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        基于SOS的盲FIR信道辨識方法的性能分析

        2010-09-17 12:32:02代凌云
        通信技術(shù) 2010年2期
        關(guān)鍵詞:交叉信道語音

        代凌云, 王 娟

        (曲阜師范大學(xué) 信息技術(shù)傳播學(xué)院,山東 日照 276826)

        0 引言

        在過去十幾年里,盲系統(tǒng)辨識和均衡方法取得了很大發(fā)展。在這個(gè)領(lǐng)域里的貢獻(xiàn)主要有以下兩種情況:

        ① 處理單個(gè)源(SISO/SIMO)情況下的方法;

        ② 多個(gè)源混迭(MIMO)情況下的處理方法[1-4]。對于第一類問題,已經(jīng)有基于觀測信號的高階統(tǒng)計(jì)特性和二階周期平穩(wěn)統(tǒng)計(jì)特性的各種各樣的技術(shù)。MIMO問題趨向于用SOS方法來解決[1,2,5,6],本文中,我們針對TITO情況下,交叉信號混迭的混迭信道的盲辨識問題介紹了一種分析解法[2],數(shù)學(xué)工具是SOS,我們闡述問題的時(shí)候,認(rèn)為源譜和混迭信道都是未知的,如果源相關(guān)信息有效,這種方法能解決任何通常的MIMO 系統(tǒng)問題。針對這種方法,我們對它作了性能分析,仿真結(jié)果表明這種結(jié)果可以較好的辨識混疊濾波器;并用維納濾波的方法恢復(fù)出了原始語音信號,證明這種方法也適用于非平穩(wěn)信號的情況。

        1 盲 TITO系統(tǒng)辨識[1]

        問題闡述:首先,對于通常的MIMO問題,在這里,假設(shè)n個(gè)隨機(jī)序列來表示n個(gè)源的多信道混疊輸出:

        辨識條件:

        首先注意到,H(w)是不可辨識的,除非對它的結(jié)構(gòu)有一定的約束。

        因此,采用了下面的假設(shè)條件[7]:

        圖1 TITO系統(tǒng)示意

        ② 源是廣義平穩(wěn),兩兩不相關(guān)的暫態(tài)非白化信號,即:當(dāng)i j= ,

        ④ 交叉信道H12(w),H21(w)是線性的時(shí)不變且沒有共同零點(diǎn)的FIR濾波器。

        頻率域分析:

        考慮w(x)的隨機(jī)DFT過程,定義:

        同樣的,定義頻率域源協(xié)方差矩陣

        由式(3)可以得到:

        下面通過預(yù)白化操作定義nn×矩陣w(V):

        定義

        系統(tǒng)傳輸函數(shù)的相應(yīng)的估計(jì)現(xiàn)在可以寫成:

        任何情況下,非對角元素的比例是不變的,也就是跟轉(zhuǎn)置無關(guān),并且跟交叉信道的真實(shí)比例是相同的,即:

        容易看出:

        ⑥ 根據(jù)式(17)、(18)計(jì)算I1(w)和I2(w) 。

        2 對基于二階統(tǒng)計(jì)特性的頻率域分析算法的性能分析

        在實(shí)驗(yàn)中,兩路輸入信號取作零均值白高斯信號和長為20的隨機(jī)序列的卷積。

        在估計(jì)過程中,設(shè)定一個(gè)閾值來判斷選擇一定的頻率,因?yàn)橐謴?fù)一個(gè)長為L的FIR序列,至少需要長為2L范圍內(nèi)的頻率采樣,因此這個(gè)閾值應(yīng)該至少包含2hL的離散頻率。通過下面的方法來選取頻率:將

        圖2 *——h12信道真實(shí)值 ——h12信道估計(jì)值

        圖3 *——h21信道真實(shí)值 ——h21信道估計(jì)值

        圖4 第一路語音信號

        圖5 第二路語音信號

        圖6 一路混迭輸出

        圖7 二路混迭輸出

        圖8 一路分離輸出

        圖9 二路分離輸出

        3 結(jié)語

        文中在針對TITO情況下,交叉信號混迭的混迭信道的盲辨識問題介紹了一種基于二階統(tǒng)計(jì)的分析解法,并對它作了性能分析。這種方法假設(shè)源譜和混迭信道都是未知的,如果已知有效的部分源相關(guān)信息,這種方法能解決任何常見的MIMO 系統(tǒng)辨識問題。通過Matlab實(shí)驗(yàn)仿真,結(jié)果表明這種方法可以較好的辨識混疊濾波器,具有較強(qiáng)的魯棒性;并在仿真過程中運(yùn)用維納濾波的方法恢復(fù)出了原始輸入的兩路語音信號,證明了這種方法也適用于非平穩(wěn)信號的情況。

        [1] Diamantaras K I, Petropulu A P, Chen B. Blind Two-input-twooutput FIR Channelidentification Based on Frequency Domain Second-order Statistics[J].IEEE Trans. Signal Processing,2000, 48 (01):534-542.

        [2] Bradaric I, Petropulu A P, Diamantaras K I. On Blind Identifiability of FIR-MIMO Systems With Cyclostationary Inputs Using Second Order Statistics[J].IEEE Trans on Signal Processing, 2003, 51(02):434-440.

        [3] Kohno R. Combination of An Adaptive Array Antenna and A Canceler of Interference for Direct-sequence Spread-spectrum Multiple-access System[J].IEEE J.Select.Areas Commun. 1990,8(02):675-681.

        [4] Zhi Ding, Li Qiu. Blind MIMO Channel Identification From Second Order Statistics Using Rank Deficient Channel Convolution Matrix[J].IEEE Trans on Signal Processing, 2003,51(02):535-543.

        [5] 周瑞,鄭建宏.基于子空間分解的半盲信道估計(jì)[J].通信技術(shù),2008,41(08):84-86.

        [6] 倪紅艷,卓東風(fēng),肖蕾蕾.基于四階累積量的子空間盲信道估計(jì)[J].通信技術(shù), 2009,42(01):107-109.

        [7] Gerstacker W H, Taylor D P. Blind Channel Order Estimation Based on Second-Order Statistics[J].IEEE Signal Processing Letters, Feb.2003,10(02):39-42.

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