认知无线电中时频重叠信号分量信号的信噪比估计方法技术

本发明专利技术公开了一种认知无线电中时频重叠信号分量信号的信噪比估计方法，包括：根据接收信号的二阶时变矩和相关函数的二阶时变矩估计出各个分量信号的功率以及分量信号的功率和；根据接收的混合信号功率和求得的各分量信号功率估计出时频重叠信号中总的噪声功率；根据各分量信号的带宽，计算出各分量信号带内噪声功率，估计出underlay频谱共享方式下时频重叠信号的各分量信号的信噪比。在低信噪比和高频谱重叠率的条件下，对时频重叠信号的分量信号的信噪比具有良好的估计性能。当信号重叠率为50％，信噪比在‑20dB时，信噪比估计的仍具有良好的性能。

Signal to noise ratio estimation method of time frequency overlapped signal component in cognitive radio

The invention discloses a cognitive radio signal to noise in the time-frequency overlapped signal components of signal ratio estimation method, including: according to the two order and two order of the received signal and time-varying moment correlation function of the time-varying moment to estimate the power of each component signal and the components of the signal power and noise power; according to the total power mixed signal receive and obtain each component of the signal power estimate time-frequency overlapped signals; according to each component signal bandwidth were calculated for each component signal band noise power estimation, underlay spectrum sharing mode frequency signal to noise ratio of each signal component of overlapping signals. Under the condition of low signal to noise ratio (SNR) and high frequency spectral overlap, the signal to noise ratio (SNR) of the signal with time frequency overlapped signal has a good estimation performance. When the overlap rate signal is 50%, the signal-to-noise ratio in 20dB, still has good performance of signal-to-noise ratio estimation.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于认知无线电
，尤其涉及一种认知无线电中时频重叠信号分量信号的信噪比估计方法。
技术介绍
在现代无线通信领域，随着通信技术的发展，频谱资源变得越来越紧张。underlay频谱共享方式能够使主用户和次用户共享同一个频带，是解决频谱资源短缺问题的有效途径。在underlay方式下，只有当授权信道内信号的干扰温度低于信道的干扰温度限的时候，次用户才有被接入的可能。此时，信道内时频重叠信号的功率是计算干扰温度的一个重要参数，而计算信号的功率可以通过估计信号的信噪比得到。因此，研究underlay频谱共享方式下时频重叠信号的信噪比估计有一定的意义和价值。Shree等人利用随机矩阵理论，提出了基于接收信号协方差矩阵的最大特征值的信噪比估计方法(ShreeKrishnaSharma.Eigenvalue-basedsensingandSNRestimationforcognitiveradioinpresenceofnoisecorrelation[J].IEEETransactionsonVehicularTechnology,2013,62(8):3671-3684.)，并针对信道相关以及噪声与信道均相关的情况，建立了接收信号协方差矩阵的渐近特征值概率分布函数，从而进行信噪比估计，该方法在信噪比大于3dB时，归一化MSE为0.1％，但在低信噪比下估计效果不理想。(ShreeKrishnaSharma.SNRestimationforMulti-dimensionalcognitivereceiverundercorrelatedChannel/Noise[J].IEEETransactionsonWirelessCommunication,2013,12(12):6392-6405.)。S.Chatzinotas等人针对宽带认知无线电中相关多测量向量和相关噪声两种场景，运用压缩测量的方法有效的对授权用户的信噪比进行估计，但无法估计出分量信号的信噪比。(S.Chatzinotas,B.Ottersten.CompressiveSNREstimationforWidebandCognitiveRadiounderCorrelatedScenarios[C].WCNC,2014:713-718.)。JohannaVartiainen等人提出了一种基于双门限的多个重叠窄带信号信噪比估计，该方法在两个BPSK信号混合且当0dB<SNR<6dB时，估计偏差接近零，但是该方法仅适应于时域重叠而频域不重叠的信号，不适用于实际的underlay频谱共享方式。(JohannaVartiainen,HarriSaarnisaari,JanneJ.LehtomakiandMarkkuJuntti.AblindsignallocalizationandSNRestimationmethod[C].MilitaryCommunicationsConference,2006:1-7)。综上所述，在低信噪比条件下，无法实现underlay频谱共享方式下时频重叠信号的分量信号的信噪比估计。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种认知无线电中时频重叠信号分量信号的信噪比估计方法，旨在解决在低信噪比条件下underlay频谱共享方式下时频重叠信号的分量信号的信噪比估计性能的问题。本专利技术是这样实现的，一种认知无线电中时频重叠信号分量信号的信噪比估计方法，所述认知无线电中时频重叠信号分量信号的信噪比估计方法包括以下步骤：步骤一，根据接收信号的二阶时变矩和相关函数的二阶时变矩估计出各个分量信号的功率以及分量信号的功率和；步骤二，根据接收的混合信号功率和求得的各分量信号功率估计出时频重叠信号中总的噪声功率；步骤三，根据各分量信号的带宽，计算出各分量信号带内噪声功率，估计出underlay频谱共享方式下时频重叠信号的各分量信号的信噪比。进一步，所述接收信号的信号模型表示为：y(t)=Σixi(t)+n(t)=ΣiSiejθiejwitΣkcikhi(t-kTsi)+Nw(t);]]>其中xi(t)i＝1,2…p是时频重叠的分量信号，p为分量信号的个数，t为时间；为方差为N加性高斯白噪声；为分量信号xi(t)的幅度；cik为调制信号；hi(t)(i＝1,...,N)为滚降系数α的升余弦成形滤波函数，且Tsi为各分量信号的码元速率；fci为各分量信号的载波频率，且wi＝2πfci；j为虚数的表示形式，且满足j2＝-1；各分量信号之间以及分量信号和噪声之间相互独立。进一步，变矩表示为：m2y(t；τ)＝E{y(t)y*(t+τ)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种认知无线电中时频重叠信号分量信号的信噪比估计方法，其特征在于，所述认知无线电中时频重叠信号分量信号的信噪比估计方法包括以下步骤：步骤一，根据接收信号的二阶时变矩和相关函数的二阶时变矩估计出各个分量信号的功率以及分量信号的功率和；步骤二，根据接收的混合信号功率和求得的各分量信号功率估计出时频重叠信号中总的噪声功率；步骤三，根据各分量信号的带宽，计算出各分量信号带内噪声功率，估计出underlay频谱共享方式下时频重叠信号的各分量信号的信噪比。

【技术特征摘要】
1.一种认知无线电中时频重叠信号分量信号的信噪比估计方法，其特征在于，所述认知无线电中时频重叠信号分量信号的信噪比估计方法包括以下步骤：步骤一，根据接收信号的二阶时变矩和相关函数的二阶时变矩估计出各个分量信号的功率以及分量信号的功率和；步骤二，根据接收的混合信号功率和求得的各分量信号功率估计出时频重叠信号中总的噪声功率；步骤三，根据各分量信号的带宽，计算出各分量信号带内噪声功率，估计出underlay频谱共享方式下时频重叠信号的各分量信号的信噪比。2.如权利要求1所述的认知无线电中时频重叠信号分量信号的信噪比估计方法，其特征在于，所述接收信号的信号模型表示为：y(t)=Σixi(t)+n(t)=&Sigm...

【专利技术属性】
技术研发人员：李兵兵，胡耀华，刘明骞，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61