【附图说明】
[0038] 图1是一种LDPC编码辅助信噪比估计结构框图。
[0039] 图2是BPSK调制信号在实AWGN信道中归一化偏差曲线，K = 64。
[0040] 图3是BPSK调制信号在实AWGN信道中归一化均方误差曲线，K = 64。
[0041] 图4是QPSK调制信号在复AWGN信道中归一化偏差曲线，K = 64。
[0042] 图5是QPSK调制信号在复AWGN信道中归一化均方误差曲线，K = 64。
【具体实施方式】
[0043] 下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
[0044] 1、系统模型
[0045] 本例考虑MPSK调制信号在复信道中传输的情况，其系统模型如图1所示。假设在 接收端已实现精确的载波和符号定时恢复，用于信噪比估计的符号长度为K，在慢跳频中每 跳的符号数应能被K整除，调制阶数是M，过采样率为Nss。成型滤波器和匹配滤波器均采用 根升余弦滤波器，滤波器长度为L。
[0046] 匹配滤波输出判决量
[0048] 其中g。是抽样脉冲的峰值，ak是发送符号，wk表示经匹配滤波采样后的噪声，噪声 方差为2 〇2。由此得到信噪比表达式为
[0050] 对滤波器抽头系数平方和进行归一化操作可使信噪比与信道独立，此时仅通过调 整A和〇2就可以设置信噪比，式（2)可简化为
[0052] 这样，就将信噪比估计转化为对参数Α和〇2的估计。
[0053] 2、估计算法
[0054] a)通过最大似然算法估计出信号幅度Α和噪声方差〇2。
[0055] 接收信号y的对数似然函数In p (y/A，〇 2)为
[0057] 对式⑶分别对A和〇2求偏导
[0061]条件似然函数 In p(y/s(1)，Α，。2)为
[0063] 将式（6)代入式（4)和式（5)得
[0066] 其中nk为译码信息期望值，:< 为nk的共轭，p k为后验均方值。
[0067] 分别令式（7)、式（8)等于零，即可得到A和〇2的估计值，并将所得到的估计值代 入ML-NDA估计式，得到估计值#
[0069] 并乘以因子（Κ-3)/Κ以降低估计偏差，得到修正后的估计值爲^
[0071] b)通过译码器得到对数域译码信息
[0072] 对于BPSK调制信号，译码信息期望值
其中，L(ak(1))是译码器 迭代计算1次后输出的对对数域译码信息。
[0073] 对于QPSK调制信号，nk可取为
[0076] 其中
是映射到第k个QPSK调制符号的两个比特，L(ak (1))和L(bk(1)) 是
[0077] 映射到第k个QPSK调制符号的两个比特对应的迭代译码器迭代计算1次后输出 的对数域译码信息，称该修正算法为SRT。将ilk用译码硬判决结果截替换就得到对应的硬 判决辅助估计方法，记为HRT。在复信道中很容易将本算法扩展到高阶调制情况。
[0078] 图2给出了 BPSK调制在实信道中几种信噪比估计算法在信噪比-10dB到20dB范 围内的归一化偏差。可见，除发端数据辅助估计算法TxDA外，我们提出的SRT算法性能最 好，HRT算法的偏差小于传统的RxDA算法，但是略大于M2M4和SVR算法。可见，采用对数 译码信息对信息比特求均值可有效减低估计偏差。
[0079]为进一步分析估计算法的偏差特性，图3给出了几种算法的归一化均方误差曲 线。可见，采用SRT算法时，虽然用于估计的数据个数仅有64个，但是在信噪比低至-2dB 依然可以保持很小的估计偏差，相较于其他几种非数据辅助信噪比估计算法性能提升了至 少4dB。在慢跳频通信中，每一跳的数据个数往往较少，因此这种修正方法特别适用于慢跳 频通信。
[0080] 图4和图5给出了几种估计算法在QPSK调制信号复信道中的归一化偏差和归一 化均方误差曲线。可见，在各种信噪比下我们提出的修正方法性能都要优于传统的几种非 数据辅助估计算法，特别是SRT算法的归一化方差最小，性能最好。
【主权项】
1. 一种跳频通信干扰条件下的信噪比估计方法，其特征在于，方法步骤如下： 步骤1、在跳频通信干扰条件下，将接收到的信号通过匹配滤波器进行匹配滤波，再将 其传入能量检测器进行能量检测，并预判出干扰跳，再将其解调； 步骤2、将解调后的信号分别送入LDPC迭代译码器和信噪比估计器，经LDPC迭代译码 器迭代译码后，将信号的迭代译码信息送入信噪比估计器，结合解调后的信号信息，在信噪 比估计器中通过估计算法进行性噪比估计，将估计值送入LDPC迭代译码器，进行下一次迭 代译码，然后将迭代译码信息送入信噪比估计器，再结合解调后的信号信息，通过估计算法 进行性噪比估计，再将估计值送入LDPC迭代译码器，重复上述过程，直至达到迭代次数，并 将最终估计值输出。2. 根据权利要求1所述的跳频通信干扰条件下的信噪比估计方法，其特征在于：步骤2 中，估计算法为通过最大似然算法估计出信号幅度A和噪声方差2 〇2,算法步骤如下： 匹配滤波后信号yn的函数为 yn =Aang〇+wn (1) 信号yn的对数似然函数In p(y/A, σ2)为其中，Μ为调制阶数，Κ为估计符号长度，在慢跳频中每跳的符号数应能被Κ整除，Pr(s(1))为第i个发送符号序列s(1)的先验概率，i= 0，1，2...11<-1，&是抽样脉冲的峰值， ak是发送符号，wk表示经匹配滤波采样后的噪声，p表示概率密度函数； 分别对八和〇2求偏导条件似然函数In p(y/s(1)，A, σ2)为(66) 将式（6)分别代入式⑷和式（5)得其中Πk为译码信息期望值，％为Πk的共轭，Pk为后验均方值； 令式（7)和式（8)分别等于零，即可得到A和〇2的估计值，并将所得到的估计值代入 (9) ML-NDA估计式，得到估计值夕 再乘以因子（K-3)/K以降低估计偏差，得到修正后的估计值?^r，并将其输出3. 根据权利要求2所述的跳频通信干扰条件下的信噪比估计方法，其特征在于： 上述译码信息期望值η14取值如下： 对于BPSK调制信号，译码信息期望丨」L(ak(1))是迭代译码器迭代 计算1次后输出的对数域译码信息； 对于QPSK调制信号，η,为上述[ak(1)，bk(1)]是映射到第k个QPSK调制符号的两个比特，L(ak(1))和L(bk(1))是 映射到第k个QPSK调制符号的两个比特对应的迭代译码器迭代计算1次后输出的对 数域译码信息。4. 根据权利要求1所述的跳频通信干扰条件下的信噪比估计方法，其特征在于：步骤2 中的迭代次数范围为[8,40]。
【专利摘要】本发明公开了一种跳频通信干扰条件下的信噪比估计方法，首先在跳频通信干扰条件下，将接收到的信号通过匹配滤波器进行匹配滤波，再将其传入能量检测器进行能量检测，并预判出干扰跳，再将其解调；将解调后的信号分别送入LDPC迭代译码器和信噪比估计器，经LDPC迭代译码器迭代译码后，将信号的迭代译码信息送入信噪比估计器，结合解调后的信号信息，通过估计算法进行性噪比估计，将估计值送入LDPC迭代译码器，进行下一次迭代译码，重复上述过程，直至达到迭代次数，并将最终估计值输出。本发明解决了在估计精度高、信噪比估计范围广且在低信噪比情况下估计偏差很小条件下的信噪比估计，对于提高慢跳频通信自适应传输时信道状态估计准确性有积极作用。
【IPC分类】H04L25/02, H04B1/715
【公开号】CN105262505
【申请号】CN201410347283
【发明人】刘爱军, 张邦宁, 龚超, 潘小飞, 郭道省, 叶展, 潘克刚, 王恒, 方华, 晋军, 刘贤, 王杭先, 童新海
【申请人】中国人民解放军理工大学
【公开日】2016年1月20日
【申请日】2014年7月18日