基于MATLAB的無線電信號功率譜仿真與分析

2019-04-26 08:26:42肖軍劉洲洲

微型電腦應用 2019年4期

肖軍，劉洲洲

(西安航空學院電子工程學院，西安 710077)

0 引言

無線通信發展迅猛，加速推動社會信息化，也支撐著當前的信息產業。隨著無線電行業迅猛發展和壯大，該行業對現代人們的生活的影響越來越大[1]。

然而，無線電信號在信道傳輸的過程中會受到各種因素的干擾，有來自外部的干擾噪聲，如來自太陽的干擾；在信號的發射或接收過程中，因設備自身原因，也會有熱噪聲；傳輸信道中信號也存在衰落的問題，不同信道(如瑞利信道，萊斯信道和高斯白噪聲信道等)對信號的影響不同。不同信號的傳輸頻段間傳輸占用不同的頻段，但相互之間仍可能干擾。同一信號的不同相鄰碼元之間也可能存在碼間干擾。諸如此類的干擾對信號的接收和檢測都有一定的挑戰。

信號處理中，功率譜估計是非常重要的信號分析手段。頻譜模型在語音信號識別中，可了解語音是如何產生的，及語音識別、語音合成；信號的頻譜在雷達和聲吶系統中，能夠起到聲源進行定位的作用。所以信號處理研究的一個重點就是隨機信號的功率譜分析。

功率譜估計的分析方法可分為經典功率譜估計法和現代功率譜估計法。經典功率譜估計分析的方差不準確，信號特性不全以及較低的分辨率。針對這些弊端，現代功率譜估計的目的就是得到較高的分辨率。以下對平均周期圖法和最大熵譜估計法進行仿真比較分析。

1 經典功率譜估計之平均周期圖法的分析與仿真

周期圖法所得到的功率譜在大多數情況下得到的結果不理想，于是采用分段平均和加窗平滑進行改進。

分段平均則是對信號均分成K段，設每個數據段為

xin(i=0,1,…,K-1)，每個數據段長度為M，n取值范圍為0，1，2，…，M-1，如此，每個數據段的周期圖為[2]式(1)。

(1)

再對每個數據段所得周期圖的均值作為功率譜估計，即式(2)。

(2)

在此方法的基礎上，巴特利特(Bartlett)提出把隨機信號，長度為N，均分為長度為M的K段信號。記每個子信號為xin=xn+iM，(n=0,1, …,M-1;i=0,1, …,K-1)，先對每個子信號求周期圖，再求平均，可得[3]式(3)。

(3)

上式稱為是Bartlett周期圖，又稱之為Bartlett法。

在MATLAB[4]R2014a中仿真實現平均周期圖法和最大熵譜估計法的功率譜估計。假設基帶信號mt=Acos(2πfmt+θ),fm=2×105Hz，其中，A∈高斯分布，0≤2πfmt+θ≤2π且均勻分布。載波信號為st=cos(2πfct),fc=6 MHz。同時假設二進制隨機序列為數字基帶信號[5]，載波信號為c(t)=cos(2πft),f=2 MHz或c1(t)=cos(2πf1t),f1=4 MHz。基帶傳輸速率均為2 MHz，采樣頻率fs=20 MHz，采樣點數為N=2 048。信噪比SNR=40 dB。

與周期圖法相比較，分段平均法得到的功率譜方差變小，但降低了分辨率。在此基礎上，把相鄰的兩段數據段之間重合一部分，能改善旁瓣性能。對每個分段數據加窗平滑，可更好地旁瓣性能，但代價則是主瓣變寬。

平均周期圖法的功率譜估計，如圖1所示。