張智鋒 王艷溫 任媛媛
(1.中國電子科技集團公司第五十四研究所 石家莊 050081;2.西安電子工程研究所 西安 710100)
在當今頻譜資源日益短缺的整體趨勢下,如何盡可能地提高頻譜資源利用率以滿足實際需求,已經成為當今無線通信領域最熱門的研究方向之一。MIMO技術能夠在相同帶寬和功率條件下,提供更高的數據傳輸速率、更大的信道容量[1]和更高效的頻率利用率;此外MIMO系統還可以通過在發射端使用分集技術或空時編碼技術[2],降低數據傳輸的誤碼率,提供更高的傳輸質量。MIMO技術的不斷發展和成熟也使其在各種民用和軍用無線通信系統中得到了越來越多的應用。MIMO技術在得到廣泛應用的同時,也為非合作通信場景中的通信信號偵察與參數估計帶來了新的技術難題。在非合作MIMO通信場景中,通信信號參數盲識別包括發射天線數目估計、空時碼盲識別、盲信道估計、調制方式識別等技術難題。本文在構建非合作MIMO通信系統仿真平臺的基礎上,針對以上技術難題給出了相應的解決方法。
現有的最大似然算法[4]無法區分具有相同分組長度和相同符號數的編碼方式,而決策分類檢測算法中時滯相關矩陣的計算復雜度隨著采樣長度成指數增加,限制了該類算法的應用,同時無法識別具有相同時滯相關矩陣的編碼方式,高階統計量識別會存在瑞利信道下識別率不高的缺陷。為了克服上述方法的缺點,提出了使用基于特征量預估計的時滯相關空時分組碼盲識別[5]算法。具體的實現步驟如下:
1)步驟1:獲取特征量集合;


3)步驟3:計算特征量函數值;
4)步驟4:預估計特征量,得到新空時碼集合Ω′;
5)步驟5:計算接收信號的白化矩陣;
7)步驟7:計算解相關矩陣Y的時滯相關范數;
8)步驟8:計算新空時碼集合Ω′中碼型的時滯相關矩陣;
9)步驟9:提取判決碼型。
MIMO信道盲估計[6-7]的關鍵問題在于利用接收信號的統計信息來估計信道系數,而統計信息又分為二階統計量和高階統計量。基于二階統計量[8]的子空間算法較高階累積量算法具有更低的計算復雜度,但存在天線置換模糊的問題。本文提出了利用訓練序列的時域正交性來消除天線置換模糊度的改進算法,同時由于子空間算法需要信道階數的準確信息,又從隨機矩陣的角度出發,提出了一種合適的信道階數估計方案。實現流程圖如圖1所示。

圖1 MIMO盲信道估計流程圖
MIMO調制方式識別[9-10]是在發射天線數目估計、盲同步、信道估計和模式識別等完成后,獲得足夠的先驗信息時,對接收信號的調制方式類型進行識別。關鍵技術問題為提取待識別信號的特征參數,構造判決準則,將待識別信號的未知調制類型判決為已知的某種調制方式。
基于高階累積量的識別算法[11]具有優良的抗高斯噪聲性能,通過計算待識別信號的高階累積量,通過門限判別進行調制方式識別。實現流程圖如圖2所示。

圖2 調制方式識別實現流程圖
1)仿真環境構建
非合作MIMO通信系統模型包括發射機、接收機和偵聽機,非合作MIMO通信場景示意圖如圖3所示。

圖3 非合作MIMO通信場景示意圖
為對偵聽機接收到的通信信號進行分析,構造了如圖4所示的非合作MIMO通信系統仿真平臺[3]。

圖4 非合作MIMO仿真平臺示意圖
通過對基帶信號進行調制、空時編碼等處理后發射出去,經過MIMO信道,由偵聽機接收并進行采樣及參數估計。仿真流程圖如圖5所示。

圖5 非合作MIMO系統仿真流程圖
2)對提出的MIMO空時碼識別算法的性能進行了仿真分析。空時編碼集{OSTBC8(1/2),SM},發射天線數目8,接收天線數目16。
由圖6可以看出,當信噪比為5dB時即可實現90%以上的正確識別率,信噪比高于8dB時正確識別率即可收斂為1。

圖6 空時碼識別性能曲線
3)對提出的MIMO盲信道估計算法的性能進行了仿真分析,并給出了與真實信道參數的均方誤差。
由圖7可以看出,基于時域正交訓練序列消除天線置換模糊度的子空間算法可以在較低的信噪比條件下實現準確的信道估計。

圖7 盲信道估計性能曲線
4)對提出的MIMO調制方式識別算法的性能進行了仿真分析。調制方式集{BPSK,QPSK,8PSK,8QAM},發射天線數目8,接收天線數目16。
由圖8可以看出,對于BPSK調制方式,在大于3dB時正確識別率即大于90%;對于QPSK和8PSK兩種調制方式,算法的識別性能基本一致,在大于9dB時即可達到90%正確率;8QAM則在信噪比8dB以上均能達到90%的正確識別率。

圖8 調制方式識別性能曲線
針對MIMO系統的非合作通信偵察技術,提出了合理的技術方案,搭建軟件仿真測試平臺。對涉及的MIMO編碼模式識別、盲信道估計、調制方式識別等關鍵技術進行了研究分析,給出了實現流程和仿真結果。本文的研究成果可用于戰術無線通信系統安控,信息柵格網信息對抗,民用無線網絡安全監控等。