一种基于人工蜂群和网格聚类的数字非恒包络调制信号频偏盲估计方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于人工蜂群和网格聚类的数字非恒包络调制信号频偏盲估计方法及系统，包括：步骤1：接收信号；步骤2：频偏粗估计；步骤3：人工蜂群算法频偏精估计：将粗估计的载波频率代入到人工蜂群算法中，寻优函数为去掉载波频率后的划分网格的信号星座图中星座点占据的面积，人工蜂群算法通过在粗估计的载波频率附近进行随机迭代，最终求得全局最优值；步骤4：返回频率偏移。本发明专利技术在解决寻优问题上有着更快的求解速度，并且蜂群算法其随机性可避免陷入局部最优值，在利用网格法寻找星座点占据面积最小的问题上，可以具有更少的计算量和更快的求解速度，在实际非合作通信系统应用中，可以更加快速进行信号处理分析，提高实时性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工蜂群和网格聚类的数字非恒包络调制信号频偏盲估计方法及系统


[0001]本专利技术涉及一种基于人工蜂群和网格聚类的数字非恒包络调制信号频偏盲估计方法及系统，属于通信


技术介绍

[0002]随着信息产业的不断发展，现代通信在人们日常生活中发挥着重要的作用，数字信号以其优良的抗干扰、保密性等优势，在现代通信中占据重要地位。合作通信多用于传统的通信系统，通信双方知道通信系统的调制参数等先验信息；而非合作通信是指第三方在未经合作方授权的情况下对合作信号进行截获并进行解调处理的通信行为，非合作通信未知信号发送方的先验知识，多依靠现代信息处理技术对截获的信号进行分析处理。非合作信号处理在很多通信场景中都有涉及，且在民用和军用领域都有广泛的应用。如：政府部门为了保障无线频谱资源的合理利用，会对民用通信系统进行监测以防非法利用和无线干扰等；在军事电子对抗领域，非合作信号处理被广泛用于威胁识别、地方情报获取和电子对抗干扰策略等方面。
[0003]非合作通信中，由于先验信息的缺乏，如果要求接收机能够准确可靠地实现解调，首先得利用盲信号处理技术，从接收到的信号中提取有用的信号调制参数，包括载波频率、码元速率、调制方式等，再根据这些参数来完成信号准确解调，以此来满足非合作通信的实际需求。并且某些参数估计的准确度影响着调制信号识别的结果，如：若载波频率估计存在误差，经过下变频的接收信号就会存在频率偏移，这将导致信号星座图的旋转，造成星座图失真，严重影响信号识别的准确性。
[0004]目前，载波频率估计方法很多，既有依据时域信号的，如过零检测和相位差分法等；也有依据信号频域的，如倍频法和频率居中法。但这些方法有的对噪声比较敏感，低信噪比下估计性能不佳，有的对信号频谱对称性有要求，适用场景有限。针对传统算法的缺陷，基于网格聚类算法利用频偏造成星座图旋转，面积增大这一特点进行频偏纠正，进行转变为求面积最小化的问题，即找到一个频率偏移值使信号星座点占据面积最小。而传统的求解最优化问题的方法，如遍历迭代法，存在计算量大、速度慢等缺点，并且其步进值的选取也影响求解的精度。近年来，大量的群体智能算法涌现出来，在解决实际工程问题中，依靠其算法的智能性，对于某些复杂度高的问题，高效求解成为可能；利用其隐含本质并行性，提高了算法的求解能力。其中，人工蜂群算法(ABC)是群体智能算法的一种，是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。因此，利用人工蜂群算法，结合网格聚类算法，可以在解决频偏估计方面发挥出较大的优势。

技术实现思路

[0005]针对上述传统频偏估计算法中存在的问题，本专利技术提出了一种基于人工蜂群和网格聚类的数字非恒包络信号频偏盲估计方法。其中，数字非恒包络信号包括ASK(幅度键控)、PSK(相移键控)、QAM(正交幅度调制)、APSK(幅度相位键控)。通过人工蜂群算法求解信号星座点面积最小化问题，即对应频率偏移最小的情况，拥有更快的收敛速度。
[0006]本专利技术还提供了一种基于人工蜂群和网格聚类的数字非恒包络调制信号频偏盲估计系统。
[0007]本专利技术的技术方案为：
[0008]一种基于人工蜂群和网格聚类的数字非恒包络调制信号频偏盲估计方法，包括步骤如下：
[0009]步骤1：接收信号
[0010]接收经过下变频处理后的低中频信号；
[0011]步骤2：频偏粗估计
[0012]对步骤1接收的低中频信号进行载波频率的粗估计；
[0013]步骤3：人工蜂群算法频偏精估计
[0014]将步骤2得到的粗估计的载波频率代入到人工蜂群算法中，人工蜂群算法的寻优函数为去掉载波频率后的划分网格的信号星座图中星座点占据的面积，人工蜂群算法通过在粗估计的载波频率附近进行随机迭代，最终求得全局最优值，即使得星座点占据面积最小的频率偏移值精确估计值；
[0015]步骤4：返回频率偏移
[0016]根据步骤3得到的频率偏移值精确估计值，接收信号进行去频偏处理之后，得到的无频偏基带信号。
[0017]根据本专利技术优选的，步骤1中，从信号接收机上接收到经过下变频处理后的低中频信号，表示为{x(n)}信号序列，包括同相分量I(n)和正交分量Q(n)，n＝1，2，
…
，N，采样频率为f
s
。
[0018]根据本专利技术优选的，步骤2中，利用载波频率估计算法对步骤1接收的低中频信号进行载波频率的粗估计；载波频率估计算法包括时域上的过零检测方法或者频域上的频率居中法。
[0019]根据本专利技术优选的，步骤2中，采用频域上的频率居中法对步骤1接收的低中频信号进行载波频率的粗估计，包括步骤如下：
[0020]步骤2.1：计算信号序列x(n)的离散傅里叶变换X(k)，如式(I)所示：
[0021][0022]式(I)中，x(n)为信号序列，X(k)为信号序列x(n)的离散傅里叶变换，N为傅里叶变换区间长度，k＝0，1，
…
，N
‑
1，j代表虚单位；
[0023]步骤2.2：根据载波估计公式计算载波频率估计值如式(II)所示：
[0024][0025]式(II)中，f
s
是指采样频率。
[0026]根据本专利技术优选的，步骤3中，采用人工蜂群和网格聚类结合的算法进行频偏精确估计，包括步骤如下：
[0027]步骤3.1：初始化蜂群参数，设置蜜蜂总数NP，其中，采蜜蜂和观察蜂各NP/2，最大搜索次数Limit，最大迭代次数maxCycle；
[0028]步骤3.2：初始化蜂群，设置所有蜜蜂为侦察蜂，在载波频率估计值附近随机产生NP个可行解，其中，搜索邻域范围为
[0029]步骤3.3：计算NP个估计值即NP个可行解对应的信号星座点占据的面积，根据面积值进行升序排序，前1/2为采蜜蜂，后1/2为观察蜂，同时初始化标志向量，其功能为记录采蜜蜂在同一值搜索次数；
[0030]步骤3.4：每只采蜜蜂在各个采蜜蜂对应的当前频偏估计值f
c
局部搜索新的频偏值，并计算星座点的面积，若小于当前频偏值对应的星座点面积，则更新频偏估计值，且将标志向量置零，否则标志向量加1；
[0031]步骤3.5：计算观察蜂选择的概率，随机一个(0，1)之间的数值与该概率比较，若概率较大，则选择跟随，并转化为采蜜蜂进行邻域搜索，搜索范围为f
c
＝f
c
±
f
c
*rand(0，1)*rate/iter，iter指当前迭代次数，并计算星座点的面积，若小于当前频偏值对应的星座点面积，则更新频偏估计值，且将标志向量置零，否则标志向量加1，进入步骤3.6；
[0032]步骤3.6：判断当前采蜜蜂的标志向量与本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工蜂群和网格聚类的数字非恒包络调制信号频偏盲估计方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤1：接收信号接收经过下变频处理后的低中频信号；步骤2：频偏粗估计对步骤1接收的低中频信号进行载波频率的粗估计；步骤3：人工蜂群算法频偏精估计将步骤2得到的粗估计的载波频率代入到人工蜂群算法中，人工蜂群算法的寻优函数为去掉载波频率后的划分网格的信号星座图中星座点占据的面积，人工蜂群算法通过在粗估计的载波频率附近进行随机迭代，最终求得全局最优值，即使得星座点占据面积最小的频率偏移值精确估计值；步骤4：返回频率偏移根据步骤3得到的频率偏移值精确估计值，接收信号进行去频偏处理之后，得到的无频偏基带信号。2.根据权利要求1所述的一种基于人工蜂群和网格聚类的数字非恒包络调制信号频偏盲估计方法，其特征在于，步骤1中，从信号接收机上接收到经过下变频处理后的低中频信号，表示为{x(n)}信号序列，包括同相分量I(n)和正交分量Q(n)，n＝1,2,
…
,N，采样频率为f
s
。3.根据权利要求1所述的一种基于人工蜂群和网格聚类的数字非恒包络调制信号频偏盲估计方法，其特征在于，步骤2中，利用载波频率估计算法对步骤1接收的低中频信号进行载波频率的粗估计；载波频率估计算法包括时域上的过零检测方法或者频域上的频率居中法。4.根据权利要求1所述的一种基于人工蜂群和网格聚类的数字非恒包络调制信号频偏盲估计方法，其特征在于，步骤2中，采用频域上的频率居中法对步骤1接收的低中频信号进行载波频率的粗估计，包括步骤如下：步骤2.1：计算信号序列x(n)的离散傅里叶变换X(k)，如式(Ⅰ)所示：式(Ⅰ)中，x(n)为信号序列，X(k)为信号序列x(n)的离散傅里叶变换，N为傅里叶变换区间长度，k＝0,1,
…
,N
‑
1,j代表虚单位；步骤2.2：根据载波估计公式计算载波频率估计值如式(II)所示：式(II)中，f
s
是指采样频率。5.根据权利要求1所述的一种基于人工蜂群和网格聚类的数字非恒包络调制信号频偏盲估计方法，其特征在于，步骤3中，采用人工蜂群和网格聚类结合的算法进行频偏精确估计，包括步骤如下：步骤3.1：初始化蜂群参数，设置蜜蜂总数NP，其中，采蜜蜂和观察蜂各NP/2，最大搜索
次数Limit，最大迭代次数maxCycle；步骤3.2：初始化蜂群，设置所有蜜蜂为侦察蜂，在载波频率估计值附近随机产生NP个可行解，其中，搜索邻域范围为步骤3.3：计算NP个估计值即NP个可行解对应的信号星座点占据的面积，根据面积值进行升序排序，前1/2为采蜜蜂，后1/2为观察蜂，同时初始化标志向量，其功能为记录采蜜蜂在同一值搜索次数；步骤3.4：每只采蜜蜂在各个采蜜蜂对应的当前频偏估计值f
c
局部搜索新的频偏值，并计算星座点的面积，若小于当前频偏值对应的星座点面积，则更新频偏估计值，且将标志向量置零，否则标志向量加1；步骤3.5：计算观察蜂选择的概率，随机一个(0，1)之间的数值与该概率比较，若概率较大，则选择跟随，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王洪君，张艳艳，刘东杰，徐红玉，张学林，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：