[发明专利]频谱监测设备中的数字信号信噪比盲估计方法

说明书

本发明公开了频谱监测设备中的数字信号信噪比盲估计方法，包括：步骤S100，采集I、Q基带数据；步骤S200，对I、Q基带数据建立自相关矩阵；对自相关矩阵进行特征值分解；确定信号子空间维数和噪声子空间维数；计算并输出信噪比。本发明针对实际无线信道，提出自相关矩阵特征值分解法进行信噪比估计，该方法是一种盲估计算法，不需要基带I、Q信号载波同步、定时同步的恢复，不需要预先知道数字信号的调制类型，对2ASK、FSK类、PSK类和QAM类信号都有效，具有较强的工程应用价值，是一种应用方便的盲估计方法。

技术领域

本发明涉及无线电监测技术领域，具体的说，是一种频谱监测设备中的数字信号信噪比盲估计方法。

背景技术

频谱监测设备中提供数字信号解调功能，给出数字信号的眼图、星座图和比特流。通信中数字信号解调的性能，一般是给出在一定信噪比SNR(Signal Noise Ratio)下的解调误码率。信噪比是通信信号的关键参数，它是通信质量的衡量指标之一。通信信号的信噪比估计一直是无线通信领域中的重要研究课题。对于无线电监测领域，经常会对数字信号进行检测、识别、解调、解码。在调制识别时，接收信号信噪比与调制类型分类的阈值关系密切，信噪比估计的准确与否直接影响信号的正确识别率；在解调时，信噪比用来衡量解调的质量，一般是给出在一定信噪比下的解调误码率。因此信噪比盲估计算法在无线电监测领域具有应用价值。

根据接收端是否已知信号的先验信息，信噪比的估计方法通常分为两类：数据辅助（DA，Data Aided）和非数据辅助（NDA，Non Data Aided），其中：DA借助于信号中的训练序列（导频）进行信噪比估计。基于最大似然估计的方法利用训练序列或判决反馈序列来构造似然函数，而基于矩的方法则是利用信号和噪声的2、4阶矩之间的关系来估计信噪比，这两种方法都要求系统已经取得时钟同步和载波同步。NDA是一种盲估计方法，在无线电监测领域，缺少信号的先验信息，通常采用NDA。在实验室测试环境下，开关法是比较好的一种测试信噪比的方法，它需要采集两份信号的I、Q基带数据，首先关闭信号源，采集I、Q基带数据计算噪声功率，然后打开信号源，采集I、Q基带数据计算信号功率，从而计算信号的信噪比。但是在日常频谱监测中，无法控制数字信号的发射，有时只能得到数字信号的I、Q基带数据，所以需要研究更加简便的信噪比估计算法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种频谱监测设备中的数字信号信噪比盲估计方法，用于解决现有技术中信噪比盲估计方法要求系统取得时钟同步和载波同步，以及日常频谱监测设备无法控制数字信号的发射无法进行信噪比盲估计的问题。

本发明通过下述技术方案解决上述问题：

一种频谱监测设备中的数字信号信噪比盲估计方法，包括：

步骤S100，采集I、Q基带数据；

步骤S200，对I、Q基带数据建立自相关矩阵，采用自相关矩阵特征值分解符估算信噪比，输出信噪比。

所述步骤S200具体包括：

步骤S210：对I、Q基带数据构造自相关矩阵；

步骤S220：对自相关矩阵进行特征值分解；

步骤S230：确定信号子空间维数和噪声子空间维数；

步骤S240：计算并输出信噪比。

所述步骤S210具体包括：

步骤S211：由复数接收信号y(t)估计自相关函数序列，估计公式如下：

（1）

其中，为接收信号长度，为自相关函数序列长度，为自相关函数序列中的元素，；

步骤S212：由自相关函数序列构造自相关矩阵：

（2）