徐彬，芮國勝，陳必然

一種單天線同頻混合信號幅度的估計算法?

徐彬1，芮國勝1，陳必然2

（1.海軍航空工程學(xué)院電子信息工程系，山東煙臺264001；2.海軍駐成都地區(qū)軍事代表室，成都610036）

針對非協(xié)作通信中平坦衰落條件下單天線接收兩路MSK混合信號分量的幅度估計問題，提出了一種基于max-min思想的幅度盲估計算法。該算法采用混合信號幅值序列中多個極大極小幅值的估計值來進行混合信號分量的幅度估計，并采用加窗局部極值平均的方法來獲得多個極大極小幅值的估計值。仿真結(jié)果表明：在信噪比大于10 dB條件下，該算法對MSK混合信號幅度估計較為準確，并且該算法對混合信號分量功率比和相對時延差的變化具有較強的魯棒性，具有不需要數(shù)據(jù)輔助、計算量較小的優(yōu)點，能夠滿足后續(xù)盲信號處理的需要。

非協(xié)作通信；MSK混合信號；幅度估計；平坦衰落信道；單天線

1 引言

在無線電信號監(jiān)測和偵收等非協(xié)作通信場合，如何快速準確地獲取所感興趣信號的信號參數(shù)成為后續(xù)信號分析處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通常的無線電監(jiān)測接收天線都是寬開的，多個信號可能同時進入接收機。對于多天線的無線電監(jiān)聽系統(tǒng)來講，對所感興趣的信號可以采用陣列信號處理來進行未知信號參數(shù)的估計。但是在很多特定的場合由于受限于平臺空間等因素，系統(tǒng)只有一個接收天線（如基于微小衛(wèi)星平臺的PCMA信號偵收［1］、星載AIS信號探測［2］等），因此研究單天線接收的多信號參數(shù)估計問題具有重要的實際意義。

由于通信信號經(jīng)過信道傳輸?shù)竭_接收端時，其信號幅度受信道衰落和噪聲等因素影響發(fā)生改變，對于信號幅度的估計成為信號參數(shù)估計中的重要內(nèi)容。對于單個信號幅度估計而言，主要有極大似然估計方法［3，4］、傅里葉譜分析方法［5，6］和高階差分方法［7］等。文獻［8］利用循環(huán)譜分析了干擾環(huán)境下有用信號的幅度，無需任何先驗信息，能夠獲得較高的估計精度，但是計算量較大。相對于單個信號的幅度估計而言，單天線接收混合信號的幅度問題研究較少。文獻［9］采用極大似然方法研究了PCMA系統(tǒng)中干擾信號的幅度估計問題，但是該方法假設(shè)有用信號已知并且要依靠接收端干擾信號的參數(shù)信息，并非真正的盲估計算法，其應(yīng)用場合受到了局限。本文研究單天線接收條件下兩路MSK混合信號分量的幅度估計問題，提出了一種基于max-min思想的混合信號幅度估計算法，仿真結(jié)果表明了該算法的有效性。

2 max-m in算法基本思想

假設(shè)單天線接收的混合信號由兩個分量信號混合而成，將在實數(shù)域采樣的實信號變換成復(fù)信號，并考慮經(jīng)過平坦衰落信道條件，則接收端混合信號的復(fù)基帶表達式可以表示為

式中，hc1（t）和hc2（t）為分量信號衰落產(chǎn)生的乘性衰減因子，其在一個短的信號接收時間內(nèi)可以近似為常數(shù)A1和A2，稱之為接收端的信號幅度；f1和f2代表兩信號分量的載波頻率偏移；θ1和θ2代表分量信號的初始相位；τ1和τ2代表信號分量的定時偏差；s1（t）=exp（jψ1（t））、s2（t）=exp（jψ2（t））為信號分量發(fā)送端的復(fù)基帶表示形式；v（t）為0均值的復(fù)廣義平穩(wěn)高斯白噪聲序列。為了分析的方便，這里暫不考慮噪聲的影響，這樣重寫式（1）可以得到：

式中，A（t）代表接收的混合信號的幅度函數(shù)，它是隨時間t變化的量，φ（t）表示接收混合信號的相位函數(shù)，φ1（t）、φ2（t）分別表示接收端混合信號分量的相位函數(shù)。接收端的混合信號的幅度A（t）是由兩個信號分量幅度A1、A2的矢量合成，隨著時間的變化，兩個信號分量的相位函數(shù)φ1（t）、φ2（t）分別繞圖1所示的坐標軸旋轉(zhuǎn)，不同的時刻點兩分量信號合成幅度不同的混合信號，由于分量信號調(diào)制信息的不同，在經(jīng)過一段時間后混合信號的幅值A(chǔ)（t）總會出現(xiàn)下面的情況：

式中，n為非負正整數(shù)。假設(shè)有N1個可以利用的如式（3）中的混合信號幅度的最大值和N2個最小值，則可以用來進行信號分量幅度A1、A2的估計，在這里稱之為max-min方法，其基本思想可用式（4）表示：

式中，ki、kj分別表示取相應(yīng)最大和最小值的時刻點。

3 最大最小幅度值的估計

從前面的分析可知，如何獲得混合信號幅度的多個最大最小值成為max-min算法的關(guān)鍵。在這里提出了一種基于最大最小值加窗局部極值平均的方法，其基本思想就是在混合信號幅度序列中取前N1個最大幅度值，以所取的每個最大幅度值為中心，取一個長度為M的數(shù)據(jù)窗，求取該窗口中的所有局部極值點的均值，將該均值作為該最大幅度值的估值，然后將求取的N1個估計值求均值得到最終的最大幅度值的估計值；同理，取混合信號幅度序列的前N2個最小幅度值，以所取的每個最小幅度值為中心，取一個長度為M的數(shù)據(jù)窗，求取窗口中所有的局部極值點的均值，將該均值作為該最小幅度值的估值，進一步地對這N2個最小幅度值求平均得到幅度最小值的估值，其估計表達式可以寫成如下形式：

式中，＾Amax、＾Amin分別代表某個幅度最大、最小值的估值，Am代表窗口中混合信號幅度的局部極值，M1、M2表示窗口中極值的個數(shù)。將式（5）代入式（4）可以得到最終的混合信號分量的幅度估計值為

4 仿真分析

在這里采用隨機產(chǎn)生兩路MSK混合信號進行仿真分析，仿真條件設(shè)置如下：符號個數(shù)為5 000個，符號速率為20 Hz，接收端采樣速率為50倍符號速率，混合信號分量的載波頻率均為200 Hz，信號幅度A1、A2分別為0.8和0.57，信號時延為0.5T，信噪比為5 dB條件下混合信號幅度的波形如圖2所示。這里的信噪比為帶內(nèi)信噪比，定義為混合信號功率與噪聲功率之比，噪聲功率定義為所有采樣點噪聲信號幅度的平方和。

進一步，利用搜索的辦法找出幅度波形中幅度最大和最小的前N1、N2個值，并記錄其位置，以此為中心選取一個長度為M的數(shù)據(jù)窗，窗口長度一般選取為過采樣倍數(shù)的四分之一較為合適，搜索窗口中的所有幅度最大最小值點并依據(jù)式（5）計算均值得到一個最大、最小值估值，如圖2所示。本文仿真中選取幅度估值的最大值和最小值個數(shù)N1、N2均為200個，最大最小值估計的加窗長度為12個數(shù)據(jù)點長度，采用歸一化的幅度均方誤差（NMSE）來衡量算法的估計性能，NMSE定義如式（7）所示，仿真結(jié)果如圖3和圖4所示。

NMSE=［（＾A1-A1）／A1］2+［（＾A2-A2）／A2］2（7）

圖3給出了當混合信號分量時延差為零時，在不同信號功率比條件下，基于max-min思想的幅度估計值隨信噪比（SNR）的變化情況。從圖3中可以看出，在低信噪比情況下（小于5 dB）3種功率比條件下算法的估計性能均不太理想，但隨著信噪比的增加其算法估計性能越來越好，特別是在中高信噪比條件下，不同功率比條件下均能得到較好的估計效果。另外，從圖3中還可以看出，不同功率比條件下的幅度估計性能差別不是很大，說明該算法對于混合信號的功率比變化具有較好的魯棒性能。

圖4給出了當混合信號分量功率比為1∶2時，在不同相對時延條件下，基于max-min思想的幅度估計算法性能隨信噪比（SNR）的變化情況。從圖4中可看出，在低信噪比（＜5 dB）情況下4種不同相對時延條件下幅度算法的估計性能均不太理想，但隨著信噪比的增加其估計性能越來越好，特別是在中高信噪比時不同相對時延條件下估計算法均能得到較好的估計效果。從圖4中還可以看出，不同相對時延條件下的幅度估計性能差別不是很大，說明該算法對于混合信號分量的相對時延變化不敏感，該混合信號幅度估計算法具有較好的穩(wěn)健性。圖3和圖4表明，本文提出的基于max-min思想的混合信號幅度估計算法在滿足一定信噪比條件下具有較高的估計精度，并且對未知的相對時延參數(shù)變化具有較好的魯棒性能。

5 結(jié)束語

本文研究了非協(xié)作通信場合中的單天線接收條件下兩路MSK混合信號分量的幅度估計問題，提出了一種基于多個最大最小幅度值的混合信號幅度盲估計算法，并在獲取多個最大、最小幅度值時采用加窗局部極值平均的方法以進一步減小噪聲的影響。仿真結(jié)果表明了該算法在中高信噪比條件下具有較高的估計精度，無需任何先驗信息，并對混合信號功率和時延變化不敏感，在一定程度上能夠滿足后續(xù)的盲信號處理需要，具有實用價值。

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PAN Shen-fu，BAIDong，YINa，et al.Estimation of Interference Amplitude in PCMA System［J］.Vacuum Electronics，2003，21（2）：21-24.（in Chinese）

XU Bin was born in Chengdu，Sichuan Province，in 1979.He is currently working toward the Ph.D.degree at Naval Aeronautical and Astronautical University.His research interests includemodern communication systems and blind signal processing for communication signals.

Email：aile0306＠126.com

芮國勝（1968—），男，山東煙臺人，海軍航空工程學(xué)院通信導(dǎo)航教研室主任，教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向為現(xiàn)代通信系統(tǒng)、小波理論及其應(yīng)用等；

RUIGuo-sheng was born in Yantai，Shandong Province，in 1968.He is now a professor and also the Ph.D.supervisor，asa director of Communication and Navigation Staff Room.His research interests includemodern communication systems and wavelet theory and its applications.

陳必然（1979—），男，江蘇徐州人，工程師，主要從事機械設(shè)備研制工作。

CHEN Bi-ran was born in Xuzhou，Jiangsu Province，in 1979.He is now an engineer.His research concerns mechanical devicemanufacture.

An Amplitude Estimation Algorithm for Co-frequency Mixture with Single Antenna

XU Bin1，RUIGuo-sheng1，Chen Bi-ran2
（1.Electronic Information Engineering Department，Naval Aeronautical and Astronautical University，Yantai264001，China；2.Navy Military Representative Office in Chengdu，Chengdu 610036，China）

For non-cooperative communication，an amplitude estimation algorithm is proposed for two-way MSK mixing signalswith single antenna under flat-fading channel.Legions ofmaximum and minimum amplitudes of themixture are obtained by caculating partialmean ofmaximum orminimum valueswithin awindow and applied to estimate amplitudes of signal components.Simulation results show its good performance when SNR is greater than 10dB and perfect robust performance for the changes of the power ratio between signal components and difference of time-delay.As a non-preamble aided algorithm with lower complexity，it is significant for following blind processing.

non-cooperative communication；MSKmixture；amplitude estimation；flat-fading channel；single antenna

Taishan Scholar Construction Fund

TN911.7

A

10.3969／j.issn.1001-893x.2011.10.005

徐彬（1979—），男，四川成都人，現(xiàn)為海軍航空工程學(xué)院博士研究生，主要研究方向為現(xiàn)代通信系統(tǒng)、通信信號盲處理等；

1001-893X（2011）10-0020-04

2011-08-08；

2011-09-26

泰山學(xué)者建設(shè)專項基金資助項目