通信信號(hào)的PF解調(diào)技術(shù)研究.pdf

1、粒子濾波(Particle Filter，PF)解調(diào)算法是粒子濾波在信號(hào)處理領(lǐng)域中新的應(yīng)用，其研究的目的是通過(guò)粒子濾波算法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)通信信號(hào)幅度、載波頻率和相位這三個(gè)參數(shù)的估計(jì)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的解調(diào)。數(shù)論方法中的代表點(diǎn)理論采樣方法相對(duì)Monte Carlo采樣方法具有更好的誤差收斂速度和代表性，將它應(yīng)用于粒子濾波中能夠改善在小樣本數(shù)的情況下濾波器的性能，從而減小了算法的計(jì)算量。本論文的主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　 簡(jiǎn)要回顧了通信信號(hào)解調(diào)的研

2、究狀況、粒子濾波算法的發(fā)展歷史和國(guó)內(nèi)外研究成果，以及數(shù)論方法中代表點(diǎn)理論的歷史背景與應(yīng)用方向。并列出通信系統(tǒng)模型，從數(shù)字通信信號(hào)的角度出發(fā)，分別簡(jiǎn)述了ASK信號(hào)、FSK信號(hào)、PSK信號(hào)和QAM信號(hào)的解調(diào)原理和步驟，并且詳細(xì)分析了傳統(tǒng)解調(diào)方法中載波同步和符號(hào)同步這兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。
　　 通信信號(hào)的解調(diào)問(wèn)題實(shí)際上就是信號(hào)的參數(shù)估計(jì)問(wèn)題，因此可以將參數(shù)估計(jì)中的粒子濾波方法應(yīng)用于通信信號(hào)的解調(diào)中去，提出了PF解調(diào)算法。首先從PF的數(shù)學(xué)理論

3、基礎(chǔ)(包括Monte Carlo采樣和遞推貝葉斯估計(jì))出發(fā)，再以序貫重要性采樣算法(Sequential Importance Sampling，SIS)和序貫重要性重采樣算法(Sequential Importance Resampling，SIR)為整個(gè)PF算法的基本模塊，分析了算法的基本原理，概括了算法的基本步驟。重點(diǎn)將PF算法應(yīng)用于數(shù)字通信信號(hào)的解調(diào)中，以信號(hào)的幅度、載波頻率和相位這三個(gè)參數(shù)矢量為待估計(jì)狀態(tài)，通過(guò)PF算法，利用計(jì)

4、算每一迭代時(shí)刻待估計(jì)狀態(tài)后驗(yàn)概率密度方差變化情況的方法檢測(cè)符號(hào)跳變時(shí)刻，最終實(shí)現(xiàn)信號(hào)參數(shù)估計(jì)和解調(diào)，并利用仿真驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　 由于標(biāo)準(zhǔn)PF算法中采用的是Monte Carlo采樣方法，其存在誤差收斂速度較慢的缺點(diǎn)，導(dǎo)致了計(jì)算量大、實(shí)時(shí)性差問(wèn)題的出現(xiàn)，因此將數(shù)論方法中的代表點(diǎn)采樣應(yīng)用于PF中以解決該問(wèn)題。首先分析了數(shù)論方法中的代表點(diǎn)采樣較Monte Carlo采樣在誤差收斂速度上存在較大優(yōu)勢(shì)，詳細(xì)闡述了F-偏差和MS

5、E-偏差代表點(diǎn)的定義和生成方法，接著在PF算法中運(yùn)用了這些好的代表點(diǎn)采樣方法來(lái)代替Monte Carlo采樣方法，主要應(yīng)用于先驗(yàn)分布的初始采樣和重采樣步驟中正則重采樣算法對(duì)高斯核密度的采樣，列出了詳細(xì)的算法步驟。并通過(guò)仿真驗(yàn)證了該算法在小樣本數(shù)情況下對(duì)標(biāo)準(zhǔn)PF算法性能的改進(jìn)，從而說(shuō)明其能減小算法的計(jì)算量。
　　 有了改進(jìn)的PF算法，可以將其將應(yīng)用于通信信號(hào)的解調(diào)中，因此提出了基于代表點(diǎn)采樣的PF解調(diào)算法。對(duì)信號(hào)的幅度、載波頻率和