V-BLAST OFDM 信號(hào)調(diào)制識(shí)別算法

戰(zhàn)金龍,郭永明,盧建軍

(1.西安郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院,西安710061;2.國家無線電頻譜管理研究所, 西安710061)

1 引 言

垂直分層空時(shí)結(jié)構(gòu)(Vertical Bell Labs Layered Space-Time,V-BLAST)作為一種多輸入多輸出(Multiple-input Multiple -output,MIMO)技術(shù),利用多個(gè)天線實(shí)現(xiàn)多發(fā)多收,在不需要增加頻譜資源和天線發(fā)送功率的前提下,可以成倍地提高信道容量[1-4]。OFDM(Orthogonal Frequency-Division Multiplexing)技術(shù)將頻率選擇性衰落信道轉(zhuǎn)化為若干個(gè)平坦衰落的子信道,可以有效地抵抗頻率選擇性衰落[5]。因此,充分開發(fā)這兩種技術(shù)的潛力,將兩者結(jié)合起來的V-BLAST OFDM 技術(shù)已成為第4 代移動(dòng)通信核心技術(shù)的解決方案,也是目前研究的熱點(diǎn)[6]。所以,在未來的移動(dòng)通信中, V-BLAST OFDM 調(diào)制信號(hào)必然是通信信號(hào)的重要組成部分。

調(diào)制信號(hào)識(shí)別能夠在沒有任何先驗(yàn)知識(shí)的條件下自動(dòng)識(shí)別信號(hào)的調(diào)制方式, 在多體制通信、軟件無線電、電子偵察和電子監(jiān)聽等領(lǐng)域有重要作用。目前, 國內(nèi)外對(duì)單載波數(shù)字調(diào)制信號(hào)在加性高斯白噪聲信道中的調(diào)制方式盲識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了廣泛而深入的研究[7-12], 并取得了良好的識(shí)別效果, 但是針對(duì)OFDM 信號(hào)尤其MIMO-OFDM 信號(hào)調(diào)制盲識(shí)別的研究較少。文獻(xiàn)[ 13] 提出了基于高階累積量的SFBC-OFDM 信號(hào)調(diào)制識(shí)別算法,僅針對(duì)2 發(fā)1 收的Alamouti 編碼結(jié)構(gòu)。

本文提出了頻率選擇性衰落信道下基于高階累積量的V-BLAST OFDM 信號(hào)調(diào)制盲識(shí)別算法,對(duì)于V-BLAST 結(jié)構(gòu),給定集合{MFSK,MPSK,MQAM,OFDM}進(jìn)行多載波與單載波的類間識(shí)別。

2 系統(tǒng)模型和傳統(tǒng)的檢測(cè)方法

V-BLAST 單載波信號(hào)和V-BLAST OFDM 多載波信號(hào)發(fā)射機(jī)和接收機(jī)結(jié)構(gòu)分別如圖1 和2 所示。

圖1 V-BLAST 單載波系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖Fig.1 Block diagram of V-BLAST single carrier system

圖2 V-BLAST OFDM 多載波系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖Fig.2 Block diagram of V-BLAST OFDM system

假設(shè)發(fā)射天線個(gè)數(shù)為n,接收天線個(gè)數(shù)為m 。發(fā)射的數(shù)據(jù)序列S 解復(fù)用為n 層,第i 層的數(shù)據(jù)為Si,對(duì)于V-BLAST 單載波信號(hào)Si直接由第i 個(gè)發(fā)射天線發(fā)射,接收天線j 接收的第p 個(gè)V-BLAST 單載波信號(hào)可以表示為

式中,w(j,p)表示噪聲分量,服從均值為0、方差為σ2w的高斯分布;hji(l),l=0,1, …L -1 表示第j 個(gè)接收天線與第i 個(gè)發(fā)射天線之間的頻率選擇性衰落信道的第l 條路徑的衰落系數(shù)(共L 條多徑),服從復(fù)Rayleigh 分布;fd表示Doppler 頻移。單載波信號(hào)S 的可能集合包括{sMPSK(t),sMQAM(t),sMFSK(t)},信號(hào)表達(dá)式如下:

式中,A、Ts、f c 分別表示接收信號(hào)的幅度、碼元周期、載波頻率,ck、mk、ak表示各種調(diào)制方式的傳輸符號(hào),Δf 0 為頻率間隔,g(t)為脈沖成形函數(shù)。

對(duì)于V-BLAST OFDM 信號(hào),第i 層的數(shù)據(jù)為Si則需經(jīng)過串/并(S/P)轉(zhuǎn)換后, 變?yōu)閚 個(gè)并行的符號(hào),然后進(jìn)行OFDM 調(diào)制,由第i 個(gè)發(fā)射天線發(fā)射,接收信號(hào)的形式與V -BLAST 單載波信號(hào)相同。OFDM 信號(hào)的表達(dá)式為

式中,sn,k表示OFDM 調(diào)制前的傳輸符號(hào),N 表示子載波個(gè)數(shù)。發(fā)射信號(hào)、信道衰減因子以及高斯白噪聲互相獨(dú)立。

3 基于高階累積量的V-BLAST OFDM 多載波信號(hào)調(diào)制識(shí)別

直接對(duì)接收的數(shù)字中頻信號(hào)進(jìn)行處理。令

則r(j,p)=v(j,p)+w(j,p),考慮到各發(fā)射天線和接收天線之間的信道衰落系數(shù)相互獨(dú)立,信道衰落系數(shù)與信號(hào)之間也相互獨(dú)立,v(j,p)的各階矩為

由于hji=αji+jβji, αji和βji相互獨(dú)立并同時(shí)服從均值為零、方差為σ2h的正態(tài)分布,則:

Rayleigh 信道衰落系數(shù)hji具有如下特點(diǎn)[14]:

因此,

代入式(7)～(9),v(j,p)的各階矩可以表示為

v(j,p)的各階累積量為

接收信號(hào)r(j,p)的二階累積量為

當(dāng)SNR 足夠大時(shí), 噪聲可以忽略。此時(shí),C2,1(r(j,p))≈2nLσ2hM 2,1(S)。由于高斯噪聲二階以上的累積量恒為0,所以,r(j,p)的四階累積量為

從式(19)和(20)可以看出,r(j,p)的各階累積量都與頻率選擇性衰落信道以及發(fā)射信號(hào)調(diào)制類型有關(guān),為了消除頻率選擇性衰落信道的影響,選取特征參數(shù)d20,d20由下式給出:

根據(jù)文獻(xiàn)[13]單發(fā)單收下d20的結(jié)果,不難計(jì)算本文4 個(gè)發(fā)射天線下,d20(OFDM)=0.5/L ,d20(MFSK)=0, d20(MPSK)=0, d20(64QAM)=0.189/L,d20(128QAM)=0.176/L。此時(shí)的門限值應(yīng)設(shè)為(0.5+0.189)/(2×L),即當(dāng)高于該門限時(shí)就認(rèn)為是OFDM 調(diào)制,否則為單載波調(diào)制。然而,計(jì)算r(j,p)的二階累積量C2,1(r(j,p))時(shí)忽略了噪聲能量,因此各調(diào)制方式的d20值實(shí)際上都略小于上面計(jì)算的理論值,因此門限值需設(shè)置得略小,這里設(shè)置為(0.5+0.189)/(3×L)。

算法流程如圖3 所示?？梢钥闯?算法中最重要的步驟就是上面提出的計(jì)算各種調(diào)制方式的特征參數(shù)d20。

圖3 V-BLAST OFDM 多載波信號(hào)識(shí)別算法流程圖Fig.3 Flow chart of the proposed recognition algorithm

4 仿真結(jié)果

仿真條件如下:以4 發(fā)4 收的V-BLAST 結(jié)構(gòu)為例,每種調(diào)制方式取4 096個(gè)數(shù)據(jù),經(jīng)過解復(fù)用后每個(gè)發(fā)射天線的數(shù)據(jù)為1 024,OFDM 子載波個(gè)數(shù)為1 024,所有子載波均采用16QAM 調(diào)制,進(jìn)行500 次的Monte-Carlo 實(shí)驗(yàn),SNR 的變化范圍為0 ～30 dB,噪聲為均值為0、方差為σ2h=1 的復(fù)高斯隨機(jī)變量。

圖4 和圖5 分別給出了多徑數(shù)為1(平坦衰落)時(shí)特征參數(shù)d20和識(shí)別率(CCR)隨SNR 的變化情況。可以看出, d20值與理論計(jì)算結(jié)果一致;對(duì)于2FSK、QPSK、16PSK、64QAM 和128QAM 識(shí)別率均可以達(dá)到100%;對(duì)于OFDM 信號(hào),當(dāng)SNR 高于5 dB時(shí),識(shí)別率可以達(dá)到95%以上。

圖4 不同調(diào)制方式的特征參數(shù)d20比較(L=1)Fig.4 d20 of different modulations vs SNR(L=1)

圖5 不同調(diào)制方式的識(shí)別率比較(L=1)Fig.5 CCR of different modulations vs SNR(L=1)

圖6 和圖7 分別給出了多徑數(shù)為2 時(shí)特征參數(shù)d20和CCR 隨SNR 的變化情況?？梢钥闯?d20值與理論計(jì)算結(jié)果一致;此時(shí),由于各種調(diào)制方式d20值都較小,因此,識(shí)別率有所降低,對(duì)于OFDM 信號(hào),當(dāng)SNR 高于15 dB時(shí),識(shí)別率可以達(dá)到95%以上。

圖6 不同調(diào)制方式的特征參數(shù)d20比較(L=2)Fig.6 d20 of different modulations vs SNR(L=2)

圖7 不同調(diào)制方式的識(shí)別率比較(L=2)Fig.7 CCR of different modulations vs SNR(L=2)

5 結(jié) 論

針對(duì)頻率選擇性衰落信道條件下V-BLAST 結(jié)構(gòu)多載波信號(hào)盲識(shí)別問題,本文提出了一種有效的基于高階累積量的識(shí)別算法,該算法直接從接收的中頻信號(hào)進(jìn)行處理,在信道多徑數(shù)較小時(shí),具有較高的識(shí)別率;隨著多徑數(shù)的增加,各種調(diào)制方式的特征參數(shù)都趨于0,識(shí)別率也隨之降低。因此,還需進(jìn)一步研究新的特征參數(shù)。

[1] Foschini G J.Layered space-time architecture for wireless communication in a fading environment when using multi-element antennas[ J] .Bell Labs Technical Journal, 1996, 1(2):41-59.

[2] Wolniansky P W, Foschini G J.V-BLAST:an architecture for realizing very high data rates over the rich -scattering wireless channel[C]//Proceedings of 1998 IEEE International Symposium on Signals, Systems, and Electronics.Pisa, Italy:IEEE, 1998:295-300.

[3] Liu Lingjia,Chen Runhua, Stefan G, et al.Downlink MIMO in LTE-Advanced:SU-M IMO vs.MU-MIMO[ J] .IEEE Communications Magazine, 2012, 50(2):140-147.

[4] Dipankar R, Narayan B M.Frontiers of Wireless and Mobile Communications[ J] .Proceedings of the IEEE, 2012, 100(4):824-840.

[5] Gordon L S, John R B, Mclaughlin S W.Broadband MIMO-OFDM Wireless Communications[ J] .Proceedings of the IEEE, 2004, 92(2):271-294.

[6] Yan Wu, Sun Sumei, Lei Zhongding.A Low Complexity VBLAST OFDM Detection Algorithm for Wireless LAN Systems[J] .IEEE Communication Letters,2004,8(6):374-376.

[7] Swam i A, Sadler B M.H ierarchical Digital Modulation Classification Using Cumulants[ J] .IEEE Transactions on Communications, 2000, 48(3):416-429.

[ 8] Nandi A K, Azzouz E E.Algorithms for automatic modulation recognition of communication signals[ J] .IEEE Transactions on Communications, 1998, 46(4):431-436.

[ 9] Mobasseri B B.Digital modulation classification using constellation shape[J] .Signal Processing, 2000, 80(2):251-277.

[ 10] Akmouche W.Detection of mu lticarrier modulations using 4th-order cumulants[ C]// Proceedings of 1999 IEEE Military Communications Conference.Atlantic, USA:IEEE,1999:432-436.

[ 11] Wang Bin, Ge Lindong.A novel algorithm for identification of OFDM signals[C]// Proceedings of 2005 IEEE International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing.Piscataway, USA:IEEE,2005:261-264.

[ 12] Yucek T, Arslan H.A novel sub-optimum maximum likelihood modulation classification algorithm for adaptive OFDM systems[C]// Proceedings of 2004 IEEE Wireless Communications and Networking Conference.Atlanta, USA:IEEE,2004:739-744.

[ 13] Chen Jian, Kuo Yonghong, Liu Xianling.Modulation Identification for MIMO-OFDM Signals[ C]// Proceedings of 2007 IET Conference on W ireless, Mobile and Sensor Networks.Shanghai:IEEE,2007:1013-1016.

[ 14] Proakis J G.Digital communications[M] .4th ed.New York:M cGraw-Hill Press, 2001.