率14khz，采样频率40khz，子载波个数为64，子载波调制方式分别为qpsk或16qam，有用符号周期0.0128s，符号周期0.016s，循环前缀周期0.0032s，带宽为5khz，观测时间均为0.32s(实验中如无特别说明观测时间均为0.32s)。其仿真结果如图2和图3所示，由图2(a)、图2(b)可以看出，当混合信噪比高于-1db时，ofdm信号有用符号长度估计的均方根误差接近0，当混合信噪比高于3db时，ofdm信号符号长度估计的均方根误差接近0，且对噪声特征指数为2的高斯噪声同样适用；由图3(a)、图3(b)可以看出，ofdm信号的子载波调制方式对调制参数的估计几乎没有影响，可见，本发明的参数估计效果较好。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。