Сравнительный анализ алгоритмов оценки отношения сигнал-шум на основе квадратурных компонент принимаемого сигнала

Авторы

Серкин Ф. Б.^1*, Важенин Н. А.^**, Вейцель В. В.²

1. Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), 125993, г. Москва, Волоколамское шоссе, д. 4
2. Организация «Топкон позишионинг системс», Дербеневская наб., 7 стр. 22, Москва, 115114, Россия

*e-mail: serkinfb@list.ru
**e-mail: N.Vazhenin@mai.ru

Аннотация

При реализации и функционировании широкого класса систем связи, навигации и радиолокации большой практический интерес представляет оценка текущего отношения сигнал-шум на входе системы. Отношение сигнал-шум существенным образом влияет на качество функционирования радиосистем и его оценка может использоваться для контроля текущих условий их функционирования и управления радиосистемами, в частности для адаптации к изменяющимся условиям работы. Проводится сравнительный анализ точности различных алгоритмов оценки текущего отношения сигнал-шум в системах с квадратурной обработкой принимаемого сигнала. Рассматривается качество функционирования этих алгоритмов применительно к двум случаям, когда система фазовой синхронизации имеет нулевую ошибку смещения оценки фазы, и когда существует некоторая фиксированная ошибка смешения при оценке текущей фазы принимаемого сигнала. Для вычислений использовалось программное обеспечение MATLAB/Simulink. Для всех вычислений была принята максимальная величина ошибки равная 10%. Проведенный сравнительный анализ показал, что:

— все рассмотренные соотношения имеют систематические ошибки вычисления оценки при отношения сигнал/шум менее 10 дБ;

— минимальный уровень ошибок при таких значениях сигнал/шум удается достичь с помощью соотношения (2.31);

— можно выделить алгоритмы, эффективно работающие при наличии систематической ошибки оценки фазы, а также алгоритмы, работоспособные только при нулевой систематической ошибке оценки фазы;

— рассмотренные выражения для оценки отношения сигнал-шум, основанные на оценке длин векторов, являются устойчивыми к наличию систематической ошибки оценки фазы, однако, они дают наибольшее, из рассмотренных алгоритмов, значение ошибки при уменьшении отношения сигнал/шум ниже 10 дБ.

Ключевые слова:

оценка отношения сигнал/шум, имитационное моделирование

Библиографический список

1. John M. Cioffi, Chapters for Classic EE379 Series Courses, Chapter 1, Stanford University, Winter Quarter 2007-2008. http://web.stanford.edu/group/cioffi/book/

2. Левин Б.Р. Теория случайных процессов и её применение в радиотехнике. – М: Советское.Радио, 1960. – 496с.

3. D. R. Pauluzzi, N. C. Beaulieu, A comparison of SNR estimation techniques for the AWGN channel, IEEE Transactions on Communications, VOL. 48, NO. 10, October 2000, p.1681-1691.

4. F. Harris, C. Dick, SNR estimation techniques for low SNR signals, 15^th International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications (WPMC), Taipei, Taiwan, 2012, p.276-280.

5. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы. - М.: Радио и связь, 1986. -512 с.

6. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение: Пер. с англ. – М.: ИД «Вильямс», 2003. -1104 с.

7. T. R. Benedict, T.T. Soong, The Joint Estimation of Signal and Noise from the Sum Envelope, IEEE Transactions on Information Theory, Vol. IT-13, No. 3, July 1967, p.447-454.

8. R. Matzner, F. Englberger, An SNR Estimation Algorithm Using Fourth-Order Moments, Institute for Commun. Engineering ET3, Federal Armed Forces University Munich, 85577 Neubiberg, Germany, IEEE, 1994.

9. I. Trachanas, N.J. Fliege, A Novel Phase Based SNR Estimation Method for Constant Modulus Constellations, 3^rd International Symposium on Communications, Control and Signal Processing, 2008, ISCCSP 2008, 12-14 March, p. 1179-1183.

10. A. Ijaz, A.B. Awoseyila, B.G. Evans, Improved SNR estimation for BPSK and QPSK signals, Electronic Letters 30th July 2009, Vol. 45, No. 16, p.858-859.

11. A. Wiesel, J. Goldberg, H. Messer, Data-aided signal-to-noise-ratio estimation in time selective fading channels, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2002, Orlando, FL, USA, pages III-2197 – III-2200.

12. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. –М.: Высшая школа, 1985. – 271 с

Скачать статью