针对非协作通信中短猝发信号准确接收的需求,在对短猝发信号进行建模的基础上,提出了一种基于极大似然准则的短猝发信号盲解调算法。根据极大似然准则,对前期信号参数估计得到的可能码元个数集合进行搜索处理,获取不同码元个数对应的第一个码元起始点位置,计算相应的重构信号与接收信号的似然度,据此实现短猝发信号码元个数的准确估计并恢复符号序列。应用二进制方波信号对盲解调算法进行仿真,仿真结果表明,当短猝发信号码元个数>8个,信噪比>10 d B时,码元个数估计正确率能够达到95%以上,解调效果良好。
随着第五代移动通信技术、低轨卫星互联网等通信系统的发展,正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术凭借良好的频谱效率得到日益广泛的应用。但OFDM系统信号参数复杂,对非合作条件下的盲信号分析带来了较大困难,需要在尽可能少的先验信息下,判定信号参数。为此,提出了一种基于相位轨迹特征的OFDM信号盲分析方法,利用OFDM信号固有的循环周期性,粗估计子载波数及子载波间隔,在此基础上通过非线性变换等处理获取子载波间及符号间的相位变化轨迹,基于相位变化轨迹分析其反映的采样定时误差、载波频率偏差等参数信息并修正估计值,最终通过信号接收误码率进行估计参数正确性验证,实现了对OFDM信号盲分析。仿真分析结果表明,在信噪比(SNR)大于8 dB时,即可实现参数准确估计,优于利用先验信息的相关处理方法。
