脉冲噪声信道中二元假设的检测算法.pdfVIP

2007) 中国电子学会第二十届电路与系统学术年会(CSCAS 暨2007年港、澳、内地电子信息学术研讨会 脉冲噪声信道中二元假设的检测算法“ 徐志江华惊宇孟利民 浙江工业大学通信与信息系统研究所，浙江杭州310032 摘要：在诸如电力线通信等信道环境，脉冲噪声的存在严重恶化基于高斯信道优化的检测算法。本文引 入了对称口一stable(S口S)噪声来建立脉冲噪声的统计模型，并认为接收端噪声是AWGN羽IS口S噪声相迭 加的混合噪声。基于此噪声模型，通过数值计算的方法，提出了～种比局部最优(LocallyOptimum，LO)检 测器[5]性能稍差，但计算复杂度大大降低了的非线性检测器。仿真结果表1月，本文所提出的检测器是鲁棒的， 且在非纯高斯环境下与LO检测器性能非常接近。 关键词：检测；对称口．stable分布；局部最优检测器 问题的描述 脉冲噪声是一种典型的统计非高斯性，常见于郊区和室内无线信道、水声信道、电力线信 道等，很难满足中心极限定理，也即呈现非高斯性和统计脉冲性[1]。同时由于热噪声的存在， 必然存在高斯噪声，因此在脉冲噪声环境下，接收机的噪声为包含了脉冲噪声和高斯噪声的混 合噪声。在混合噪声情况下，基于高斯噪声优化设计的信号检测器的性能将会急剧恶化。alpha 稳定分布满足广义中心极限定理，而高斯分布仅仅是其中的一个特例[2，6]。 本文中，认为脉冲噪声的统计模型是符合alpha稳定分布的，进一步假设脉冲噪声的均值 为0、并且是对称分布的，则称为SaS分布。S口S分布可由2个参数来完全确定：(1)特征 指数a，用来表示a—Stable分布的拖尾特征，其值越小，出现大脉冲的概率就越大，拖尾相 对于高斯分布越厚；(2)散度y，相当于高斯分布中的方差。 S口S分布的概率密度函数除了柯西分布和高斯分布之外，不能用确切闭合的表达式表示 出来，不过其对应的特征函数可用下式表示： ％(f)全El已肛I=exp(_y) (1) 对均值为0、方差为仃：的高斯分布，其对应的特征函数为： (2) ％(f)=eXp(_o．5《f2)=exp(_Yg㈣ 本文认为接收机的噪声由高斯噪声和Sa S噪声构成[3]，这种模型更接近工程实际情况。 基于这种噪声模型，假定所设计的检测器是基于如下二元假设： 2 140：xk So+iv／m打，々 sO，t+刀g，t+，z口，女2 ，．、 k=l，2，…，Ⅳ Hl：xk=S1．女+门m打．女兰S1+，2m打，I 其中， N是每个符号周期内的采样数目；S1．女=一So、々三1是每个符号发送期问的信号，在符 号期间是恒定的；门。为混合噪声，它包含了0均值的高斯噪声和S口S噪声。假设发送的符 号是等概率的，信源和噪声是独立的，每个符号的Ⅳ个采样样本也是独：讧的。 9本论文得到浙江省自然科学基金资助项目(Y106162)和浙江省光纤通信技术重点实验室资助。 79 2007) 中国电子学会第二十届电路与系统学术年会(CSCAS 暨2007年港、澳、内地电子信息学术研讨会 混合噪声‰抚的PDF(概率密度函数)闭合表示式不存在，但对应的特征函数为：