Поборчая Наталья Евгеньевна. Разработка эффективных методов и алгоритмов оценивания параметров канала связи в условиях априорной неопределенности

Краткое описание

Поборчая Наталья Евгеньевна. Разработка эффективных методов и алгоритмов оценивания параметров канала связи в условиях априорной неопределенности;[Место защиты: ОТКЗ ФГБОУ ВО «Московский технический университет связи и информатики»], 2021

ОГЛАВЛЕНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

доктор наук Поборчая Наталья Евгеньевна

ВВЕДЕНИЕ

1. ОБЗОР МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ НЕИЗВЕСТНЫХ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛА И КАНАЛА СВЯЗИ

1.1. Методы оценки неизвестных постоянных параметров сигнала

1.2. Методы оценивания случайных процессов

1.3. Алгоритмы оценивания искажений сигнала в приемнике

прямого преобразования

2. МЕТОДЫ ОЦЕНИВАНИЯ СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА В УСЛОВИЯХ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ОТНОСИТЕЛЬНО ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ И

ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ШУМОВ

2.1. Нелинейная фильтрация

2.1.1. Метод факторизации нелинейного оператора и модифицированный метод наименьших квадратов (МНК)

2.1.2. Свойства оценок алгоритма нелинейной фильтрации

2.1.3. Вычислительная сложность алгоритмов нелинейной фильтрации, основанных на аппроксимации Тейлора первого и второго порядков

2.2. Регуляризующий алгоритм оценки параметров случайного процесса ... 65 2.2.1 Решение вариационной задачи для синтеза регуляризующего

алгоритма оценивания параметров сигнала

2.2.2. Свойства оценок регуляризующего алгоритма

2.2.3. Вычислительная сложность регуляризующего алгоритма

3. СИНТЕЗ ИТЕРАЦИОННЫХ АЛГОРИТМОВ ОЦЕНИВАНИЯ В

ЗАДАЧЕ ФАЗОВОЙ И ТАКТОВОЙ СИНХРОНИЗАЦИИ

3.1. Фазовая и тактовая синхронизация сигнала модулированного непрерывной фазой (МБК)

3.1.1. Решение задачи оценки задержки, частоты и фазы сигнала

MSK методом нелинейной фильтрации

3.1.2. Регуляризующий алгоритм оценки задержки, фазы и частоты

MSK сигнала

3.2. Фазовая и тактовая синхронизация многопозиционных сигналов

фазовой модуляции (PSK) и квадратурной амплитудной модуляции (QAM)

3.2.1. Регуляризующие алгоритмы оценки параметров PSK и QAM

сигналов

3.2.2. Оценка параметров сигнала QAM методом нелинейной

фильтрации

3.3. Сравнение нового метода нелинейной фильтрации (второе приближение) и нового регуляризующего подхода для решения задачи фазовой и тактовой синхронизации с известным

методом Стратонович

3.3.1. Сравнение методов оценки задержки, частоты и

фазы сигнала MSK

3.3.2. Сравнение методов оценки параметров сигнала QAM

4.СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛА И КАНАЛА В ЗАДАЧЕ КОМПЕНСАЦИИ ИСКАЖЕНИЙ

СИГНАЛА В ТРАКТЕ ПРИЕМНИКА ПРЯМОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

4.1. Задача компенсации искажений сигнала в канале без замираний

4.1.1. Синтез и анализ алгоритмов оценки дрейфа постоянной составляющей и амплитудно-фазового разбаланса QAM сигнала на

фоне аддитивного белого шума

4.1.2. Синтез и анализ работы алгоритмов компенсации искажений М-QAM сигнала, наблюдаемого на фоне аддитивного белого шума

и межсимвольной интерференции (МСИ)

4.1.3. Упрощенные алгоритмы компенсации искажений QAM

сигнала, наблюдаемого на фоне аддитивного шума

4.2. Оценка искажений сигнала и их компенсация в канале с

допплеровским расширением спектра и релеевскими замираниями

4.2.1. Оценка искажений сигнала в канале с медленными релеевскими замираниями

4.2.2. Оценка искажений сигнала в канале с быстрыми релеевскими замираниями

5. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ОТНОСИТЕЛЬНО ПОМЕХ И ШУМОВ НА РАБОТУ АЛГОРИТМОВ ОЦЕНИВАНИЯ

5.1. Анализ методов совместной оценки искажений QAM сигнала, принимаемого на фоне аддитивного негауссовского шума при разных

моделях фазового шума

5.2. Анализ алгоритмов оценивания искажений QAM сигнала, наблюдаемого на фоне аддитивного белого шума и

квазидетерминированной полосовой помехи

5.3. Анализ влияния априорной неопределенности относительно

дисперсии аддитивного шума на работу алгоритмов оценивания

6. СИНТЕЗ И АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ОЦЕНИВАНИЯ

ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛА И КАНАЛА В СИСТЕМЕ С MIMO

6.1. Линейный алгоритм оценивания матрицы канала MIMO систем при наличии искажений, вносимых приемником прямого преобразования

6.1.1. Алгоритм совместной оценки матрицы канала и дрейфа постоянных составляющих без определения сдвига частоты

6.1.2. Упрощенный алгоритм раздельной оценки матрицы канала и дрейфа постоянных составляющих без определения сдвига частоты

6.1.3. Алгоритм раздельной оценки матрицы канала и дрейфа постоянных составляющих без процедуры упрощения

6.1.4. Алгоритм совместной оценки матрицы канала и дрейфа постоянных составляющих с определением сдвига частоты

6.2. Нелинейный алгоритм оценивания матрицы канала MIMO систем

при наличии искажений, вносимых приемником прямого преобразования .... 269 6.3. Комбинированный алгоритм совместной оценки матрицы канала и

искажений сигнала в тракте приемника прямого преобразования

7. СИНТЕЗ И АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ОЦЕНИВАНИЯ

ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛА И КАНАЛА В СИСТЕМЕ С OFDM

7.1. Линейный алгоритм оценки искажений сигнала OFDM

7.1.1. Полиномиальная аппроксимация обобщенных множителей

канала во временной и частотной области

7.1.2. Аппроксимация обобщенных множителей канала полиномом во временной области и полиномиальными сплайнами в частотной

7.2. Комбинирование линейных и нелинейных алгоритмов оценивания искажений сигнала OFDM

7.2.1. Оценка параметров сигнала методом нелинейной фильтрации

7.2.2. Применение регуляризующего алгоритма для оценки параметров

OFDM сигнала

7.2.3. Сравнение регуляризующего алгоритма и процедуры нелинейной

фильтрации при оценке параметров сигнала OFDM

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список сокращений и условных обозначений

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 Свойства оценок алгоритмов нелинейной фильтрации

ПРИЛОЖЕНИЕ 2 Свойства оценок регуляризующего алгоритма

ПРИЛОЖЕНИЕ 3 Акты о внедрении и использовании

результатов диссертационной работы

ПРИЛОЖЕНИЕ 4 Свидетельства о государственной регистрации

программ для ЭВМ

Список литературы

Заключение
Работа посвящена синтезу и анализу методов и алгоритмов оценки параметров канала связи и случайных сигналов, наблюдаемых на фоне фазового и аддитивного шума с неизвестными законами распределения с целью повышения помехоустойчивости приема сообщений в системах с одной передающей и приемной антенной (SISO), с несколькими передающими и приемными антеннами (MIMO), а также в системах с многочастотным ортогональным мультиплексированием (OFDM). Область применения - задачи фазовой и тактовой синхронизации, а также компенсации искажений сигнала, вносимых приемником прямого преобразования, без решения которых невозможен прием информации в цифровых системах связи. Также они могут использоваться в измерительной технике.
Основные результаты работы заключаются в следующем.
1. В условиях априорной неопределенности предложен новый метод совместной оценки параметров сигнала и канала связи, позволяющий повысить точность оценки при ограниченных выборках сигнала.
2. С помощью предложенного метода были синтезированы новые
регуляризующие рекуррентные алгоритмы, работающие по тестовой
последовательности вида информационного сигнала, при неизвестной
динамической системе в условиях априорной неопределенности относительно законов распределения шумов, обладающие следующими свойствами:
- возможностью использовать разные аппроксимирующие конструкции входящих в модель нелинейных функций без изменения вида и структур алгоритма, меняется только заполнение матриц и векторов, входящих в алгоритм;
- независимостью от вида модуляции сигнала и структуры тестовой последовательности, поэтому их без изменения можно использовать после процедуры детектирования, заменив тестовую последовательность на информационные символы;
- асимптотической оптимальностью.
3. Для задач фазовой и тактовой синхронизации были синтезированы новые алгоритмы нелинейной фильтрации и новый регуляризующий алгоритм совместной оценки задержки, амплитуды, частоты и фазы для сигналов MSK, PSK, QAM. Разработанные процедуры обладают следующими преимуществами перед известными методами:
- новый алгоритм нелинейной фильтрации при известной амплитуде сигнала, использующий второе приближение по Тейлору при некоторых отношениях сигнал/шум имеет переходный процесс в 1.25-2 раза короче, а точность оценивания частоты при наличии фазового шума в 1.5-2.1 раз выше, чем у известной процедуры Стратоновича.
- новый алгоритм нелинейной фильтрации амплитуды, частоты и фазы сигнала с первым приближением по Тейлору по точности превосходит в 4 раза известный алгоритм Стратоновича при небольших объемах выборки сигнала.
- новый регуляризующий алгоритм при одинаковой точности оценивания параметров использует тестовую последовательность в 18 раз короче, чем известная процедура Стратоновича;
4. Для задачи компенсации искажений QAM сигнала в канале без замираний с аддитивным шумом и искажений, вносимых приемником прямого преобразования синтезированы новый регуляризующий алгоритм и новый алгоритм нелинейной фильтрации с пересчетом оценок фазы и частоты для нахождения совместных оценок амплитуды, фазы, частоты, амплитудно-фазового дисбаланса, между квадратурами сигнала и постоянных составляющих. Преимущества предложенных алгоритмов.
- Новые алгоритмы выигрывают по точности оценивания неизвестных параметров и в помехоустойчивости у известной раздельной процедуры оценивания частоты, амплитудного и фазового дисбаланса, предложенной в [142].
- Известная упрощенная МП - оценка, описанная в [168], для сигнала 16-QAM уступает по точности новому регуляризующему алгоритму.
- Новые рекуррентные алгоритмы обладают существенно более низкой вычислительной сложностью, чем известный алгоритм совместной оценки канала и искажений сигнала в приемнике прямого преобразования, предложенный в [169], причем новый регуляризующий алгоритм выигрывает у него в помехоустойчивости.
- Новый регуляризующий алгоритм менее чувствителен к неточности априорных сведений относительно дисперсии аддитивного шума, чем известный алгоритм Стратоновича.
5. Для решения задачи компенсации искажений сигнала в тракте приемника прямого преобразования, прошедшего канал с доплеровским расширением спектра и релеевскими замираниями, предложен новый алгоритм совместной оценки канала и искажений сигнала, основанный на полиномиальной аппроксимации канала, обладающий более низкой вычислительной сложностью, чем известная процедура с тригонометрической аппроксимацией, предложенная в [17].
6. В условии априорной неопределенности предложен новый метод совместной оценки матрицы стационарного канала и искажений сигнала, приобретенных в тракте приемника прямого преобразования в системе MIMO, основанный на полиномиальной аппроксимации, который при сдвигах частоты в несколько сотен Герц (Af ■ T = 4.52 10-5) слабо отличается в помехоустойчивости от известного алгоритма, предложенного в [169], но обладающий гораздо меньшей вычислительной сложностью.
7. Для больших сдвигов частоты (Af = 10кГц, Af ■ T = 2.5 -10"3) в условиях априорной неопределенности предложен новый метод совместного оценивания матрицы стационарного канала и искажений сигнала в приемнике прямого преобразования в системе с MIMO, основанный на комбинировании процедуры, использующей полиномиальную аппроксимацию с рекуррентным регуляризующим алгоритмом. Он обладает такой же помехоустойчивостью, что и известный алгоритм из [169], но его вычислительная сложность на порядок ниже.
8. Для систем с OFDM синтезирован новый алгоритм совместной оценки во временной области параметров канала и искажений сигнала в тракте приемника прямого преобразования, основанный на аппроксимации полиномиальными
сплайнами, который работает по двум опорным символам, позволяет совместить операции оценки и интерполяции множителей канала, а также обладает вычислительной сложностью гораздо ниже, чем алгоритм, описанный в [169] и выигрывает в помехоустойчивости перед известной процедурой, описанной в [165].
9. При больших сдвигах частоты (AF = 5 кГц, AF • T = 3.35 -10-1) для систем с OFDM предложен новый алгоритм, основанный на комбинировании процедуры с полиномиальными сплайнами с регуляризующим алгоритмом, который существенно проще алгоритма из [169] и позволяет получить энергетический выигрыш до 7 дБ перед известной процедурой, описанной в [165].
Таким образом, цель диссертационного исследования достигнута, научная проблема, состоящая в разработке методов совместного оценивания параметров канала связи в условиях априорной неопределенности относительно статистических характеристик канала связи, законов распределения шумов и ограничении на вычислительную сложность, - решена.