基于奇异值迭代的空频分组码盲识别算法研究

发布时间：2018-03-17 13:43

  本文选题：MIMO-OFDM　切入点：空频编码　出处：《西安电子科技大学》2014年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：MIMO-OFDM技术是下一代无线通信的核心解决方案,空频分组码是MIMOOFDM系统的重要组成部分。空频分组码的盲识别是通信对抗中迫切需要攻克的领域,具有重要的研究和应用价值。目前MIMO系统中存在的编码盲识别方法主要针对空时分组码,主要包括最大似然算法和时延相关算法。但最大似然算法对具有相同分组符号数和分组长度的编码无法识别;时延相关算法计算量随采样长度成倍增加,难以应用于实时检测。空频分组码盲识别则是一个新的研究领域,目前还没有提出实质的检测方法。同时,将空时分组码盲识别算法直接应用到空频分组码的盲识别中去时,由于两者使用的分集差异,使得算法无法在小样本、低信噪比的应用场景下正常工作,不能有效地满足实际的工程需要。本文目的就在于针对现有空频分组码盲识别算法中存在的问题,提出一种基于奇异值迭代的空频分组码盲识别方法,以实现对空频分组码的盲识别,并且提高算法在小样本、低信噪比情况下的性能。本文首先简述了MIMO-OFDM系统模型及空频分组码技术,并就当前已有的两类空时分组码盲识别算法:最大似然算法和时延相关算法,进行了仿真验证,并根据结果进行了性能分析。然后,给出了空频分组码盲识别系统的模型,并将编码盲识别问题成功转化为求编码分组符号数的问题,由此提出了一种基于奇异值迭代的空频分组码盲识别方法。通过对接收信号自相关矩阵的奇异值进行有效迭代,增大信号特征值和噪声特征值之间的差值,提高系统在小样本、低信噪比条件下的估计性能。应用Matlab对该算法的性能进行了仿真,验证了算法的正确性和高效性。最后,分析了剩余频偏对空频分组码盲识别算法的影响,并根据分析结果,提出一种基于剩余频偏补偿的空频分组码盲识别方法。通过搜索补偿估计出剩余频偏的大小,补偿观测信号后识别出空频分组码型。在Matlab中对该算法与不进行频偏补偿的算法进行了比较仿真,验证了算法的有效性及必要性。
[Abstract]:MIMO-OFDM technology is the core solution of next generation wireless communication, and space-frequency block code is an important part of MIMOOFDM system. It has important research and application value. At present, coding blind recognition methods in MIMO system are mainly aimed at space-time block codes. It mainly includes maximum likelihood algorithm and delay correlation algorithm. However, the maximum likelihood algorithm can not recognize the coding with the same number of block symbols and packet length, and the computation amount of delay correlation algorithm increases exponentially with the sampling length. It is difficult to be applied to real time detection. The blind recognition of space-frequency block codes is a new research field, and no essential detection method has been put forward at present. At the same time, the blind recognition algorithm of space-time block codes is directly applied to blind recognition of space-frequency block codes. Because of the diversity difference between them, the algorithm can not work normally in small sample and low SNR application scenario. The purpose of this paper is to put forward a blind recognition method for space-frequency block codes based on singular value iteration, aiming at the problems existing in existing space-frequency block code blind identification algorithms. In order to achieve blind recognition of space-frequency block codes and improve the performance of the algorithm in the case of small samples and low signal-to-noise ratio (SNR), this paper first describes the MIMO-OFDM system model and space-frequency block code technology. Two existing blind recognition algorithms of space-time block codes, maximum likelihood algorithm and time-delay correlation algorithm, are simulated and verified, and the performance is analyzed according to the results. Then, the model of space-frequency block code blind recognition system is presented. The problem of coding blind recognition is successfully transformed into the problem of the number of coded block symbols, and a blind recognition method of space-frequency block codes based on singular value iteration is proposed. By effectively iterating the singular values of the autocorrelation matrix of received signals, a new method for blind recognition of space-frequency block codes based on singular value iteration is proposed. The difference between the signal eigenvalue and the noise eigenvalue is increased, and the estimation performance of the system under the condition of small sample and low signal-to-noise ratio is improved. The performance of the algorithm is simulated by Matlab, and the correctness and efficiency of the algorithm are verified. The influence of residual frequency offset on the blind recognition algorithm of space-frequency block codes is analyzed. Based on the analysis results, a blind recognition method for space-frequency block codes based on residual frequency offset compensation is proposed. The magnitude of residual frequency offset is estimated by searching compensation. The space-frequency block pattern is recognized after compensating the observed signal. The comparison between the algorithm and the algorithm without frequency offset compensation is carried out in Matlab, which verifies the validity and necessity of the algorithm.
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN929.53

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本文编号：1624996