专利汇可以提供一种基于等效扩频跟踪的自适应时频交叠信号分离方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开一种基于等效扩频 跟踪 的自适应时频交叠 信号 分离方法,属于卫星通信和 数字信号 处理技术领域,具体包括如下步骤:重构已知信号,时延和频偏粗捕获,时延和频偏精确跟踪,幅度自适应估计,信号分离。采用本发明的时频交叠信号分离方法,能对卫星通信中的时频交叠信号进行有效分离, 算法 简单易实现、适应低 信噪比 、适用多种调制方式、算法性能高。,下面是一种基于等效扩频跟踪的自适应时频交叠信号分离方法专利的具体信息内容。
1.一种基于等效扩频跟踪的自适应时频交叠信号分离方法,其特征在于,具体包括如下步骤:
步骤1,重构已知信号:设接收的混合信号包含一路已知信号和一路未知信号,已知信号的参数已知,包括成型参数、符号速率及调制方式,要从混合信号中获得未知信号,需要先根据已知信号的参数重新构建已知信号的采样序列;
步骤2:频偏和时延粗捕获:通过基于傅里叶变换(FFT)的并行捕获的方法对接收的混合信号中存在的频偏和时延进行初步估计,初步估计后的频偏和时延作为精确跟踪的初始值;
步骤3:频偏和时延精确跟踪:通过等效扩频跟踪的方法对频偏和时延进行精确跟踪,消除混合信号中的频偏,并根据精确跟踪得到的时延调整本地重构已知信号相位,通过锁频环(FLL)和锁相环(PLL)对频偏进行跟踪,通过延迟锁相环(DLL)对时延进行跟踪;
步骤4:幅度自适应估计:通过NLMS自适应算法对本地重构的已知信号幅度进行估计,其中,NLMS自适应算法为归一化LMS算法;
步骤5:信号分离:根据步骤2的初步估计、步骤3进行精确跟踪得到的频偏、时延和步骤
4估计的幅度对本地重构信号进行调整,从混合信号中抵消掉重构的信号,得到未知信号。
2.根据权利要求1所述的基于等效扩频跟踪的自适应时频交叠信号分离方法,其特征在于,所述步骤2频偏和时延粗捕获根据如下公式(1)计算得到:
其中, 为相关峰值,时延最小时相关峰值最大,
为频偏估计量,SLocal为本地重构已知信号序列,
Smix为混合信号,wc为载频,Ts为采样间隔。
3.根据权利要求1所述的基于等效扩频跟踪的自适应时频交叠信号分离方法,其特征在于,所述步骤3频偏和时延精确跟踪具体过程为:
步骤3.1,时延精确跟踪,具体步骤如下:
采用延迟锁定环路,利用已知序列a的自相关特性,将本地序列分为超前支路和滞后支路,分别进行积分累加,通过环路鉴别函数计算值控制环路滤波器输出误差信号,通过该误差信号去控制时钟移位,使本地已知序列a与接收到的信号精确同步,其中,延迟锁相环环路鉴别函数具体为:
其中,Acce为超前支路积分累加值,Accl为滞后之路积分累加值,D为超前支路和滞后支路时间差,一般取0.5;
步骤3.2:频偏精确跟踪,具体步骤如下:
频偏跟踪环路由鉴别器和环路滤波器2个部分组成,其中,频偏跟踪环路采用FLL+PLL结合的方法,其中,FLL为锁频环;
其中,锁频环采用叉积点积-二象限反正切鉴频器,锁频环鉴别函数具体为:
DisFLL=-arctan2(Pcross/Pdot)/2πT (3)
其中,Pcross、Pdot为叉积和点积,T为积分时长;
锁相环采用四象限反正切鉴相器,锁相环鉴别函数为:
其中,AccI、AccR为积分结果的虚部和实部。
4.根据权利要求1所述的基于等效扩频跟踪的自适应时频交叠信号分离方法,其特征在于,在步骤4中:
LMS算法包括滤波过程和自适应过程两个基本过程:具体如下:
滤波过程:自适应滤波器计算器对输入x(n)的相应,并且通过与期望响应d(n)比较,得到估计的误差信号e(n);
自适应过程:系统估计误差自动调整滤波器w(n)自身的参数;
滤波过程和自适应过程两个过程共同组成一个反馈环;
误差信号为:
e(n)=d(n)-y(n) (5)
自适应滤波器输出为:
T T
y(n)=x(n)w(n)=w(n)x(n) (6)
2
估计均方误差函数ξ=E[e (n)]的梯度▽(n),以此梯度估计值 来替代最速下降法中的理论情况下的梯度真值;LMS算法进行梯度估计的方法是以误差信号每一次迭代的瞬时平方值代替其均方值,并以此来估计梯度的,即:
用梯度值 替代最速下降法中的梯度真值▽(n),得到
w(n+1)=w(n)+2μe(n)x(n) (8)
对收敛因子μ进行归一化的NLMS算法,则的归一化收敛因子表示为:
其中,σx2为输入信号x(n)的方差;通常,用时间平均代替统计方差,则得到归一化LMS:
5.根据权利要求1所述的基于等效扩频跟踪的自适应时频交叠信号分离方法,其特征在于,所述步骤5信号分离具体为:
根据NLMS算法,输入信号为本地序列,即x(n)=Slocal(n),期望信号为去频偏的混合信号,即d(n)=Smix(n),则NLMS环路输出就是抵消了本地序列的另一路信号,即y(n)=Smix(n)-Slocal(n)wT(n)。
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