snr估计方法研究

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。日期：．矽路年4月诜日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文

2、的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名：雄．导师签名：日期：泖第一章绪论1．1研究背景及意义在日常的工作和生活中，人们每天都要接触和使用大量的现代通信系统和通信传媒。没有通信，人类社会是不可想象的。通信系统的作用，是将产生消息的信源信息发送到一个或多个目的地，其三个核心部分分别为发信机、通信信道和接收机。笼统地说，发信机和接收机分别完成将电信号变换成物理信道或其他传输介质传输的形式和恢复接收信号中所包含的消息信号，而通信信道用于将来自发信

3、机的信号发送到接收机。在任何信道上进行信号传送的一个常见问题是加性噪声。一般情况下，加性噪声是器件内部生成的，如通信系统中的电阻和固态器件等，有时也称为热噪声。其他的噪声和干扰有来自信道上其他用户的干扰。总之，这种噪声影响了对有用信号的辨识，于是我们希望了解信号受噪声干扰的程度，即信号质量。在通信系统中，常用于表征无线信道状态的参数有【l】：信噪比(Signal．to．NoiseRatio，SNR)、误帧率(FrameErrorRate，FER)、误码率(BitErrorRate，BER)等。在实际应用中，由于统计误帧率和误码率所需的

4、时间较长，因此常常不被采用；而统计SNR所需的时间就要少得多，于是常采用SNR作为度量信道质量的参量。所谓SNR，通常是指接收信号中信号和噪声的功率之比，或者能量之比，某些情况下是一致的。SNR估计是利用参数估计和信号处理的理论和方法，对接收信号的功率或能量进行估计和测定，并计算其信号和噪声之比。信道的SNR估计对于蜂窝和卫星通信系统来说是非常重要的，也一直是无线通信领域的一个重要的研究课题。一方面通过SNR估计可以自适应的采用更有效的解调算法来提高解调性能；另一方面SNR估计提供了切换、功率控制和信道分配算法所需的信道质量信息。在自

5、适应无线通信中，SNR作为信道质量的主要参数，可以控制通信频率或调制方式切换。另外，很多算法都需要SNR的先验知识来进行性能的优化。因此，随着通信的快速发展，人们对SNR估计的要求也越来越高。提出精度更高、稳健性更强、计算更简单的估计方法是人们不断努力的方向。高斯白噪声是通信理论中研究最成熟的一种噪声形式，许多物理过程都是高电子科技大学硕士学位论文斯化的。在过去的40年中，人们已经研究了大量的加性高斯白噪声(AdditiveWhiteGaussNoise，AWGN)信道下的SNR估计【2】。按信号处理数据的数学方法，SNR估计可以大致

6、分为时域和频域方法。按数据辅助可分为基于数据辅助(DataAided，DA)方法和无数据辅助(NonDataAided，NDA)方法。DA方法一般较NDA方法有更高的估计精度，但是由于要插入周期前导序列，降低了数据传输效率。时域方法中，基于DA的估计算法常用的主要有最小均方误差估计法(MinimunMean-squareErrorEstiamte，MMSE)、最大似然(MaximumLikelihood，ML)估计法、SSME(SplitSymbolMomentsEstimator)、高阶统计量信噪分离的方法等。由于可以用已知的导频数

7、据，即数据判决是无误判决，因此可以得到较好的估计性能，适用于无线通信系统，缺点是导频符号数太少，对于具有统计特性的SNR估计可能会引起较大的估计偏差。基于NDA的估计算法主要有二阶四阶矩方法(Second-and—FourthorderMoments，鸠螈)、SVR(Signal-to—VariationRatio)等，由于无线通信中的不可预测性，当信道较差时，会使得SNR估计的性能很差。经典的频域方法【3】基于自噪声功率谱平坦的特性，适用于AWGN信道下的SNR估计，而不能用于色噪声环境。另外，自回归(Auto．Regressive

8、，AR)模型被广泛应用于许多领域，比如语言处理和雷达。因此，AR过程作为输入信号的SNR估计具有重要意义。本论文将主要研究两个新的内容，一是利用双通道模型进行色噪声环境下信号的SNR估计；二是研究AWGN信道下AR过程作