一种低信噪比条件下QPSK信号盲处理方法

一种低信噪比解调的实现方案及性能仿真
潘申富;张丽娜
【期刊名称】《无线电通信技术》
【年(卷),期】2011(037)002
【摘要】高效率编码技术(如LDPC,Turbo码)的发展迫切要求降低解调门限.提出一种适用于QPSK调制方式的低信噪比解调方案,该方案采用频域非线性定时估计算法进行定时误差估计,利用FFT进行载波频差估计,利用周期性插入的导频序列进行载波相位估计.首先仿真了定时误差和载波相位误差对解调性能的影响,并在此基础上确定了算法的具体参数,最后对解调器的综合性能进行了仿真,仿真结果表明上述算法在Es/NO=2 dB时的解调性能恶化小于0.5dB.
【总页数】4页(P55-58)
【作者】潘申富;张丽娜
【作者单位】中国电子科技集团第五十四研究所,河北石家庄,050081;中国电子科技集团第五十四研究所,河北石家庄,050081
【正文语种】中文
【中图分类】TN763
【相关文献】
1.一种低信噪比QPSK解调器设计方法研究 [J], 齐建中;刘颖;韩圣东;王晨阳
2.一种低信噪比条件下MSK信号的解调同步方法 [J], 薛筱明;陈家模
3.一种3GPP交织器在低信噪比条件下的改进方案 [J], 谭晓衡;李林艳;张建慧
4.一种全数字解扩解调方法的性能仿真和技术实现研究 [J], 刘丽萍;汪西原;杨雅宁
5.一种低信噪比下8PSK的快速载波同步及FPGA实现 [J], 喻娜;赵建宏;折卫东因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

低信噪比下DVB-S2信号的调制类型识别
吴强;王长生;谢李晋;管立新
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2022(45)17
【摘要】针对在低信噪比下卫星数字化视频广播第二代标准(DVB-S2)信号的调制类型识别问题,提出一种基于信噪比(SNR)估计的识别算法。

通过提取卫星信号分别采用正交相移键控(QPSK)、八进制相位键控(8PSK)、十六进制绝对相位键控(16APSK)、三十二进制绝对相位键控(32APSK)调制时的分形盒维数、幅度特征参数及四次方谱特征参数作为判别信号调制类型的特征参数,并根据上述特征参数与SNR的关系,在不同信噪比下设定不同的判决门限值,提升了算法在低信噪比情况下的识别正确率。

文中给出了识别算法的判别流程以及判别门限值的选取方法。

通过仿真验证表明,所提算法在信噪比大于4 dB的情况下,调制类型识别正确率可达到96%以上,实现了在低信噪比下对DVB-S2信号的调制类型识别。

【总页数】5页(P65-69)
【作者】吴强;王长生;谢李晋;管立新
【作者单位】赣南师范大学科技学院;赣南师范大学物理与电子信息学院;空军工程大学信息与导航学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN927.2-34
【相关文献】
1.低信噪比码元瞬时特性数字调制信号识别研究
2.低信噪比下雷达信号调制类型的自动识别
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5.基于CNN的低信噪比多载波测控信号调制识别算法
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qpsk、bpsk的蒙特卡洛仿真是一种用于测试和验证通信系统性能的重要工具。

通过模拟大量的随机输入数据，并对系统进行多次仿真运算，可以对系统的性能进行全面评估，包括误码率、信噪比要求等。

在matlab中，我们可以通过编写相应的仿真代码来实现qpsk、bpsk 的蒙特卡洛仿真。

下面将分别介绍qpsk和bpsk的蒙特卡洛仿真matlab代码。

一、qpsk的蒙特卡洛仿真matlab代码1. 生成随机的qpsk调制信号我们需要生成一组随机的qpsk调制信号，可以使用randi函数生成随机整数序列，然后将其映射到qpsk符号点上。

2. 添加高斯白噪声在信号传输过程中，会受到各种干扰，其中最主要的干扰之一就是高斯白噪声。

我们可以使用randn函数生成高斯白噪声序列，然后与调制信号相加，模拟信号在传输过程中受到的噪声干扰。

3. 解调和判决接收端需要进行解调和判决操作，将接收到的信号重新映射到qpsk符号点上，并判断接收到的符号与发送的符号是否一致，从而判断是否发生误码。

4. 统计误码率通过多次仿真运算，记录错误判决的次数，从而可以计算出系统的误码率。

二、bpsk的蒙特卡洛仿真matlab代码1. 生成随机的bpsk调制信号与qpsk相似，我们需要先生成一组随机的bpsk调制信号，然后模拟信号传输过程中的噪声干扰。

2. 添加高斯白噪声同样使用randn函数生成高斯白噪声序列，与bpsk调制信号相加。

3. 解调和判决接收端对接收到的信号进行解调和判决，判断接收到的符号是否与发送的符号一致。

4. 统计误码率通过多次仿真运算，记录错误判决的次数，计算系统的误码率。

需要注意的是，在编写matlab代码时，要考虑到信号的长度、仿真次数、信噪比的范围等参数的选择，以及仿真结果的统计分析和可视化呈现。

qpsk、bpsk的蒙特卡洛仿真matlab代码可以通过以上步骤实现。

通过对系统性能进行全面评估，可以帮助工程师优化通信系统设计，提高系统的可靠性和稳定性。

２７５８　２０２３ＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＶｏｌ ５３Ｎｏ １２ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１０６．２０２３．１２．００４引用格式：齐振鹏，孟水仙，黄墨浩，等．低信噪比下雷达通信一体化信号接收分离算法［Ｊ］．无线电工程，２０２３，５３（１２）：２７５８－２７６４．［ＱＩＺｈｅｎｐｅｎｇ，ＭＥＮＧＳｈｕｉｘｉａｎ，ＨＵＡＮＧＭｏｈａｏ，ｅｔａｌ．ＳｉｇｎａｌＲｅｃｅｉｖｉｎｇＳｅｐａｒａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＲａｄａｒ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎＵｎｄｅｒＬｏｗＳＮＲ［Ｊ］．ＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２３，５３（１２）：２７５８－２７６４．］低信噪比下雷达通信一体化信号接收分离算法齐振鹏１，孟水仙２，黄墨浩１，尹　良１（１．北京邮电大学信息与通信工程学院，北京１００８７６；２．内蒙古自治区无线电监测站，内蒙古呼和浩特０１００９０）摘　要：在雷达通信一体化系统中，针对传统的信号分离算法由于信号存在噪声而导致分离效果不理想的问题，提出一种低信噪比下雷达通信一体化信号接收分离算法。

针对观测信号存在噪声的问题，提出一种ＤｅｎｏｉｓｉｎｇＡｔｔｅｎｔｉｏｎＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ（ＤＡＣＮＮ），与传统的ＤｎＣＮＮ相比，融入通道注意力机制来增强其对不同通道间特征的学习总结能力；对去噪后的信号采用改进的三阶收敛ＦａｓｔＩＣＡ算法进行分离。

仿真实验表明，提出的分离算法相较于传统的信号盲源分离算法在观测信号含噪情况下仍能具有较好的分离效果。

关键词：雷达通信一体化信号；低信噪比；去噪模块；接收分离算法中图分类号：ＴＮ９５７．５１文献标志码：Ａ开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：文章编号：１００３－３１０６（２０２３）１２－２７５８－０７ＳｉｇｎａｌＲｅｃｅｉｖｉｎｇＳｅｐａｒａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＲａｄａｒ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎＵｎｄｅｒＬｏｗＳＮＲＱＩＺｈｅｎｐｅｎｇ１，ＭＥＮＧＳｈｕｉｘｉａｎ２，ＨＵＡＮＧＭｏｈａｏ１，ＹＩＮＬｉａｎｇ１（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７６，Ｃｈｉｎａ；２．ＲａｄｉｏＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＳｔａｔｉｏｎｉｎＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａＡｕｔｏｎｏｍｏｕｓＲｅｇｉｏｎ，Ｈｏｈｈｏｔ０１００９０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｒａｄａｒｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｕｎｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙｓｅｐａｒａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｉｇｎａｌｓｅｐａｒａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｗｉｎｇｔｏｔｈｅｐｒｅｓｅｎｃｅｏｆｎｏｉｓｅｉｎｔｈｅｓｉｇｎａｌ，ａｌｏｗｓｉｇｎａｌ ｔｏ ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏｒａｄａｒｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｓｉｇｎａｌｒｅｃｅｐｔｉｏｎａｎｄｓｅｐａｒａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｎｏｉｓｅｉｎｔｈｅｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌ，ａＤｅｎｏｉｓｉｎｇＡｔｔｅｎｔｉｏｎＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ（ＤＡＣＮＮ）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＣｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＤｎＣＮＮ，ｃｈａｎｎｅｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｓｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｔｏｅｎｈａｎｃｅｉｔｓａｂｉｌｉｔｙｔｏｌｅａｒｎａｎｄｓｕｍｍａｒｉｚｅｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｈａｎｎｅｌｓ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｄｅｎｏｉｓｅｄｓｉｇｎａｌｓａｒｅｓｕｂｊｅｃｔｅｄｔｏａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｉｒｄ ｏｒｄｅｒｃｏｎｖｅｒｇｅｎｔＦａｓｔＩＣＡａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｓｅｐａｒａｔｉｏｎ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｓｅｐａｒａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍａｃｈｉｅｖｅｓｂｅｔｔｅｒｓｅｐａｒａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｔｈｅｐｒｅｓｅｎｃｅｏｆｎｏｉｓｙｏｂｓｅｒｖｅｄｓｉｇｎａｌｓｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｂｌｉｎｄｓｏｕｒｃｅｓｅｐａｒａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒａｄａｒ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｓｉｇｎａｌ；ｌｏｗｓｉｇｎａｌ ｔｏ ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ；ｄｅｎｏｉｓｉｎｇｍｏｄｕｌｅ；ｒｅｃｅｉｖｅｒｓｅｐａｒａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ收稿日期：２０２３－０８－１６基金项目：国家重点研发计划（２０２０ＹＦＢ２１０４５０１）ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＩｔｅｍ：ＮａｔｉｏｎａｌＫｅｙＲ＆ＤＰｒｏｇｒａｍｏｆＣｈｉｎａ（２０２０ＹＦＢ２１０４５０１）０　引言随着无线通信和雷达技术的迅猛发展，二者在硬件资源和工作频段上的差异越来越小［１］，为了高效利用硬件资源以及缓解频谱拥挤现象，雷达通信一体化技术得到了越来越多的关注和研究［２－８］。

在低信噪比环境下，通信误码率错误最低是什么？1. 引言在通信系统中，信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）是评估信号与噪声之间比例的一个重要参数。

信噪比越高，说明信号的强度相对于噪声更强，通信系统的性能也会相应提高。

然而，在低信噪比的环境下，通信系统可能会出现通信误码，导致数据传输错误。

因此，研究在低信噪比环境下如何最小化通信误码率是非常重要的。

2. 误码率与信噪比之间的关系通信误码率（Bit Error Rate，BER）是指在数据传输过程中，接收端误判接收到的比特与传输的比特之间不一致的概率。

误码率与信噪比之间存在一定的关系，通常情况下，信噪比越高，误码率越低；信噪比越低，误码率越高。

这是因为在低信噪比环境下，信号与噪声的能量差异减小，接收端更容易将噪声误判为有效信号，导致错误的判决。

3. 最小化误码率的方法在低信噪比环境下，为了最小化误码率，在系统设计和通信协议方面可以采取一些措施。

3.1. 前向纠错编码（Forward Error Correction，FEC）前向纠错编码是一种常用的降低误码率的技术。

在发送端，将原始数据通过编码算法进行编码，生成冗余的校验信息，并随原始数据一起发送给接收端。

在接收端，通过校验信息进行解码，可以检测和纠正部分错误。

常用的前向纠错编码方案有卷积码、海明码等。

这些编码方案可以有效地提高系统在低信噪比环境下的抗干扰能力，降低误码率。

3.2. 自适应调制和编码自适应调制和编码是一种根据信道质量动态调整调制方式和编码方式的技术。

在低信噪比环境下，可以采用更低复杂度的调制方式和更强纠错能力的编码方式。

例如，可以采用调制方式从16QAM降低到QPSK，同时加入更多的冗余信息以提高纠错能力。

自适应调制和编码技术可以根据实际信道条件进行灵活调整，从而降低误码率。

3.3. 多天线技术多天线技术（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）是一种利用多个发射天线和接收天线来提高系统性能的技术。

bpsk qpsk误码率-回复BPSK和QPSK是两种常见的调制方式，它们在数字通信系统中被广泛应用。

而误码率是衡量一个通信系统性能的重要指标之一，本文将以“BPSK 和QPSK误码率”为主题，逐步解释它们之间的关系以及如何计算误码率。

第一部分：BPSK调制与误码率BPSK（二进制相移键控）是一种基本的数字调制方式，它通过改变载波相位来传输二进制信息。

比特“0”对应相位为0的载波，比特“1”对应相位为180的载波。

这种调制方式在通信系统中非常简单，但对于抗噪声能力较差。

误码率是在受到噪声干扰的情况下，接收端在检测比特值时错误的概率。

对于BPSK调制，我们可以利用统计学原理推导出误码率的表达式。

假设接收信号的噪声为加性高斯白噪声（AWGN），设噪声的功率谱密度为N0/2。

BPSK的误码率（Pe）可以通过以下公式计算：Pe = 0.5 * erfc(sqrt(Eb/N0))其中，Eb为比特能量，N0为噪声功率谱密度。

erfc(x)表示x的互补误差函数。

通过这个公式，我们可以看出误码率与信噪比（Eb/N0）有关。

信噪比的增加可以降低误码率，因为更高的信噪比意味着更强的信号和更小的噪声干扰。

第二部分：QPSK调制与误码率与BPSK不同，QPSK（四相移键控）调制可以同时传输两个比特，通过改变载波的相位和幅度来表示四种不同的信号状态。

具体而言，QPSK将四个可能的相位转换为一个信号点，每个信号点携带2比特信息。

类似于BPSK，我们可以推导出QPSK的误码率表达式。

在理想情况下，即仅受到AWGN噪声的影响，QPSK的误码率为：Pe = 1 - sqrt(1 - Q(2sqrt(Eb/N0)))其中，Q(x)表示高斯错误函数。

需要注意的是，这个表达式是在不考虑编码和纠错码等额外技术的情况下得到的。

不同于BPSK调制，QPSK的误码率与信噪比之间存在复杂的关系。

在低信噪比下，QPSK的误码率比BPSK低；而在高信噪比下，QPSK的误码率则比BPSK高。