针对频率选择性衰落信道下的长期演进(Long Term Evolution,LTE)系统,提出一种基于高阶累积量的上下行信号识别方法。由于正交频分复用信号的峰值平均功率比较大,LTE系统的上行传输采用单载波频分多址,即上行信号呈现单载波特性,而下行采用正交频分多址是多载波传输,因此,利用高阶累积量的方法可以有效地识别LTE上下行信号,从而可以用于识别LTE系统内以及异构系统间的干扰。仿真结果表明在信噪比高于7dB时识别率大于90%。
为了提高经典参数估计旋转不变法(Estimation of signal parameters via rotational Invariance Technique,ESPRIT)处理数据的效率,提出基于传播算子的二维虚拟ESPRIT的改进算法。该算法通过构造一组虚拟阵列得到新的虚拟接收数据,利用传播算子将这组新数据与真实阵列得到的数据进行数据重构,从而得到噪声子空间避免特征值分解,最终可估计出用户的二维波达方向估计。理论分析表明,该方法的波达方向估计性能优于传统的ESPRIT方法,且降低了运算量,提高了阵列的利用率和算法的抗干扰能力,最后由计算机仿真实验证明此方法的有效性。
