SNR估計(jì)方法研究.pdf

1、參數(shù)估計(jì)是信號與信息處理學(xué)科的重要組成部分，是近年來非?；钴S、發(fā)展迅速的一個研究領(lǐng)域。在時間序列分析中，一個重要參數(shù)是信號的信噪比(SNR)。一方面，系統(tǒng)使用SNR作為通信質(zhì)量的衡量標(biāo)準(zhǔn)，可以提供功率控制、信道分配等所需的信道質(zhì)量信息，另一方面通過SNR估計(jì)可以自適應(yīng)的采用更有效的解調(diào)算法來提高解調(diào)性能，另外，現(xiàn)今很多算法都需要SNR的先驗(yàn)知識來進(jìn)行性能的優(yōu)化。隨著信號處理的快速發(fā)展，人們對參數(shù)估計(jì)的要求也越來越高，提出精度更高、分辨能

2、力更好、穩(wěn)健性更強(qiáng)、計(jì)算更簡單的估計(jì)方法一直是人們不斷努力的方向。本文將研究加性高斯白噪聲(AWGN)信道下的SNR估計(jì)算法，提出了色噪聲環(huán)境下利用雙通道模型的SNR估計(jì)算法以及AWGN信道下自回歸(AR)模型作為輸入信號時的SNR估計(jì)算法。 首先，本文在查閱大量相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，介紹了SNR估計(jì)算法的研究背景及國內(nèi)外現(xiàn)狀，闡述了SNR的定義，SNR估計(jì)算法的性能評價標(biāo)準(zhǔn)。 其次，分別描述了近年來AWGN信道下在該領(lǐng)域具

3、有代表性的算法的原理和特點(diǎn)，并對算法的適用信號和優(yōu)缺點(diǎn)做了總結(jié)，包括時域的最大似然估計(jì)法(ML)、二階四階矩估計(jì)法(M2M4)、四階累積量信噪分離法、數(shù)據(jù)擬合方法和頻域方法，輸入信號限于常用的BPSK等信號，并對經(jīng)典的頻域算法做了改進(jìn)。改進(jìn)的算法在AWGN信道下具有更好的估計(jì)性能，并適用于色噪聲下的窄帶信號。 然后，針對頻域方法僅用于AWGN信道的局限性，本文將雙通道模型引入到SNR估計(jì)中，提出一種適用于窄帶信號的SNR估計(jì)算法

4、。該方法利用兩路信號的時延信息找到信號帶寬，在此帶寬內(nèi)計(jì)算信號能量，進(jìn)一步估計(jì)SNR。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該雙通道模型算法在色噪聲環(huán)境下有良好的性能。 最后，本文著重介紹AWGN信道下，AR模型作為輸入時的SNR估計(jì)算法。以二階AR過程為例，分析了該輸入信號模型的參數(shù)信息，給出了基于模型信息的SNR估計(jì)方法的公式推導(dǎo)。將改進(jìn)的頻域方法作為比較，仿真表明，基于信號模型的算法具有更精確的估計(jì)。然后將該方法推廣到M階AR過程作為輸入信號的S