MC-CDMA信号的调制识别及伪码序列盲估计.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CN105871764A(43)申请公布日2016.08.17(21)申请号201610164502.7(22)申请日2016.03.22(71)申请人重庆邮电大学地址400065重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号(72)发明人张天骐钱文瑞张刚罗忠涛(51)Int.Cl.H04L27/00(2006.01)H04L27/26(2006.01)H04J13/00(2011.01)权利要求书2页说明书6页附图9页(54)发明名称MC-CDMA信号的调制识别及伪码序列盲估计(57)摘要本发明请求保护一种基于奇异值分解的MC-CDMA信号调制识别及伪码序列估计方法，属于信号处理技术领域。通过先去除循环前缀，再构造矩阵并对其做奇异值分解，根据特征值个数的不同从而区分信号类别。由于单用户MC-CDMA信号的特征值个数始终为1，与构造矩阵的大小无关，易从中区分开来。在已知调制类别和伪码周期等先验信息情况下，通过左奇异向量估计伪码序列，该算法对信号识别和伪码序列的问题分步进行，避免了传统识别算法中特征值提取后的分类器设计等复杂问题，对于伪码序列的估计，该算法有计算量小的优势。本方法可以有效区分出MC-CDMA和MC-DS-CDMA信号，同时对MC-CDMA信号的伪码序列进行盲估计，从而对该信号的后续处理以及细微特征分析具有重要意义。CN105871764ACN105871764A权利要求书1/2页1.一种基于奇异值分解的MC-CDMA信号的调制识别及伪码序列估计，其步骤在于，对接收信号去循环前缀后，按PN码周期构造N×M阶的信号矩阵R，N为子载波个数(也即MC-CDMA信号的扩频增益)，取M为N的整数倍，因为MC-DS-CDMA的特征值取决于M/N；对信号进行解调，即对R做FFT变换，并构造相关矩阵进行奇异值分解；根据非零特征值的个数，进行判定是否为MC-CDMA信号(若秩为1，则为MC-CDMA信号)；根据左奇异向量实现对MC-CDMA信号的伪码序列的盲估计。2.根据权利要求1所述的估计方法，其特征在于，建立MC-CDMA信号模型为其中sk,i为子载波调制后输出矢量，Pk为第k个用户的平均发送功率，bk,i表示第k个用户的第i个比特，bk,i∈{1,-1}服从等概率分布，均值为0，方差为由扩频序列Tck＝[ck,0,ck,1,ck,2,…,ck,(N-1)]经过IDFT，再取后L个元素作为循环前缀共同组成。m＝0,1,...,N′-1，N′＝N+L，ck,n∈{1,-1}。第k个用户的发送信号可表示为：Tw为整个符号周期，Tc为码片周期，Tw＝(N+L)Tc，Tu＝NTc为有用符号周期。3.根据权利要求1所述的估计方法，其特征在于，对于MC-CDMA信号，由于秩rank(cTa)＝1，由矩阵相关性质易知rank(Ymc)＝1，即对Ymc做奇异值分解，只有一个非零奇异值。对于MC-DS-CDMA信号，可知rank(Ymd)＝MN，即MC-DS-CDMA的特征值与构造矩阵的行列和列数有关。根据这一特点对MC-CDMA和MC-DS-CDMA信号进行识别。4.根据权利要求1-3所述的估计方法，在判定信号为MC-CDMA后，接下来对该信号的伪码序列进行估计。去循环前缀的MC-CDMA信号的离散形式与DS-CDMA类似，对于包含M个数N×M据向量的矩阵Y＝[y1,y2,…,yM]∈R对其求自相关，则相关矩阵的估计为通过奇异值分解可得按照数据信号子空间和噪声子空间的思想可以将修改为：假设信息码的均值为零，方差为信号与噪声之间是相互独立的，各用户的信息码不相关，则自相关矩阵可以变换为2CN105871764A权利要求书2/2页而且综上所述，则第k个用户的伪码序列估计值为3CN105871764A说明书1/6页MC-CDMA信号的调制识别及伪码序列盲估计技术领域[0001]本发明涉及通信信号处理，具体为一种基于奇异值分解的多载波CDMA信号(MC-CDMA和MC-DS-CDMA信号)的调制识别，及MC-CDMA信号的伪码序列盲估计问题。背景技术[0002]由CDMA和OFDM技术结合而成的多载波CDMA充分保留了各自优点，具有截获率低、抗衰落能力强、频谱利用率高、数据传输效率高以及良好的码分多址能力等优点。在发送端和接收端，分别利用快速傅里叶变换(FFT)和快速傅里叶逆变换(IFFT)很容易产生和恢复这些多载波信号，降低了发射机和接收机的复杂性。多载波CDMA共有3种形式：多载波码分多址(MC-CDMA)，多载波直扩码分多址(MC-DS-CDMA)和多音频码分多址(MT-CDMA)。多载波CDMA技术可广泛应用于移动通信、无线局域网、超宽带通信等系统，并提供多种业务类型，其中MC-CDMA更