基于MUSIC算法的盲SLM方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111371721A(43)申请公布日2020.07.03(21)申请号202010098621.3(22)申请日2020.02.18(71)申请人西安邮电大学地址710061陕西省西安市雁塔区长安南路563号(72)发明人刘璐(74)专利代理机构上海伯瑞杰知识产权代理有限公司31227代理人李庆(51)Int.Cl.H04L27/34(2006.01)权利要求书1页说明书7页附图6页(54)发明名称基于MUSIC算法的盲SLM方法(57)摘要本发明提供一种基于MUSIC算法的盲SLM方法，包括步骤：S1：产生U个波束形成序列Yu(t)：S2：对所述波束形成序列Yu(t)进行旋转相位因子计算，获得多组波束的相关函数；S3：挑选PAPR最小的那一组波束形成的相关函数进行奇异值分解，并将噪声子空间标记为密钥；S4：在多组所述波束通过功率放大器前，根据所述密钥选出PAPR最小的一组所述波束。本发明的一种基于MUSIC算法的盲SLM方法，不需要在相位序列中嵌入边带信息，也不需要传输边带信息，因而带宽利用率较高；同时，不需要对最大似然函数的搜索解码，也不需要进行相位符号的扩展，避免了信道估计的过程，因而，运算的复杂度也较低。CN111371721ACN111371721A权利要求书1/1页1.一种基于MUSIC算法的盲SLM方法，包括步骤：S1：产生U个波束形成序列Yu(t)：S2：对所述波束形成序列Yu(t)进行旋转相位因子计算，获得多组波束的相关函数；S3：挑选PAPR最小的那一组波束形成的相关函数进行奇异值分解，并将噪声子空间标记为密钥；S4：在多组所述波束通过功率放大器前，根据所述密钥选出PAPR最小的一组所述波束。2.根据权利要求1所述的基于MUSIC算法的盲SLM方法，其特征在于，所述S1步骤中，通过公式(1)产生U个波束形成序列Yu(t)：其中，表示矩阵的点积；Pu(t)表示相位序列，Pu(t)是相位在(0,2π)上的随机分布序列，所有的所述相位序列均为零均值的独立同分布，且其中，表示形成波束u中的第i个阵元接收到的信号与基准阵元接收到的信号之间的波程差，j表示虚数单位。3.根据权利要求1所述的基于MUSIC算法的盲SLM方法，其特征在于，所述S2步骤中，首先生成旋转相位因子Pu，并与合成波束进行点乘，获得U路相位序列Yu。4.根据权利要求3所述的基于MUSIC算法的盲SLM方法，其特征在于，分析所述U路相位序列Yu，选出PAPR最小的那一路合成的波束信号相对应的相位序列Yu，求出自相关函数R(Y)，并对自相关函数R(Y)进行奇异值分解，选出信号子空间和所述噪声子空间，将所述噪声子空间标记为所述密钥。5.根据权利要求4所述的基于MUSIC算法的盲SLM方法，其特征在于，所述波束Y可表示为：Y＝A(θ)S(t)；其中A(θ)表示矢量矩阵，S(t)表示阵元发射的信号；还包括步骤：对所述矢量矩阵A(θ)进行矩阵的QR分解，得到正交矩阵Q和上三角矩阵R，并利用正交矩阵Q和上三角矩阵R生成新的矩阵X；利用矩阵X获得U路相位序列，此时共有2U路相位序列。6.根据权利要求5所述的基于MUSIC算法的盲SLM方法，其特征在于，还包括步骤：所述2U路相位序列，根据LCMV优化准则合成2U路波束。7.根据权利要求6所述的基于MUSIC算法的盲SLM方法，其特征在于，所述2U路波束通过所述密钥在发送端解密出PAPR最小的形成波束信号。2CN111371721A说明书1/7页基于MUSIC算法的盲SLM方法技术领域[0001]本发明涉及宽带通信领域，尤其涉及一种基于MUSIC算法的盲SLM方法。背景技术[0002]选择性映射法(SelectedMapping，SLM)具有不会造成信号的畸变与失真的优势，被广泛应用在宽带信号的峰均比抑制中。然而，SLM方法在信道传输中，需要传输关键的边带信息(SideInformation，SI)，这会造成信道带宽利用率的降低，同时接收端解码的复杂度也会增加。近年来，关于盲SLM的方法逐渐被提出。常见的盲SLM方法有最大似然解码法和简化的最大似然解码法。现有的盲SLM方法缺陷在于：[0003]1、样本数据过于庞大，解码过程的复杂度极高。[0004]2、产生新的扩展相位和相位序列进行匹配，运算复杂度较高，需要对相位序列有一定的先验知识。发明内容[0005]针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种基于MUSIC算法的盲SLM方法，不仅不需要对相位序列的先验知识，同时，在一定程度上降低了运算的复杂度，提高了峰均比抑制的效率。[0006]为了实现上述目的，本发明提供一种基于MUSIC算法的盲SLM方法，包括步骤：[0007]S1：产生U个波束形成