一种用于通信信号盲分离的快速不动点处理方法

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一种用于通信信号盲分离的快速不动点处理方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于信号处理技术领域,尤其涉及一种高效的适用于通信信号盲分离的快 速不动点处理方法。
【背景技术】
[0002] 盲信号分离是信号处理中的一个重要问题,正是由于盲信号分离对源信号以及传 输过程的先验知识并不要求,在语音、阵列、无线通信信号处理等领域有广阔的应用前景。 独立分量分析(ICA)是解决盲信号分离的主要方法之一,其充分利用了源信号之间的独立 性,通过寻找一组线性非正交变换,使得估计的源信号的统计独立性达到最大,以此恢复源 信号。
[0003] ICA的模型为z = As,其中,观测彳目,
A是列满秩的混 合矩阵,N表示信源的个数,M表示接收端传感器的数目。假设源信号相互独立、均值为零、 并且功率是归一化的。ICA的目的就是找到一个分离矩阵W来恢复源信号,并且要恢复出来 的源信号与真实的源信号只有幅度、相位或顺序的模糊。
[0004] 分离效果的好坏可以用Amari指标来衡量,其定义为:
[0005]
其中,C = WhA。 所述L越小表示分离效果越好,IOlog I J-IOdB说明算法的分离效果不好。
[0006] 快速不动点算法(FastICA)作为独立分量分析(ICA)算法中的一种经典算法,其 适用范围经历了从实数域到复数域以及非圆信号的过程。然而,传统的非圆快速不动点算 法(nc-FastICA)在选择非线性函数的时候并没有考虑源信号的特殊形式,性能有很大的 提升空间。自适应快速不动点算法(ACMN)虽然考虑到了信号的特殊形式并提出了自适应 选择非线性函数的方法,但其性能只是在分离具有超高斯分布的广义高斯族信号时较传统 的nc-FastICA有所提升,对于具有次高斯分布的通信信号并没有什么改善。迄今还没有 人提出适用于通信信号盲分离的自适应快速不动点算法。所以,结合通信信号的特殊形式, 提出一种高效能的、能自适应选择非线性函数的分离算法显得尤为重要。

【发明内容】

[0007] 本发明为解决现有技术的不足,针对现有的非圆快速不动点算法(nc-FastICA) 不能适应选择最优非线性函数的缺陷,通过分析不同通信信号的特点,自适应地选择最优 的非线性函数,提出了一种用于通信信号盲分离的快速不动点处理方法。
[0008] -种用于通信信号盲分离的快速不动点处理方法,具体步骤如下:
[0009] S1、初始化参数,令 η = 1,i = 1,nmax= 50,ε = 10 12,其中,
[0010] S2、白化接收数据,得到白化后的混合信号X,所述白化接收数据的具体过程如 下:
[0011] S21、计算接收数据的自相关矩阵Rz= Ε{ζζ Η},并做特征值分解Rz= UAUH,其中, Λ = diag ( λ λ 2,…,λ M),M表示接收端传感器的数目;
[0012] S22、计算白化矩阵 V=Af2Uf,其中,As=diagU λ2,···,λΝ),Ν 表示信源的 个数,1为U的前N列组成的矩阵;
[0013] S23、根据S22所述白化矩阵V得到白化后的混合信号X = Vz ;
[0014] S3、对混合矩阵进行预估计,具体步骤如下:
[0015] S31、置 i -1;
[0016] S32、根据公式
对分 离矩阵W的第i列化进行更新,其中,乃=wjtf)/ix,G为非线性函数,G(z) = z2, G'为G的 一阶导数,G"为G的二阶导数,η为更新次数;
[0017] S33、g i < Ν,则置i - i+Ι,返回步骤S32,若i彡Ν,则进入S4 ;
[0018] S4、对更新后的分离矩阵进行正交化处理:W - 1/2W ;
[0019] S5、对S4所述正交化处理的分离矩阵进行收敛判定,若收敛或者η = nmax,则输出 预分离矩阵,根据公式§ =P( ^…= 计算预分离后的信号并转到步骤S6,若 不收敛或者η < nmax,则置η - n+1,返回步骤S3 ;
[0020] S6、初始化,令η = 1,nmax= 50,其中,nmax为最大迭代次数;
[0021] S7、对S5输出的预分离矩阵进行进一步地精确估计,输出最终的分离矩阵,具体 为:
[0022] S71、置 i -1;
[0023] S72、计算=_?2并自适应选择非线性函数;
[0024] S73、对S5输出的预分离矩阵的第i列W1按公式
[0025]
进行更新,其中,η 表示更新次数,.? :;
[0026] S74、对S73所述更新后的分离矩阵的第i列进行如下的归一化处理W1 = Wi/! Iwi 112;
[0027] S75、判断S74所述更新后的分离矩阵的第i列是否收敛,如果收敛或者η = n_, 则输出分离矩阵的第i列,进入S76,如果不收敛且η < n_,则置η - n+1返回S73 ;
[0028] S76、如果i < N,则置i - i+1,返回S72,否则输出最终的分离矩阵。
[0029] 进一步地,S5所述收敛判定的方式为I |W(n)HW(n+1)_IN| |F< ε,其中,ε为常数,是 经验值。
[0030] 进一步地,S72所述非线性函数的选择方法为:如果化^). 1,则G(Z) = z2°;如果 UiS 0· 1,则 G(z) = z 4。
[0031] 进一步地,S75所述判断是否收敛的准则为
[0032] 本发明的有益效果是:
[0033] 本发明分离效率高,性能稳定,收敛速度快且在分离通信信号时较传统的 nc-FastICA算法和ACMN算法有8~14dB左右的提升,可广泛用于通信信号盲分离。
【附图说明】
[0034] 图1为本发明算法预分离部分流程图。
[0035] 图2为本发明算法精确分离流程图。
[0036] 图3为本发明算法性能随采样数变化曲线图(源信号为4PSK信号和16PSK信号)。
[0037] 图4为本发明算法性能随采样数变化曲线图(源信号为4PAM信号和8PSK信号)。
【具体实施方式】
[0038] 下面结合实施例和附图,详细说明本发明的技术方案。
[0039] 如图1所示,一个主网络和认知网络共存的系统。
[0040] 在第一个时隙内,CT传输数据给SR,同时CR2也收到该信息。为了尽可能的消除 用户CRl和CR2之间的干扰,提高认知系统的吞吐量,假设若是CR2接收到CRl信号达到其 可解码的SINR门限γ th,则CR2可以对CT端传输给CRl的信号进行正确译码,正确译码的 结果用于后面的干扰消除,否则不可以译码。
[0041] 假设CT的最大发射功率为Pa_,CT以功率?1发送信号,则SR接收到的SINR表 示为:
,CT对PR的干扰功率为I1= g epPl,CR2接收到的SINR为
。其中, 8"为CT与SR之间的链路增益,在后续内容中将节点之间的链路增益均表示为g ^的形式, i和j表示为对应的节点,σ2为SR端的噪声功率,所有的噪声功率均归一化表示为σ 2。
[0042] 在第二时隙内,SR以自身的发射功率ρ2对接收到的CT的信号进行放大处理,并 转发给CRl,则CRl接收到的SINR为
[0043] (1):
[0044] :为SR的功率放大增益,假设SR的最大发射功率为PRi_。CRl 的吞吐量表示可以为
[0045] 同时,CT以功率p3发送信息给CR2,由于SR发送信号给CR1,若在第一个时隙内 CR2接收到的SINR满足<4,则CR2无法正确译码并去掉关于CRl的干扰信号,CR2的 SINR表示为 CN 105119850 A ^兀 ~Ρ 4/9 页
[0046]
(2)
[0047] 若在第一时隙内CR2接收到的SINR满足γ ' 2彡Y th,则CR2可以利用模拟网络 编码(ANC)技术将关于CRl的干扰信号i32g rfg"Pl去掉。此时CR2的SINR表示为
[0048]
(3)
[0049] CR2的吞吐量可以表示为=|l〇g.2(l+r:),认知系统的总容量表示为C = C1+^
[0050] 在第二时间片内CT和SR同时发送信号,共同对PR产生的干扰表不为
[0051]
(4)
[0052] 功率优化问题可以写成:
[0053]
(5)
[0054] 通过化简,将(5)中关于pjP p 3的功率约束表示为如下形式:
[0055]
_)
[0056] 在P2和P 3固定的条件下令丫 1对P 1求导得到,
[0057]
(7)
[0058] 可知CRl的吞吐量C1是关于p i的增函数。
[0059] 当CR2不可以解码CRl的信息时,即无法进行干扰消除时,得到CR2的吞吐量可以 表示为如下形式:
[0060]
(H)
[0061] 此时CR2的吞吐量(:2与p i无关。
[0062] 同理,当CR2可以解码CRl的信息时,对CR2进行了干扰消除后,得到CR2的吞吐 量可以表示为如下形式:
[0063]
(9;)
[0064] CR2的SINR对P1进行求导得到:
[0065]
(丨 〇)
[0066] 此时CR2的吞吐量(:2是p满增函数。认知系统总的吞吐量表达式为:
[0067] C = CfC2 (11)
[0068] 综合可知总吞吐量表达式C (P1, p2, p3)始终是关于增函数,并且在(5)的功率 约束下P1的最优值是:
[0069]
(1 }
[0070] 这里只是暂且认定P1的最优形式,如果后面的分析得到p 2最优功率为0,从节省 功率的角度考虑,重新令Pl的最优功率也为0。
[0071] 在确定了最优的P1之后,认知系统总吞吐量的表达式就变为关于p 2和p 3的函数, 根据CR2的干扰的不同进一步讨论:
[0072] Case 1 :如果γ ' 2< Y th,则CR2不能通过前一时隙的解码消除SR带来的CRl 信号的干扰,总的吞吐量可以写为如下的表达式:
[0073]
(13
再多了解一些
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