[发明专利]增强余弦调制滤波器组多载波通信系统抗干扰能力的方法

说明书

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，特别涉及一种基于凸优化技术的增强余弦调制滤波器组多载波通信系统抗干扰能力的方法。

背景技术

余弦调制滤波器组多载波技术是一种多载波复用技术，属于滤波器组多载波（FBMC）技术中的一种。多载波调制技术因其可以有效的对抗无线信道中的多径效应而被广泛的应用到各种通信标准中。其思想是采用若干个子载波，而每个子载波对应一个特定的子信道，并行的传输各个子数据流。现有的多载波调制方式主要有多音实现、正交多载波调制（OFDM）和基于小波变换的多载波调制。传统的FBMC系统是基于离散傅里叶变换（DFT）滤波器组进行调制的。但是DFT滤波器组不能彻底消除带间混叠干扰，对于信号的信息压缩不如余弦变换效果好。因而余弦调制滤波器组应运而生，它是从DFT滤波器组产生的，基于类型4的离散余弦变换的快速算法，可以达到信号的完全重建。余弦调制滤波器组通信系统相较于OFDM有很多优势：较高的传输速率，较好的抗符号间干扰能力，抗码间干扰能力，不用增加循环前缀，频谱利用率较高等。但是，它也有本身的缺点，由于其多载波特性，时域干扰会极大降低FBMC系统性能。

高速发展的信息技术挑战着物理系统的信号处理能力,传统的信号处理模式已经不能适应如此海量的数据,因此压缩感知理论框架被提出。压缩感知理论在冗余的信号中感知简洁的信息,从而有效降低系统处理的数据量。压缩感知的主要研究内容有信号的稀疏表达、观测矩阵的设计和信号恢复。精确的信号恢复算法是压缩感知中的关键。压缩感知指出只要信号是可压缩的或在某个变换域下能够被稀疏表示，那么就可以用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得高维信号投影到一个低维空间上，并且可从这些少量的测量数据中以高概率重构出原信号。压缩感知理论主要包含以下几方面内容：（1）信号的稀疏表达。一般来说信号x本身不是稀疏的,它就需要寻找某种正交基或紧框架Ψ。使信号x经过变换后在Ψ是稀疏的。（2）观测矩阵Ф的设计。压缩感知理论通过观测矩阵感知信息,所以如何设计出与正交基越不相关的观测矩阵,是保证信息完整性的前提。（3）信号恢复。信号恢复解决了从欠定线性观测中恢复信号问题,如何设计快速高效的恢复算法是压缩感知理论得以广泛应用的基础。快速高效的恢复算法是压缩感知理论得以广泛应用的基础。其核心思想是数据采样和压缩合并进行。有两方面基本要求：信号的稀疏性，观测矩阵与变换矩阵的非相关性。已有相关证明随机矩阵与4型余弦变换矩阵有很好的非相关性。压缩感知技术的优点是能以低于乃奎斯特采样率的采样速率对信号进行采样，从而减少了信号采集和传输过程中的能量消耗。凸松弛法是将压缩感知恢复问题转变成最小l₁范数的凸优化问题。凸优化是解决凸目标函数在凸函数约束下的极大值(极小值)的一类特殊的非线性优化技术。凸优化方法具有局部极小值点是全局最小值点的优点,特别是目标函数是严格凸函数时,那么全局极小值仅有一个。l₁范数既能包含稀疏特性又是一个可分离函数,凸松弛法利用这一特点作为目标函数,能够有效解决压缩感知中的信号恢复问题。常见的凸优化方法:内点法、梯度投影法、迭代加权法和收缩阈值法等。稀疏梯度投影法以梯度下降法为基础的稀疏信号恢复方法,它引入隐变量将不可微的目标函数转变成可微的无约束凸目标函数。稀疏梯度投影算法不受起始值影响,有效处理大规模信号的问题,而且还可以利用一种正则因子连续方案降低算法的运行时间疏信号恢复方法,它引入隐变量将不可微的目标函数转变成可微的无约束凸目标函数。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于凸优化技术的增强余弦调制滤波器组多载波通信系统抗干扰能力的方法，该方法能有效提高信号传输的可靠性。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种增强余弦调制滤波器组多载波通信系统抗干扰能力的方法，包括以下步骤：步骤一：在发送端先对原始信号x进行基带调制和R位串并变换得到并行信号；步骤二：在并行信号中随机插入零值，零值个数固定；步骤三：对插入零值的信号进行余弦调制综合滤波器组调制，再由高斯信道发射出去；步骤四：接收端对经过高斯信道后的接收信号y进行处理，先进行快速傅里叶变换，再对信号进行频域均衡，接着对信号进行快速傅里叶逆变换得到时域信号r；步骤五：再将时域信号r通过基于凸优化技术干扰估计模块后，得到r中包含的干扰信号s，接着再将信号r与与干扰信号s进行减运算，得到新的信号；步骤六：再对新的信号进行余弦调制滤波器分析滤波器组解调和基带解调等操作，获得原始发送信号x。

进一步，在发送端的基带调制采用BPSK、QPSK、16QAM或64QAM调制方式。