專利名稱：通信系統(tǒng)中基于無限成分?jǐn)?shù)的t混合模型的調(diào)制信號的盲檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及通信信號處理領(lǐng)域，主要涉及通信系統(tǒng)中基于無限成分?jǐn)?shù)的t混合模型的調(diào)制信號的盲檢測方法。
背景技術(shù)：
在現(xiàn)有的移動通信系統(tǒng)中，采用了大量的智能通信技術(shù)?，F(xiàn)代通信的發(fā)展要求通信接收機應(yīng)具有越來越高的智能型，調(diào)制信號的盲檢測作為通信智能化的一個方面顯得越來越重要?，F(xiàn)有的通信系統(tǒng)的協(xié)議中為了適應(yīng)不同的信道條件和傳輸質(zhì)量的需求，在發(fā)送端往往需要設(shè)定多種調(diào)制方式的模式，如在不同的條件下選用不同的星座調(diào)制方式來發(fā)送信息符號。而在接收端的處理上，對這些調(diào)制方式的檢測通常采用基于統(tǒng)計模型的方法， 將接收到的各個時刻的調(diào)制信號按照屬性進行聚類，每個類中的信號具有相同或相似的屬性。在已知的基于統(tǒng)計模型的調(diào)制信號的盲檢測方法中，最常見也是應(yīng)用最為廣泛的模型就是高斯混合模型(GMM)。但是在實際中通信系統(tǒng)接收機或信道條件惡劣等原因，在接收到的調(diào)制信號的星座圖中會存在少數(shù)零星的符號點與大多數(shù)符號點的值差別較大，這些少數(shù)差別比較大的點常常被稱為野值點。由于GMM中各個混合成分服從高斯分布，其概率密度函數(shù)的尾部不夠長，所以對野值點的魯棒性能較差。此外，在GMM中，需要預(yù)先指定混合成分的數(shù)目，一旦該數(shù)目指定之后，該GMM的模型的結(jié)構(gòu)基本確定了，而實際中該混合成分?jǐn)?shù)目無法獲得，因此，采用GMM來建模調(diào)制信號在星座圖空間中的分布時，會由于混合成分?jǐn)?shù)目設(shè)定不當(dāng)而產(chǎn)生GMM過擬合(該數(shù)目設(shè)定過大)或欠擬合(該數(shù)目設(shè)定過小)的現(xiàn)象， 從而降低了盲檢測的性能。正是由于現(xiàn)有的基于GMM的調(diào)制信號的盲檢測方法存在著上述兩個問題，所以需要改進現(xiàn)有的方法，進一步提高檢測的效果和性能。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的就在于解決現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，設(shè)計、研究通信系統(tǒng)中基于無限成分?jǐn)?shù)的t混合模型的調(diào)制信號的盲檢測方法。本發(fā)明的技術(shù)方案是通信系統(tǒng)中基于無限成分?jǐn)?shù)的t混合模型的調(diào)制信號的盲檢測方法，其特征在于包括以下步驟(1)設(shè)接收到的調(diào)制信號為乂 = {\}二，其中，每個信號的采樣點I為星座圖空間中的一個二維矢量，N為信號采樣點的數(shù)目；首先產(chǎn)生N個服從[1，L]區(qū)間上均勻分布的隨機整數(shù)，統(tǒng)計該區(qū)間上各整數(shù)j(j = 1，...，L)出現(xiàn)的概率δ j;g卩，如果產(chǎn)生了 Nj個整數(shù) j，那么δ j = Nj/N ；對于每個ι所對應(yīng)的隱變量\的初始分布為
權(quán)利要求
1.通信系統(tǒng)中基于無限成分?jǐn)?shù)的t混合模型的調(diào)制信號的盲檢測方法，其特征在于包括以下步驟(1)設(shè)接收到的調(diào)制信號為x= {x };L，其中每個信號的采樣點I為星座圖空間中的一個二維矢量，N為信號采樣點的數(shù)目；首先產(chǎn)生N個服從[1，L]區(qū)間上均勻分布的隨機整數(shù)，統(tǒng)計該區(qū)間上各整數(shù)j(j = 1，...，L)出現(xiàn)的概率δ j;g卩，如果產(chǎn)生了 個整數(shù)j，那么~ = Nj/N ；對于每個ι所對應(yīng)的隱變量\的初始分布為
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的通信系統(tǒng)中基于無限成分?jǐn)?shù)的t混合模型的調(diào)制信號的盲檢測方法，其特征在于，L為實際操作過程中近似代表⑴的一個較大的數(shù)，其可以取10 30 之間的任意正整數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明公開了通信系統(tǒng)中一種基于無限成分?jǐn)?shù)的t混合模型的調(diào)制信號的盲檢測方法，本方法充分利用了無線混合成分結(jié)構(gòu)和t分布所帶來兩方面的優(yōu)點，可以獲得更好的檢測效果。本發(fā)明采用一個具有無限成分?jǐn)?shù)的t混合模型來建模接收到的調(diào)制信號在星座圖空間中的分布情況，通過估計該混合模型的參數(shù)，從而獲得信號的各個采樣點由各個欲劃分出的類所產(chǎn)生的概率，最后進行判決，將每個采樣點關(guān)于各個類的概率值中的最大值所對應(yīng)的序號作為該像素點最終所分配到的類，從而完成盲檢測過程。本發(fā)明的方法可以有效地提高盲檢測的效果，對接收信號中出現(xiàn)的野值點和噪聲具有較高的魯棒性，此外，本方法可以根據(jù)接收到的信號情況自適應(yīng)的調(diào)節(jié)模型的混合成分?jǐn)?shù)目，從而可以自動判斷出當(dāng)前的調(diào)制方式，使通信系統(tǒng)的智能性大大提高。
文檔編號H04L27/00GK102355439SQ201110230169
公開日2012年2月15日 申請日期2011年8月11日 優(yōu)先權(quán)日2011年8月11日
發(fā)明者魏昕 申請人:魏昕