非对称成对载波多址接入系统下行链路中的功率分配优化

为提高卫星通信系统的和速率,该文研究了非对称成对载波多址接入(APCMA)系统下行链路的功率分配问题。以最大化系统和速率为目标,在总功率和满足各用户最低服务质量的约束下,通过凸优化的方法,得到了最优功率分配方案,并给出了两种次优功率分配方案。该文以正交多址接入(OMA)中的经典算法作为对比,仿真结果表明,所提功率方案能够最大化和速率,展示了APCMA系统相比OMA系统在频谱效率方面有更优性能。

卫星成对载波多址信号的一种联合分离解调算法

针对现有PCMA处理算法需要先分离后解调,且解调性能受分离误差影响的缺点,提出了一种基于TD-MLSE和PSP-MLSE思想的联合分离解调算法。该算法不需要进行混合信号分离,而是直接从接收信号中估计对方发送的信息序列。仿真表明,该算法在估计符号序列的同时具有良好的信道捕获与跟踪能力,并在2倍过采样下能得到较低的误码性能。小频偏下可选择复杂度小的TD-MLSE算法,而大频偏下选择PSP-MLSE算法跟踪性更好。

基于编码辅助和过采样的成对载波多址信号盲分离算法

针对对称通信模式下成对载波多址(PCMA)信号的非协作盲分离和解调问题,提出了一种基于编码辅助与过采样相结合的信号盲分离算法.针对两路正交相移键控(QPSK)信号叠加的情况,推导了过采样条件下的信道参数估计表达式,利用加权递归最小二乘法提高信道参数估计的收敛速度,利用编码辅助降低计算复杂度和误码率,以改进已有的逐幸存路径(PSP)算法,并提高低信噪比条件下的信号分离性能.仿真结果表明,与无编码辅助和过采样的信号盲分离算法相比,所提出的基于编码辅助和过采样的算法可使误码率降至20dB.

成对载波多址系统中干扰信号幅度的估计

导出了成对载波多址 (PCMA)系统中干扰信号幅度估计的克拉美 罗不等式 ,提出了一种适合于PCMA系统的干扰信号幅度的估计算法 ,并对其性能进行了仿真。仿真结果表明 ,文中提出改进的估计器性能在较高信噪比下接近克拉美 罗不等式。

成对载波多址复用混合信号非合作接收单通道盲分离性能界

成对载波多址复用(PCMA)混合信号单通道盲分离性能界是衡量混合信号可分离程度以及分离算法性能的标准。针对PCMA混合信号,从发送信号模型出发构造调制信号比特与符号的空间映射,利用最大似然准则推导与混合信号分离算法无关的分离性能下界表达式,数值计算结果与理想情况下Viterbi仿真结果吻合,验证了所推导性能界的合理性。

成对载波多址接入技术介绍及应用分析

成对载波多址接入技术允许双向卫星链路信号在时域和频域上重叠,对提高卫星链路的频谱利用率具有重要的意义。本文介绍了成对载波多址接入技术的发展概况、工作原理(包括对称和非对称应用模式),调制解调器的功能实现。以一个具体应用为例.对成对载波多址接入技术的链路性能进行了详细分析。最后.对当前基于成对载波多址技术的产品和其应用情况进行了总结。

卫星通信系统成对载波多址技术的应用

该文首先介绍了成对载波多址技术的原理,分析了该技术的优点,最后给出了一个应用该技术的卫星通信系统的设计实例.

成对载波多址系统中干扰信号延时的估计

为了满足对宽带、多媒体通信的需求,卫星通信中许多有效的容量倍增技术被广泛运用,成对载波多址复用技术是其中一种。文章介绍了成对载波多址技术的基本概念,分析了系统处理全过程中的关键技术,进而提出了一种适合成对载波多址系统的干扰信号延时的估计算法,并对其性能进行了仿真。仿真结果表明,该算法在一定的频偏范围内,能够准确捕获信号时延并精确跟踪。

试论成对载波多址系统中参数的联合估计

成对载波多址技术(Paired Carry Multiple Access)是一种新兴的频率重用技术,其关键技术在于自干扰信号的参数估计。目前国内外针对PCMA的参数估计主要基于单个参数估计,在多参数的估计上涉及较少。本论文讨论了在频偏、幅度、相移三者都未知的情况下,采用最大似然估计法对多个未知参数进行联合估计,得出各估计量的估计表达式。当数据长度一定时,各估计参数在高信噪比的条件下,其估计均值渐近于实际均值。

非对称成对载波多址信号的相位误差分析及幅度改进算法

针对由主站和小站信号同频混合而成的非对称成对载波多址(PCMA)信号解调问题,构建了一种实现此类信号解调的框架。参数估计是非对称PCMA通信系统在实现两路信号分离解调时不可或缺的环节,对于幅度参数估计精度问题,提出一种基于四次方法的搜索式幅度估计算法。首先建立非对称PCMA系统解调模型并作出基本假设,然后对不同假设下的相位误差进行对比并分析相位误差对幅度估计算法的影响,最后提出一种新的幅度估计算法。实验结果表明在相同信噪比(SNR)下,正态相位误差下的小站信号解调性能要劣于其均值条件下的解调性能。当误比特率(BER)在数量级为10^(-4)时,改进算法下小站信号的解调性能提升了1 dB,说明改进算法优于四次方法。

基于蝙蝠算法的成对载波多址信号盲分离算法

针对现有PCMA信号盲分离算法存在应用范围受限、复杂度高等问题,提出了基于蝙蝠算法的成对载波多址信号盲分离算法。该算法首先对接收PCMA信号进行载波频率估计并对信号进行正交分解,然后处理得到两路基带混合信号,最后利用独立性判据"峭度"作为适应度函数,使用蝙蝠算法实现了源基带信号分离。该算法在不具备协作通信方发送的信息序列的先验条件下,能够实现对PCMA信号的盲分离。仿真实验表明,该算法具有良好的分离性能且复杂度低并对频率偏移不敏感的特点。

基于单路定时准确的低复杂度成对载波复用多址信号盲分离算法

该文分析了传统逐幸存路径处理(Per-Survivor Processing,PSP)算法模型,给出了改进的前馈非二元码软输出维特比(Soft Output Viterbi Algorithm,SOVA)PSP算法。针对单路定时准确的情况,提出了针对成对载波复用多址(Paired Carrier Multiple Access,PCMA)信号的SOVA-PSP盲分离算法。该算法相对传统的PSP算法状态数由原来的2(L1)M-减少到(L1)M-(其中M为调制阶数,L为等效信道响应长度),从而大幅度地降低了算法复杂度。仿真结果表明,改进的算法在降低复杂度的同时与传统PSP算法相比性能几乎没有损失。

PCMA系统双同步序列联合盲估计

成对载波多址(Paired Carrier Multiple Access,PCMA)使用同一频率传输通信双方的调制波形,是一种重要的卫星通信多址方式。对PCMA信号进行盲分离是无线电频谱监测的重要内容,高精度的调制参数信息是盲分离的必要基础,同步序列辅助的调制参数估计方法具有精度高、鲁棒性好等特点。然而在PCMA信号的盲接收中,往往无法预知同步序列,且两路同步序列估计需要在无法完成分离解调的条件下得到,因此难度较大。本文针对幅相调制(Amplitude-Phase Modulation,APM)类PCMA信号,利用通信系统数据帧的结构特性,采用子空间分解思想,重点分析了不同条件下的信号相关矩阵奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)结果,推导了特征值、特征向量与两路信号同步波形间的近似数学关系;提出“先整体后局部”的算法流程,首先对信号按帧长分段做整体SVD分解得到对同步波形及其位置的粗估计,而后对同步波形位置的原始PCMA信号做局部SVD分解,进一步提高估计性能,解决了PCMA信号盲接收中双同步序列估计的难题。仿真结果表明,本文算法可广泛适用于APM类PCMA信号的同步波形和同步序列盲估计问题,在低信噪比条件下算法性能优于最大似然的估计方法,随着信噪比的提升和使用数据量的增加,估计性能不断提高,能够得到对PCMA信号双同步序列的高精度估计,为数据辅助的参数估计方法应用于工程实践提供了先决条件,为PCMA信号调制参数估计和后续的盲分离技术研究提供重要基础。

基于低轨卫星PCMA信号的信道估计算法研究

【目的】随着天地一体化信息网络的发展,低轨卫星通信系统迎来发展热潮,成对载波多址(PCMA)技术凭借其节省带宽资源的优点也逐渐向低轨卫星通信发展。然而,传统PCMA技术多用于高轨卫星中,无法适应低轨卫星信道高动态的衰落信道特性,使得PCMA接收端误码性能大大下降,其中的瓶颈在于重叠信号的信道估计与均衡技术。【方法】针对低轨卫星信道特点,文章提出了一种联合训练序列估计与自回归(AR)模型预测的信道估计方案。借鉴叠加训练序列信道估计的思想,引入了适用于PCMA混合信号信道估计的迭代方法,通过迭代提升训练序列信道估计的精确度;并利用AR模型实时预测数据序列的信道状态信息(CSI),同时也通过AR模型预测达到降低训练序列信道估计频次的目的,以适应低轨卫星信道的动态性。【结果】仿真结果表明,叠加训练序列信道估计的思路可以适用于PCMA信号中,经过迭代可以获得精确信道估计值。文章所提方法可以有效提高信道估计的精确性,且经过信号分离以及解调后,在信噪比>9 dB时误码率可以达到10-3量级。【结论】文章所提信道估计方案并入PCMA接收方案中后,误码率损失在可接受范围内,可以支持PCMA技术在低轨卫星通信中的应用,算法结构简单,复杂度低,具有实际可行性。

利用Gibbs采样的同频混合信号单通道盲分离

针对非合作接收的单通道同频数字调制混合信号,提出一种基于Gibbs采样的分离算法。该算法利用统计的方法获得未知符号序列概率密度的随机样本,运算复杂度随信道阶数的增加不呈指数增长。重点研究了基于单符号对、多符号对的分离算法和信道响应的跟踪,并对Gibbs分离算法和PSP分离算法的性能进行了详细的分析比较。仿真结果表明,针对2路QPSK调制的混合信号,在与L=4时的PSP算法具有近似分离性能的同时,Gibbs分离算法可使复杂度降低近17倍。

PCMA系统中干扰信号的频偏与时延联合估计

针对合作接收的高阶调制成对载波多址(PCMA,paired carrier multiple access)信号,提出一种频偏与时延联合估计的算法。算法利用本地存储的序列样本作为辅助数据,与混合信号求相关得到目标函数,采用二维搜索的方法估计频偏和时延。通过设置联合估计的门限值,大大降低算法的计算量。推导干扰信号频偏与时延估计的修正的克拉美罗界(MCRB,modified Cramer-Rao bound),为算法性能评价提供理论依据。仿真结果表明,8PSK调制方式下频偏估计算法与已有算法性能相当,但复杂度降低了23。

基于判决反馈前馈的RSDFF-PSP盲分离算法

针对信道记忆长度较大时,成对载波多址(Paired Carrier Multiple Access,PCMA)混合信号单通道盲分离复杂度高的问题,本文提出一种新型的减状态判决反馈前馈逐幸存路径处理(Reduced-State Decision Feedback-Feedforward Per-Survivor Processing,RSDFF-PSP)分离算法.该算法先利用截短逐幸存路径处理(Per-Survivor Processing,PSP)算法得到预判决,忽略掉前导和后尾干扰的影响,将复杂度控制在能够容忍的范围内;然后分别设计全局判决反馈滤波器和延时判决前馈滤波器,利用分支路径度量的预判决结果反馈以及延时前馈来补偿前导和后尾干扰带来的性能损失,并结合二次判决获得了更佳的分离性能.仿真实验结果表明,RSDFF-PSP算法在减少复杂度的同时能够最大限度地得到逐幸存路径处理最大似然序列估计(Per-Survivor Processing Maximum Likelihood Sequence Estimation,PSP-MLSE)的性能,实现复杂度和性能的良好折中.

基于CHASE译码思想的PCMA信号盲分离算法

在软输出逐幸存路径处理(SOVA-PSP)算法的基础上,提出了基于CHASE译码思想的载波成对复用多址(PCMA)信号的盲分离算法。该算法对SOVA-PSP软输出的结果进行可靠性排序,对于排序中可靠性较低的混合符号进行信号重构,通过重构信号和接收信号之间的欧式距离对比纠正其中的错误结果。仿真结果表明,所提算法与SOVA-PSP算法相比,性能有2 dB左右的增益。

基于DG-PSP的不同符号速率PCMA信号盲分离算法

针对非合作接收不同符号速率PCMA混合信号,提出一种基于双网格逐幸存路径处理(DG-PSP,double grid per-survivor processing)的分离算法。将2路信号分量的信道状态与输入分别视为2组动态网格,通过分别迭代更新2组网格状态实现混合信号重构,进而实现PCMA信号盲分离。重点研究了联合译码的迭代分离结构,并对不同参数估计误差下算法性能做了详细分析比较。所提算法复杂度与传统PSP算法相当,同时仿真结果表明,算法性能逼近联合界,当采用迭代处理时,在误比特率10^(-2)数量级上经过一次迭代就能获得2 dB的信噪比增益,经过2次迭代则有近3 dB的信噪比增益。

利用累积量和似然特征的卫星单-混信号调制识别算法

针对卫星通信中常用调制信号和PCMA类混叠信号的调制识别问题,提出了一种利用高阶累积量和似然特征的识别算法。算法先对接收数据进行预处理,在此基础上提取4个高阶累积量特征和1个似然特征,构造一个树形分类器进行调制识别。算法不需要知晓信号的定时等先验信息,对收发载频存在的频差不敏感。仿真结果表明,算法在正常通信所需的载噪比下具有较高的正确识别率。