CN109194422B - 一种基于子空间的snr估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于子空间的SNR估计方法，包括以下步骤：步骤1：通过通信设备获得的接收信号求解协方差矩阵的估计值；步骤2：求解信号子空间的维数；步骤3：对步骤1得到的协方差矩阵的估计值进行特征值分解，并根据信号子空间维数降序排列特征值；步骤4：根据步骤3得到的特征值求解噪声功率和信号功率，从而得到SNR的估计值。本发明提供的一种基于子空间的SNR估计方法的优点在于：本申请采用的估计方法计算量较小，处理速度更快，估计性能优于目前存在的其它算法。
Description
技术领域
本发明涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种基于子空间的SNR 估计方法。
背景技术
火星是太阳系中被人类探测最多的行星。由于火星和地球之间距 离遥远，导致了信号传输时延长、信号衰减大。同时相对距离变化快， 探测器载荷和功耗也非常有限。这些现实的情况都给地火通信造成了 极大的困扰。通信弧段短会导致有效通信时间变少，故需更高的有效 数据传输率。再者，器间相对距离和相对姿态的实时变化也会导致接 收端接收到信号的信噪比SNR实时发生变化。这就需要实时调整码 速率进，使之尽可能的提高。SNR估计使用了参数估计理论来计算 信号的噪声功率比，并通过调制模式开关、调整速率、功率控制和信 道分配方法来提供所需的信道质量信息。此外，许多参数估计算法都 需要SNR来作为前提条件来优化性能。
SNR估计方法包括时域法和频域法。时域法分为数据辅助(data aided，DA)法和无数据辅助(non-data aided，NDA)法。DA法比NDA 法拥有更高的估计精度，但它需要***周期前导序列，这将会降低传 输效率。在时域法中，基于DA的SNR估计方法包含最小均方误差法(minimum mean square error，MMSE)、最大似然估计法(maximum likelihood，ML)、分离符号矩阵估计法(separating character matrix es- timation，SSME)和高阶累积量的信噪分离法等。基于NDA的SNR 估计方法包含二阶四阶矩阵估计法(M2M4)、信号方差比估计法(Signal-to-Variation Ratio，SVR)、平方信噪方差比估计(Squared sig- nal-to-NoiseVariance，SNV)和数据拟合估计法(Data Fitting，DF)等。 经典的频域法是基于白噪声功率谱的平缓特性的，适用于加性高斯白 噪声(Additive White Gaussian Noise，AWGN)信道的SNR估计，在色 噪声环境下并不适用。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种性能更优的基于子空 间的SNR估计方法。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：
一种基于子空间的SNR估计方法，包括以下步骤：
步骤1：通过通信设备获得的接收信号求解协方差矩阵的估计值；
步骤2：求解信号子空间的维数；
步骤3：对步骤1得到的协方差矩阵的估计值进行特征值分解， 并根据信号子空间维数降序排列特征值；
步骤4：根据步骤3得到的特征值求解噪声功率和信号功率，从 而得到SNR的估计值。
优选地，步骤1所述的求解协方差矩阵的估计值的方法为：
从t时刻向前取L个接收信号构成t时刻的接收信号矢量r(t)，则
r(t)＝[rt,rt-1,…,rt-L+1]T
可以得到协方差矩阵为
Rrr＝E[r(t)rH(t)]
假设有K个不变的观测矢量，则协方差矩阵的估计值为
其中，k∈{0,1,…,L-1}。
优选地，步骤2中采用最小描述长度准则MDL估计信号子空间 的维数p，
k和子空间维数p满足如下关系
p＝argk min MDL(k)。
优选地，步骤3所述的特征值分解方法为：
假设信号功率和噪声功率不相关，则协方差矩阵估计值可表示 为：
Rrr＝Rxx+Rnn
根据特征值分解理论，Rrr可分解为
Rrr＝AΣAH
其中，A由正交的特征向量组成；对角矩阵Σ＝diag(bi)由矩阵的特 征值bi构成，其中
b1≥b2≥…bL
则白噪声的自相关矩阵满足
其中，
为噪声功率的方差；
降序排列得到的协方差矩阵的特征值为
其中，
表示第i个特征向量的信号功率，p表示信号子空间的 维数，前p个特征向量构成了信号子空间，后L-p个特征向量构成了 噪声子空间。
用步骤1得到的协方差矩阵的估计值
进行上述分解，得到特 征值Rrr的最大拟然估计。
优选地，SNR估计值为
ρ＝10lg(Ps/Pn)
其中，
Pn为噪声功率，Ps为信号功率。
本发明提供的一种基于子空间的SNR估计方法的优点在于：本 申请采用的估计方法计算量较小，处理速度更快，估计性能优于目前 存在的其它算法。
附图说明
图1是本发明的实施例所提供的基于子空间的SNR估计方法在 不同SNR情况下的估计性能；
图2是本发明的实施例所提供的基于子空间的SNR估计方法在 不同快拍情况下的SNR估计性能；
图3是不同算法的估计性能比较。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具 体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。
在复AWGN信道中，接收信号可以表示为
rk＝xk+nk
其中，nk为依次采样下的零均值的复高斯白噪声，其方差为
以t时刻之前的L次采样数据组成的噪声列向量可表示为
n(t)＝[nt,nt-1,…,nt-L+1]T
其中，()T表示转置，噪声向量的二阶矩可表示为
其中E[]表示数学期望，上标H表示共轭转置，I是一个L×L的 单位矩阵。
xk是在载波频率为fc下的带通信号，表示为
其中，θ表示初始相位，fs表示采样频率。
其中，A∈R+代表信号的幅值。
在进行多进制正交幅度调制(Multiple Quadrature Amplitude Mod- ulation,MQAM)信号中，
其中，Al∈C表示第l次相位对应的振幅。
令Ps和Pn分别表示信号功率和噪声功率，则SNR可表示为
ρ＝10lg(Ps/Pn)
基于上述分析，进行SNR估计的重点在于求出信号功率Ps和噪 声功率Pn，本发明提供的基于子空间的SNR方法包括以下步骤：
步骤1：通过通信设备获得的接收信号求解协方差矩阵的估计值；
从t时刻向前取L个接收信号构成t时刻的接收信号矢量r(t)，则
r(t)＝[rt,rt-1,…,rt-L+1]T
可以得到协方差矩阵为
Rrr＝E[r(t)rH(t)]
实际中要得到协方差矩阵Rrr的真实值是非常困难的，因此我们 只能通过有限长的接收信号来估计。
假设有K个不变的观测矢量，则协方差矩阵的估计值为
其中，k∈{0,1,…,L-1}。
步骤2：求解信号子空间的维数；
优选实施例中听过最小描述长度准则MDL估计信号子空间的维 数p，
k和子空间维数p满足如下关系
p＝argk min MDL(k)。
步骤3：对步骤1得到的协方差矩阵的估计值进行特征值分解， 并根据信号子空间维数降序排列特征值；
假设信号功率和噪声功率不相关，则协方差矩阵估计值可表示 为：
Rrr＝Rxx+Rnn
根据特征值分解理论，Rrr可分解为
Rrr＝AΣAH
其中，A由正交的特征向量组成；对角矩阵Σ＝diag(bi)由矩阵的特 征值bi构成，其中
b1≥b2≥…bL
则白噪声的自相关矩阵Rnn满足
其中，
为噪声功率的方差；
降序排列得到的协方差矩阵的特征值为
其中，
表示第i个特征向量的信号功率，p表示信号子空间的 维数，前p个特征向量构成了信号子空间，后L-p个特征向量构成了 噪声子空间，其噪声功率Pn由L-p个
组成，当信号子空间的维数p 一定，SNR估计可以通过
和Pn的估计值来得到。
用步骤1得到的协方差矩阵的估计值
进行上述分解，可以得 到特征值Rrr的最大拟然估计。
步骤4：根据步骤3得到的特征值求解噪声功率和信号功率，从 而得到SNR的估计值。
由之前的分析可以知道
ρ＝10lg(Ps/Pn)
其中，
Pn为噪声功率，Ps为信号功率。
上述算法的计算量为O(L2N+L3)次乘法，其中N为符号数。
利用MATLAB仿真对本发明的实施例提供的算法性能进行分 析，结果如下：
图1是基于子空间的SNR估计方法在不同SNR情况下的估计性 能；从图1可以看出子空间方法具有较好的SNR估计性能。随着SNR 提高，SNR的估计能逼近于真实值。
图2是基于子空间的SNR估计方法在不同快拍情况下SNR估计 性能；可以看出，随着快拍数增加，SNR的估计越来越好。
图3是各不同算法的估计性能比较(N＝300)；与DF,M2M4,SVR 和SNV算法进行对比。从图中可以看出子空间方法的估计性能好于 其他算法。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果 进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实 施例而已，并不用于限制本发明，在不脱离本发明的精神和原则的前 提下，本领域普通技术人员对本发明所做的任何修改、等同替换、改 进等，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种基于子空间的SNR估计方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：通过通信设备获得的接收信号求解协方差矩阵的估计值；
步骤2：求解信号子空间的维数；
步骤3：对步骤1得到的协方差矩阵的估计值进行特征值分解，并根据信号子空间维数降序排列特征值；
步骤4：根据步骤3得到的特征值求解噪声功率和信号功率，从而得到SNR的估计值；步骤1所述的求解协方差矩阵的估计值的方法为：
从t时刻向前取L个接收信号构成t时刻的接收信号矢量r(t)，则r(t)＝[rt,rt-1,…,rt-L+1]T
可以得到协方差矩阵为
Rrr＝E[r(t)rH(t)]
假设有K个不变的观测矢量，则协方差矩阵的估计值为
其中，k∈{0,1,…,L-1}；
步骤2中采用最小描述长度准则MDL估计信号子空间的维数p，
k和子空间维数p满足如下关系
p＝argkmin MDL(k)；
步骤3所述的特征值分解方法为：
假设信号功率和噪声功率不相关，则协方差矩阵可表示为：
Rrr＝Rxx+Rnn
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其中，A由正交的特征向量组成；对角矩阵Σ＝diag(bi)由矩阵的特征值bi构成，其中
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用步骤1得到的协方差矩阵的估计值
进行上述分解，得到特征值Rrr的最大似然估计。
2.根据权利要求1所述的一种基于子空间的SNR估计方法，其特征在于：SNR估计值为
ρ＝10lg(Ps/Pn)
其中，
Pn为噪声功率，Ps为信号功率。
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Citations (4)
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| CN107316648A (zh) * | 2017-07-24 | 2017-11-03 | 厦门理工学院 | 一种基于有色噪声的语音增强方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN103854660A (zh) * | 2014-02-24 | 2014-06-11 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于独立成分分析的四麦克语音增强方法 |
| US9721582B1 (en) * | 2016-02-03 | 2017-08-01 | Google Inc. | Globally optimized least-squares post-filtering for speech enhancement |
| CN107316648A (zh) * | 2017-07-24 | 2017-11-03 | 厦门理工学院 | 一种基于有色噪声的语音增强方法 |
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