葉 飛,張?zhí)祢U,廖 暢,周 楊
(重慶郵電大學(xué) 信號(hào)與信息處理重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 400065)
基于獨(dú)立分量分析的PCMA信號(hào)盲分離算法
葉 飛,張?zhí)祢U,廖 暢,周 楊
(重慶郵電大學(xué) 信號(hào)與信息處理重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 400065)
針對(duì)非協(xié)作通信中成對(duì)載波多址(Paired Carrier Multiple Acess,PCMA)信號(hào)的盲分離問(wèn)題,提出了一種基于獨(dú)立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的單通道盲分離算法。首先對(duì)接收到的單路PCMA信號(hào)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)得到其殘余載波頻率,再對(duì)其處理得到2路基帶混合信號(hào),最后利用FastICA算法分離出源基帶信號(hào)。該算法在未知2個(gè)衛(wèi)星地面站發(fā)送信號(hào)的情況下,從接收到的PCMA信號(hào)中恢復(fù)出2路源基帶信號(hào)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該算法在信噪比為-10 dB時(shí)仍具有良好的分離效果,2路基帶信號(hào)的波形相似系數(shù)可分別達(dá)到0.94與0.86以上。
單通道;參數(shù)估計(jì);PCMA;盲分離;獨(dú)立分量分析
成對(duì)載波多址(Paired Carrier Multiple Acess,PCMA)是一種新興的用來(lái)提升衛(wèi)星信道頻帶利用率的通信技術(shù)。在PCMA衛(wèi)星通信系統(tǒng)中,2個(gè)不同的地面站共用上、下行鏈路,因此2個(gè)衛(wèi)星終端發(fā)送的上行信號(hào)占用一樣的頻帶,而且在時(shí)域中這2個(gè)上行信號(hào)也是相互重疊的[1]。在某些特殊場(chǎng)合,需要從PCMA信號(hào)中獲取通信雙方發(fā)送的信息序列,如在軍事通信中,需要以第三方的身份截取情報(bào),這樣傳統(tǒng)的PCMA技術(shù)在非合作通信中就無(wú)法繼續(xù)使用。
目前,PCMA技術(shù)的研究重點(diǎn)是非盲分離算法,它要求通信雙方準(zhǔn)確估計(jì)自身上行信號(hào)的各項(xiàng)參數(shù),以便從接收信號(hào)中抑制自身信號(hào),得到對(duì)方發(fā)送的有用信號(hào)。從信號(hào)分離的角度來(lái)看PCMA信號(hào)的獲取,也就是從單個(gè)傳感器接收到的PCMA信號(hào)中分離出2路上行信號(hào),即單通道盲分離問(wèn)題。因?yàn)榻M成PCMA信號(hào)的2路上行信號(hào)具有完全相同的頻率、時(shí)隙和符號(hào)速率,且這2路上行信號(hào)的功率相當(dāng),這就導(dǎo)致了PCMA信號(hào)的盲分離問(wèn)題不能使用傳統(tǒng)的基于不同功率、符號(hào)速率、滾降系數(shù)等的單通道盲分離算法[2-5]來(lái)解決。文獻(xiàn)[6]中提出了基于PSP和Kalman濾波的算法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題,但該算法對(duì)參數(shù)的變化不敏感,文獻(xiàn)[7]使用粒子濾波算法來(lái)實(shí)現(xiàn)同頻MPSK信號(hào)的盲分離,但算法的計(jì)算比較復(fù)雜。
本文研究的是非協(xié)作通信中PCMA信號(hào)的盲分離問(wèn)題,即第三方在未知2個(gè)衛(wèi)星地面站發(fā)送的上行信號(hào)的情況下,根據(jù)接收到的PCMA信號(hào)分離出2路上行信號(hào)。本文在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合PCMA信號(hào)的特點(diǎn),將獨(dú)立分量分析應(yīng)用到這類(lèi)信號(hào)的處理中。首先對(duì)接收到的單路PCMA信號(hào)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)得出其殘余載波頻率,再對(duì)其處理得到2路基帶混合信號(hào),最后利用FastICA算法分離出源基帶信號(hào)。本文提出的算法有效地解決了單通道的欠定問(wèn)題,并經(jīng)過(guò)仿真對(duì)上述處理方法進(jìn)行了實(shí)際驗(yàn)證。
PCMA衛(wèi)星通信系統(tǒng)中,通信站1和2使用一樣的頻率、時(shí)隙和擴(kuò)頻碼來(lái)發(fā)射上行信號(hào)S1和S2。由于PCMA衛(wèi)星通信系統(tǒng)采用透明轉(zhuǎn)發(fā)器,每個(gè)衛(wèi)星站接收到的下行信號(hào)均為自身上行信號(hào)和對(duì)方上行信號(hào)疊加后得到的混合信號(hào),因此,在忽略噪聲的情況下,經(jīng)轉(zhuǎn)發(fā)器轉(zhuǎn)發(fā)后,衛(wèi)星站1和2接收到的信號(hào)為S1+S2。其通信示意圖如圖1所示。
圖1 PCMA通信鏈路示意圖
PCMA混合信號(hào)的復(fù)基帶形式表達(dá)式如下
y(t)=y1(t)+y2(t)+v(t)=
h1ej(2πΔf1t+Φ1)x1(t)+h2ej(2πΔf2t+Φ2)x2(t)+v(t)
(1)
式中:y1(t)和y2(t)為2個(gè)不同衛(wèi)星站發(fā)射的上行信號(hào);h1和h2對(duì)應(yīng)y1(t)和y2(t)的瞬時(shí)幅度;Δf1和Δf2對(duì)應(yīng)y1(t)和y2(t) 的殘余載波頻率;Φ1和Φ2對(duì)應(yīng)y1(t)和y2(t)的初相,v(t)是方差為σ2的加性高斯白噪聲,x1(t)和x2(t)為2路基帶信號(hào),表達(dá)式如下
(2)
(3)
式中:αi為升余弦滾降系數(shù)。
2.1 基于二階循環(huán)累積量的殘余載波頻率估計(jì)
記2個(gè)不同衛(wèi)星站發(fā)射的上行信號(hào)yi(t)(i=1,2)的實(shí)部Re[yi(t)]為yRi(t),計(jì)算其二階循環(huán)累積量如下
(4)
記單個(gè)傳感器接收到PCMA信號(hào)y(t)的實(shí)部 Re[y(t)] 為yR(t),計(jì)算其二階循環(huán)累積量如下
(5)
xi(t)的循環(huán)譜為
(6)
(7)
PCMA信號(hào)的殘余載波頻率估計(jì)實(shí)現(xiàn)步驟如下:
2.2 FastICA算法
FastICA算法是一種用來(lái)解決非欠定盲分離問(wèn)題的高效算法[8],其收斂速度與運(yùn)算速度均比較快。運(yùn)用FastICA算法有以下4個(gè)前提條件:
1)由于是批處理算法,要求源信號(hào)是平穩(wěn)的;
2)用于接收信號(hào)的傳感器個(gè)數(shù)不小于源信號(hào)個(gè)數(shù);
3)混合矩陣列滿(mǎn)秩;
4)各路源信號(hào)在統(tǒng)計(jì)意義上相互獨(dú)立,并且至多有一個(gè)服從高斯分布。
假設(shè)有N個(gè)相互獨(dú)立的源信號(hào)s1(t),s2(t),…,sN(t), 若使用M(M≥N)個(gè)接收天線,則有M個(gè)觀測(cè)信號(hào)x1(t),x2(t),…,xM(t)。設(shè)M個(gè)接收天線同時(shí)開(kāi)始工作,此時(shí)FastICA模型的表達(dá)式為
(8)
定義:X=[x1(t),x2(t),…,xM(t)]T,S=[s1(t),s2(t),s3(t),…,sN(t)]T。
定義混合矩陣
(9)
2.3 算法原理及推導(dǎo)
第i(i=1,2)路上行信號(hào)可表示為
hixi(t)cos(2πΔfit+Φi)+
jhixi(t)sin(2πΔfit+Φi)
(10)
(11)
因此
(12)
(13)
(14)
將上述2路低通信號(hào)yd1與yd2寫(xiě)成矩陣形式,其表達(dá)式如下
(15)
其中
(16)
(17)
(18)
(19)
(20)
當(dāng)y1(t)和y2(t)的載波初相滿(mǎn)足Φ1≠Φ2+2kπ,k∈Z的條件時(shí),矩陣A不可逆。通過(guò)上述分析可知,式(20)所描述的即為適定盲分離問(wèn)題。其中,矩陣A等效成混合矩陣,X等效成源信號(hào)向量,此時(shí)就可以使用FastICA算法來(lái)實(shí)現(xiàn)源基帶信號(hào)x1(t)和x2(t)的分離。
本文算法的算法模型如圖2所示,具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:
圖2 算法模型
取單個(gè)傳感器接收到的PCMA信號(hào)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,本實(shí)驗(yàn)中源基帶信號(hào)x1(t)和x2(t)的成型濾波器選取滾降系數(shù)為0.33的升余弦濾波器。發(fā)送碼元符號(hào)數(shù)目為50。2路上行信號(hào)y1(t)和y2(t)的參數(shù)設(shè)置如下:碼元速率fd=1×106bit/s,采樣速率fs=1×108Hz,第一路上行信號(hào)y1(t)的殘余頻偏Δf1=1×107Hz,初相θ1=0.6,信號(hào)的傳輸信道衰落h1=1, 采樣矩形脈沖;第二路上行信號(hào)y1(t)的殘余頻偏 Δf2=1×107Hz,初相θ2=1.2,信號(hào)的傳輸信道衰落h2=1。
圖3中,當(dāng)循環(huán)頻率分別取0和2×107時(shí),PCMA信號(hào)實(shí)部部分的二階循環(huán)累積量出現(xiàn)峰值。而最大值位置處的循環(huán)頻率的1/2即1×107Hz就是上行信號(hào)殘余載波頻率估計(jì)值。
圖3 τ=0時(shí)二階循環(huán)累積量與循環(huán)頻率的關(guān)系
圖4 2路原始基帶信號(hào)
圖5 分離出的2路基帶信號(hào)
圖6 利用FastICA算法的分離性能圖
圖7 利用JADE算法的分離性能圖
本文提出了一種基于獨(dú)立分量分析的PCMA信號(hào)盲分離算法。本算法首先對(duì)接收到的單路PCMA信號(hào)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)得到其殘余載波載頻率值,再對(duì)其處理得到2路基帶混合信號(hào),最后利用FastICA算法分離出源基帶信號(hào)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文算法可以適應(yīng)較低的信噪比,且具有分離性能穩(wěn)定、運(yùn)行速度快等優(yōu)點(diǎn)。
然而本文要求構(gòu)成PCMA信號(hào)的2路上行信號(hào)的殘余載波頻率值相等或相差很小,當(dāng)2路上行信號(hào)的殘余載波頻率值相差超過(guò)一定范圍時(shí),算法的分離效果就會(huì)明顯下降。
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葉 飛(1992— ),女,碩士生,主研通信信號(hào)的單通道盲分離;
張?zhí)祢U(1971— ),教授,博士后,主要研究方向?yàn)檎Z(yǔ)音信號(hào)處理,通信信號(hào)的調(diào)制解調(diào)、盲處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)以及FPGA、VLSI實(shí)現(xiàn);
廖 暢(1990— ),碩士生,主研復(fù)雜信號(hào)處理;
周 楊(1991— ),碩士生,主研擴(kuò)頻信號(hào)盲估計(jì)。
責(zé)任編輯:閆雯雯
Blind Separation Algorithm of PCMA Signal Based on Independent Component Analysis
YE Fei,ZHANG Tianqi,LIAO Chang,ZHOU Yang
(KeyLaboratoryonSignalandInformationProcessing,ChongqingUniversityofPostsandTelecommunications,Chongqing400065,China)
Aiming at the problem of blind source separation of paired carrier Multiple acess(PCMA) signal in non-cooperative communication, a blind single channel separation algorithm based on independent component analysis(ICA) is proposeed. Firstly, parameter estimation is applied on the single PCMA signal to get the estimation of residual carrier frequency, then two baseband mixed signal is obtained by processing. Finally,the source baseband signal is isolated by using FastICA algorithm. Two source baseband signals are demodulated from the received PCMA signal under the precondition of not knowing the signals sended by two ground station. The simulation test show that the algorithm in this paper can get high separation performance at low signal-to-noise ratio level(-10 dB), the waveform similarity cofficient of two baseband signal can reach at 0.94 and 0.86 respectively.
single channel; parameter estimation; PCMA; blind separation;independent component analysis
國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61371164;61275099;61102031);信號(hào)與信息處理重慶市市級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)項(xiàng)目(CSTC2009CA2003);重慶市杰出青年基金項(xiàng)目(CSTC2011jjj140002);重慶市自然科學(xué)基金項(xiàng)目(CSTC2012JJA40008);重慶市教育委員會(huì)科研項(xiàng)目(KJ120525;KJ130524);重慶市研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(CYS14140)
TN911
A
10.16280/j.videoe.2015.17.024
2015-03-12
【本文獻(xiàn)信息】葉飛,張?zhí)祢U,廖暢,等.基于獨(dú)立分量分析的PCMA信號(hào)盲分離算法[J].電視技術(shù),2015,39(17).