专利名称：通信系统中基于无限成分数的t混合模型的调制信号的盲检测方法
技术领域：
本发明涉及通信信号处理领域，主要涉及通信系统中基于无限成分数的t混合模型的调制信号的盲检测方法。
背景技术：
在现有的移动通信系统中，采用了大量的智能通信技术。现代通信的发展要求通信接收机应具有越来越高的智能型，调制信号的盲检测作为通信智能化的一个方面显得越来越重要。现有的通信系统的协议中为了适应不同的信道条件和传输质量的需求，在发送端往往需要设定多种调制方式的模式，如在不同的条件下选用不同的星座调制方式来发送信息符号。而在接收端的处理上，对这些调制方式的检测通常采用基于统计模型的方法， 将接收到的各个时刻的调制信号按照属性进行聚类，每个类中的信号具有相同或相似的属性。在已知的基于统计模型的调制信号的盲检测方法中，最常见也是应用最为广泛的模型就是高斯混合模型(GMM)。但是在实际中通信系统接收机或信道条件恶劣等原因，在接收到的调制信号的星座图中会存在少数零星的符号点与大多数符号点的值差别较大，这些少数差别比较大的点常常被称为野值点。由于GMM中各个混合成分服从高斯分布，其概率密度函数的尾部不够长，所以对野值点的鲁棒性能较差。此外，在GMM中，需要预先指定混合成分的数目，一旦该数目指定之后，该GMM的模型的结构基本确定了，而实际中该混合成分数目无法获得，因此，采用GMM来建模调制信号在星座图空间中的分布时，会由于混合成分数目设定不当而产生GMM过拟合(该数目设定过大)或欠拟合(该数目设定过小)的现象， 从而降低了盲检测的性能。正是由于现有的基于GMM的调制信号的盲检测方法存在着上述两个问题，所以需要改进现有的方法，进一步提高检测的效果和性能。
发明内容
本发明的目的就在于解决现有技术的缺陷，设计、研究通信系统中基于无限成分数的t混合模型的调制信号的盲检测方法。本发明的技术方案是通信系统中基于无限成分数的t混合模型的调制信号的盲检测方法，其特征在于包括以下步骤(1)设接收到的调制信号为乂 = {\}二，其中，每个信号的采样点I为星座图空间中的一个二维矢量，N为信号采样点的数目；首先产生N个服从[1，L]区间上均勻分布的随机整数，统计该区间上各整数j(j = 1，...，L)出现的概率δ j;g卩，如果产生了 Nj个整数 j，那么δ j = Nj/N ；对于每个ι所对应的隐变量\的初始分布为
权利要求
1.通信系统中基于无限成分数的t混合模型的调制信号的盲检测方法，其特征在于包括以下步骤(1)设接收到的调制信号为x= {x };L，其中每个信号的采样点I为星座图空间中的一个二维矢量，N为信号采样点的数目；首先产生N个服从[1，L]区间上均勻分布的随机整数，统计该区间上各整数j(j = 1，...，L)出现的概率δ j;g卩，如果产生了 个整数j，那么~ = Nj/N ；对于每个ι所对应的隐变量\的初始分布为
2.根据权利要求1所述的通信系统中基于无限成分数的t混合模型的调制信号的盲检测方法，其特征在于，L为实际操作过程中近似代表⑴的一个较大的数，其可以取10 30 之间的任意正整数。
全文摘要
本发明公开了通信系统中一种基于无限成分数的t混合模型的调制信号的盲检测方法，本方法充分利用了无线混合成分结构和t分布所带来两方面的优点，可以获得更好的检测效果。本发明采用一个具有无限成分数的t混合模型来建模接收到的调制信号在星座图空间中的分布情况，通过估计该混合模型的参数，从而获得信号的各个采样点由各个欲划分出的类所产生的概率，最后进行判决，将每个采样点关于各个类的概率值中的最大值所对应的序号作为该像素点最终所分配到的类，从而完成盲检测过程。本发明的方法可以有效地提高盲检测的效果，对接收信号中出现的野值点和噪声具有较高的鲁棒性，此外，本方法可以根据接收到的信号情况自适应的调节模型的混合成分数目，从而可以自动判断出当前的调制方式，使通信系统的智能性大大提高。
文档编号H04L27/00GK102355439SQ201110230169
公开日2012年2月15日 申请日期2011年8月11日 优先权日2011年8月11日
发明者魏昕 申请人:魏昕