基于子空间分解与随机矩阵理论的SFBC-OFDM信号盲识别
信号处理
2019-08-15 v2
摘要
盲信号识别在民用和军事通信中均有重要应用。先前关于空频块码（SFBC）盲识别的研究仅考虑了识别Alamouti和空间复用传输方案。在本文中，我们提出一种新算法，通过分析不同SFBC的判别特征来识别SFBC，这些特征由在不同相邻OFDM子载波处将接收信号的信号子空间与噪声子空间分离而计算获得。该算法依靠随机矩阵理论，利用串行假设检验根据噪声子空间中的最大特征值确定决策边界。然后，采用一种特殊距离度量的决策树进行决策。所提算法不需要信号参数（如发射天线数量、信道系数、调制方式和噪声功率）的先验知识。仿真结果验证了所提算法在较短观测周期内以可接受计算复杂度运行的可行性。
引用
@article{arxiv.1803.05053,
title = {Blind Identification of SFBC-OFDM Signals Using Subspace Decompositions and Random Matrix Theory},
author = {Mingjun Gao and Yongzhao Li and Octavia A. Dobre and Naofal Al-Dhahir},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.05053},
year = {2019}
}