脉冲噪声环境下基于循环频率截面累加量的码元速率估计-论文.pdf

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1、第15卷第3期信息工程大学学报V01．15No．32014年6月JournalofInformationEngineeringUniversityJun．2014DOI：10．3969／j．issn．1671673．2014．03．009脉冲噪声环境下基于循环频率截面累加量的码元速率估计马金全，葛临东，童莉(信息工程大学，河南郑州450001)摘要：为了提高非高斯o／稳定分布噪声环境下MPSK信号码元速率的估计准确率，提出了一种基于循环频率截面累加量的MPSK信号新的码元速率估计算法。算法采用一种新的归一化压缩函数，对含有Ot稳定分布噪声的MPSK信号进行非线性压缩，有效抑制了脉冲噪声对于循环

2、谱密度的影响，并保留了码元变换时的跳变信息；通过在循环谱密度的f=0截面搜寻最大值，确定在循环频率截面的搜索范围，利用在该范围内进行循环谱密度的累加量，实现了MPSK信号的码元速率估计。仿真实验结果表明，该算法比现有的码元速率估计算法具有更好的稳定性和准确性。关键词：非高斯信号处理；稳定分布；码元速率估计；循环谱密度中图分类号：TN911．7文献标识码：A文章编号：1671-0673(2014)03-0306-07SymbolRateEstimationAlgorithmBasedonAccumulatedAmountofCyclicFrequencySectioninImpulsiveNoi

3、seEnvironmentMAJin—quan，GELin—dong，TONGLi(InformationEngineeringUniversity，Zhengzhou450001，China)Abstract：AnewsymbolrateestimationalgorithmisproposedtoimprovetheaccuracyofsymbolrateestimationforMPSKsignalsinalphastablenoiseenvironment．Byusingnormalizedcompres-sionfunctiontocompresstheobservedsignals

4、，theimpulsenoiseinfluenceonthecyclicspectraldensityisrestrainedeffectively，andtheinformationofcodehoppingispreserved．Bymeansofthemaximalvalueofcyclicspectrumdensityatthesectionoff=0，thesearchscopeofthecyclicfre—quencysectionisconfirmed．Theaccumulatedamountofthecyclicspectraldensityinthescopere—suits

5、intheestimationofthesymbolrate．Simulationexperimentalresultsshowthenewalgorithmcanachievebetterstabilityandaccuracythanotherexistingalgorithms．Keywords：non—Gaussiansignalprocessing；stabledistribution；symbolrateestimation；cyclicspectrumdensity0引言在复杂电磁环境下，对MPSK信号准确地进行码元速率估计，对于提高信息对抗中通信信号的解调性能具有重要意义。在高

6、斯假设条件下，基于数字调制信号的周期性瞬变波形特征和循环平稳统计特性，已收稿日期：2013-11-01：修回日期：2013-12-27作者简介：马金全(1975一)，男，副教授，主要研究方向为信号分析与处理，软件无线电。第3期马金全等：脉冲噪声环境下基于循环频率截面累加量的码元速率估计307形成了以小波变换法⋯和循环自相关法为代表的经典码元速率估计算法，并衍生出了二次小波变换法、余弦窗变换法等多种改进算法。但在实际应用中，研究人员发现许多所遇到的信号或噪声往往是非高斯分布的。近年来，基于广义中心极限定理的稳定分布理论为非高斯信号处理提供了有力支撑，成为信号处理领域一个新兴研究方向¨”。在稳定分

7、布噪声环境下，原有的小波变换法、循环自相关法、循环谱密度法等码元速率估计算法都会出现性能的退化，由此产生了基于分数低阶循环谱密度等新的算法。本文提出了一种基于循环频率截面累加量的码元速率估计算法，同时给出了算法实现的主要步骤，仿真实验结果表明该算法在码元速率的估计性能方面优于其它算法1稳定分布的概念及信号处理模型1．1稳定分布稳定分布多数情况下没有闭合的概率密度函数表达式，一般由其特征函数E[e]