一种基于M2M4算法的QPSK信噪比估计

2018-08-23尚春杰陈敬乔

无线电工程 2018年9期

尚春杰，陈敬乔

(中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄 050081)

0 引言

在通信系统中，信噪比是通信质量好坏的重要标志，尤其是在卫星通信以及地面移动通信中，终端若能实时上报信噪比情况，则可以有效地进行功率控制以及越区切换，有效提高功率效率并保证通信质量。在卫星通信中，QPSK信号兼具功率效率和带宽效率优势，在工程中应用较多。文献[1-8]从最大似然估计的角度给出了信噪比估计的最大似然估计算法，其精确度较高，但复杂度也较大；文献[9-10]给出了2种适用于移动通信环境的信噪比估计法；文献[11-15]提出了一种基于二阶四阶矩阵的估计法，该方法实施时不需要信号进行载波恢复，信噪比估计范围大，更适合卫星通信实际工程应用。本文从二阶四阶矩阵信噪比估计法出发，将其进行了推导简化，同时利用查找表来实现复杂部分，在降低复杂度的同时只有少量的精度损失，更利于FPGA实现。

1 M2M4估计法原理

卫星信道噪声模型多采用AWGN信道，在此基础上定义信号。假设接收机已经进行了完美的匹配滤波以及定时同步，则此时定义接收序列rk的二阶量分别为M2和M4，直接引用文献[11]中给出的复数噪声条件下信噪比估计表达式：

(1)

在实际应用中，二阶矩和四阶矩是由接收序列的时间平均来计算的，可以表示为：

(2)

(3)

式(1)中的计算复杂度还是比较高的，不利于FPGA工程实现。对式(1)继续推导：

(4)

(5)

对SNRdB保留一位小数，得到

(6)

由式(6)计算得5≤addr≤192,对应的值SNRdB为20 dB≥SNRdB≥0 dB，超出这个范围的值为无穷大或负值，不实用，因此造表时超出20 dB≥SNRdB≥0 dB范围的都按20 dB或0 dB算，即addr<5，SNRdB=20 dB，addr>192时，SNRdB=0 dB。

2 仿真模型

仿真模型如图1所示。T为符号周期，Matlab仿真中T=1。Δf为以符号速率进行归一化的载波频偏。x(n)为二进制随机序列，1≤n≤K，K为用于信噪比估计的符号长度。x(ns)为fs倍内插成形后的离散值，1≤ns≤fs×K每符号有fs个采样点。定时误差在成形滤波中体现。经过定时抽取模块获得较理想的定时同步。rk为定时抽取后带有载波频偏的离散信号，用于进行信噪比估计，即每符号取一个最佳采样点进行估计。

图1 仿真模型

3 仿真结果

3.1 频偏对信噪比估计的影响

图2 不同频偏对信噪比估计的影响

由图2可知，随着载波频偏增大，算法的估计精度下降。由此可以看出，当归一化频偏在0.1以内时，估计精度较高，在实际工程中频偏往往超过0.1。在这种情况下，一般首先需要进行扫频补偿大频偏，使得剩余频偏在频偏估计算法估计范围之内；其次进行频偏估计与校正处理。经调研，现今频率估计与校正算法(如FFT算法)已经比较成熟，完全可以做到校正之后使得残余归一化频偏在0.1以内，这时就可以使用本文的信噪比估计算法进行精确地信噪比估计。

3.2 成形系数对信噪比估计的影响

图3 不同成形系数对信噪比估计的影响

由图3可知，随着成形系数的增大，信噪比估计的精度增加。由此可以看出，若在实际工程中估计出精确的信噪比值，需要采用较大的成形系数，但成形系数大意味着信号将占用较宽的频谱资源，与现今卫星通信频谱资源紧张的现状成矛盾关系。现今工程中一般成形系数在0.3左右(保证一定的精度)，也有采用0.1以下的，这样占用带宽较少但会牺牲一定的精确度，实际应用中可综合占用带宽以及信噪比估计精度要求统筹考虑。