信噪比估计方法研究
脑电图信息信噪比计算模型及应用研究
脑电图信息信噪比计算模型及应用研究近年来，脑电图（Electroencephalogram，简称EEG）技术在神经科学研究、临床诊断和脑机接口等领域得到了广泛的应用。
脑电图是记录大脑神经元活动的一种非侵入性电生理信号，可以提供关于大脑活动的有用信息。
然而，脑电图信号常常被伴随的噪声干扰，影响了信号的质量和可靠性。
因此，信噪比的计算和评估对于有效提取脑电图中的有用信息至关重要。
本文旨在介绍脑电图信息信噪比的计算模型及其在脑科学和临床实践中的应用研究。
首先，我们需要了解信噪比的相关概念。
信噪比是指有用信号与噪声之间的比例，通常用10log来衡量，以分贝（dB）为单位。
对于脑电图信号来说，有用信号表示大脑活动所产生的信号，噪声则包括来自环境、肌肉运动和电极等干扰。
在脑电图信息信噪比计算模型的研究中，有几种常见的方法：第一种方法是基于时域的方法。
这种方法通过比较脑电图信号的功率谱密度来计算信噪比。
信号的功率谱密度是信号在频域上的能量分布，而噪声功率谱密度可以通过观察不含大脑活动的片段得到。
通过将两者相除并取以10为底的对数，可以得到信噪比的值。
第二种方法是基于频域的方法。
这种方法使用傅里叶变换将信号转换到频域，然后通过计算大脑活动的频谱强度与噪声的频谱强度之间的比例来衡量信噪比。
同样地，这个比例也可以取以10为底的对数，得到信噪比的值。
第三种方法是基于小波变换的方法。
小波变换是一种多尺度的信号分析方法，可以将信号分解为具有不同频率和幅度的子信号。
这种方法通过计算大脑活动子信号的能量与噪声子信号的能量之间的比例来计算信噪比。
以上这些方法都可以用于计算脑电图信息的信噪比，并且每种方法都具有其独特的优点和局限性。
选择适当的方法取决于具体的应用需求。
在脑科学研究中，脑电图信息信噪比的计算模型可以用于评估大脑活动在不同任务中的可靠性和一致性。
例如，在研究认知功能时，我们可以通过比较不同任务下的信噪比来评估任务对大脑活动的影响，从而进一步揭示大脑在执行特定任务时的工作机制。
常规数字通信信号信噪比估计综述
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：
Ｔ ｈ ｅ Ｓ ＮＲ ｏ ｆ ａ ｃ ｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｉ ｓ ａ ｎ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｉ ｎ ｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｏ ｒ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ’ Ｓ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ．Ｌ ｏ ｔ ｓ ｏ ｆ ｎ ｅ ｗ ｅ ｍｅ ｒ ｇ ｉ ｎ ｇ
信息支持 。本文 由估计信 号模 型的差异 ，对常规数字通信信号 （ 主要是 Ｍ Ｐ Ｓ Ｋ和 Ｍ Ｑ Ａ Ｍ信 号 ） 的信 噪 比估计 问题 进行 了综合描述 与分类 ，并对所描述 的两类信 噪比估 计 问题 的一致 性进行 了分析 。本 文还 针对各类算 法分 别分 析 了当前 的研究进展 以及 存在的主要研究 障碍 。最后 根据前 面综合 分析 的结果 ，总结 了未来 信噪 比估 计 的重点 研 究方 向和并给 出了较 为详细的解决思路 。
ｃ ｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ｎ ｅ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｔ ｒ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｓ ＮＲ ｉ ｍｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ，ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｆ ｏ ｒ ｅ ，ｔ ｈ ｅ Ｓ ＮＲ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ａ ｎ
关键词 ：信噪 比估计 ；最 大似 然准则 ；统计量 ；信号模型 ；多采样
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｎ ９ ２ ９ ． ５ ３ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文章 编 号 ：１ ０ ０ ３ — ０ ５ ３ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６ — ０ ７ ２ ３ － １ １
Ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｓ ＮＲ Ｅｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｃｏ ｎ ｖ ｅ ｎ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｄｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ Ｃｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｓ
常规数字通信信号信噪比估计
文章编号 ：１ ６ ７ ４ － ７ ７ １ ２（ ２ ０ １ ４ ） １ ２ － ０ ０ ９ ０ － ０ １
的估计。非衰落信道基于统计量估计法据计算方法可分为二阶 统计量估计法、高阶统计量估计法，后 者相较于前者增加 了多 种信息，可抑制高斯噪声对估计值 的干扰 ，但这种估 计法计算 方法繁琐， 含有多种高阶矩 阵， 样本量过于庞大 ， 样本精度差， 从总体上看估计性能劣 于二阶统计量估计法。目前，关于判决 域非衰落信道信噪 比高阶统计量估 计法是否具有潜在 的利用价 值学术界仍存在争议，但多数学者认为随着无线技术的发展， 高阶信号比重不断上升 ，二阶算法显然无法满足需要。 ． 衰 落信道是 目前 最常见 的信道 类型 ，分布广 泛，因此关 于此信道 条件下判 决域信噪 比估算 法研究较 多。 目前，被广 泛应用于移动通信 中的 Ｎ ａ ｋ ａ ｇ ａ ｍ ｉ — ｍ即为衰落信道 ，其常见 的 信噪 比估 算法是设立两个 低阶统计量进 行多项式拟 合，建立 信噪 比与统计量关系式 。 （ 二 ）关 于非判 决域研究进展 非判 决域或判决域信 噪 比，所应用 的全盲子 空间算法原 理基本相 同，但前者未充 分考 虑成形滤 波对信噪 比估 计值的 影响 ，其估计 性能有待商榷 ， 目前 尚无 纠正这方面偏 差的模 型研究 ，这可 能与通过技术手段可一 定程度解 决此 问题有关 。 构造 Ｌ ×Ｌ自相关矩阵是构造非判决域信噪 比全盲子空间算法 的关键步骤，但考 虑到 Ｌ 值在 ２ ０ ０ ０～ ２ ０ ０ ０ ０之间，该矩阵实 际计算量异 常庞大，并不能解决现 实问题 。为解决 以上困 境，常将最小 描述 长度准则 引入该算法 ，以准 确寻找 空间维 数，但运 算量仍较 大。信噪 比分裂符号运算研究 已有数十年 ， 已较为成 熟，主要研究方 向为信 噪 比估计效 果、符号采样 点 数、符号 内分段数。 关于 非判 决域衰落信道信 噪 比研究成 果较少 ，尚无 突破 性进 展，或多涉及 军事 、国防领域 ，成果不见于世 。 三 、信噪 比研究难点与未来研究方 向 判决 域信 噪 比估 计难 点： （ １ ）高阶调 制信 号判 决域信 噪 比限于信号特 点，计算量大 且样 本值偏差 大，现有 的估计 方法 不能满足实 际需要 ，而编码迭 代法需 已知编码方案； （ ２ ） 未 知衰落信道方 面，估计性能 与信 道特征密切相 关，估计 需 已知信 号特征 ，而信道特征通常具有未知性 、时变性 。 非判决域信 噪比估计难 点：衰落 信道子 空间算法运算量 大 ，适用性差 ，其 它算法也未 能解 决选择性衰落信 道信噪 比 估 计 问题 。 四 、 结 束 语 关于信噪 比的研究并不仅局 限于常规数字信 号领域 ，而 是涵 盖信号技术各个 领域 。从上文 不难 看 出，关 于信 噪 比研 究 已有许多成 熟成 果，但随着数字信 号领域 的发展，会 出现 越来越多 的盲 点，信噪 比估计领域仍有 巨大的发展前景 。 参考文献： 『 １ ］ 杨哓 宇 ． 通 信 信 号 的 非数 据 辅 助 信 噪 比估 计 方 法 研 究
AWGN信道中的信噪比估计算法
AWGN信道中的信噪比估计算法一、本文概述本文旨在探讨和分析在加性白高斯噪声（AWGN）信道中的信噪比（SNR）估计算法。
AWGN信道是一种理想的通信信道模型，其中噪声是加性的、白色的，并且服从高斯分布。
在实际的无线通信系统中，SNR是一个关键的参数，它直接影响到通信系统的性能和可靠性。
因此，准确地估计SNR对于优化系统性能、提高通信质量和实现可靠的数据传输至关重要。
本文将首先介绍AWGN信道的基本概念和特性，包括噪声的统计特性和其对信号的影响。
随后，将详细讨论几种常用的SNR估计算法，如基于统计特性的估计算法、基于信号处理的估计算法以及基于机器学习的估计算法等。
这些算法各有优缺点，适用于不同的应用场景和信道条件。
本文还将对这些SNR估计算法的性能进行评估和比较，包括它们的估计精度、计算复杂度以及鲁棒性等方面。
通过仿真实验和理论分析，我们将揭示各种算法在不同SNR水平和信道条件下的表现，并为实际应用中的SNR估计提供有益的参考和指导。
本文还将探讨SNR估计算法在无线通信系统中的应用，如信道编码、调制解调、信号检测等方面。
通过合理的SNR估计，可以有效地提高通信系统的性能，实现更可靠的数据传输和更高的频谱效率。
本文将对AWGN信道中的SNR估计算法进行全面而深入的探讨，旨在为无线通信领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、AWGN信道中的信噪比估计方法概述在加性白高斯噪声（AWGN）信道中，信噪比（SNR）估计是一项关键任务，它对于无线通信系统的性能优化、错误控制以及信号恢复等方面具有重要影响。
SNR估计的准确性直接影响到接收机的性能，因此，开发高效、准确的SNR估计算法一直是无线通信领域的研究热点。
在AWGN信道中，SNR通常定义为信号功率与噪声功率的比值。
由于噪声是白噪声，即其功率谱密度在所有频率上都是恒定的，因此SNR可以简化为信号幅度与噪声幅度的比值。
然而，在实际通信系统中，由于信号受到多种干扰和失真的影响，准确估计SNR变得十分困难。
基于深度学习的通信系统中的信噪比估计方法研究
基于深度学习的通信系统中的信噪比估计方法研究深度学习（deep learning）作为一种机器学习的技术，在各个领域都取得了显著的成果。
其中，深度学习在通信系统中的应用也引起了广泛的关注。
本文将探讨基于深度学习的通信系统中的信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）估计方法的研究。
在通信系统中，信噪比是一个重要的参数，它表示信号的强度与噪声的强度之间的比值。
准确估计信噪比对于通信系统的性能优化具有重要意义。
传统的信噪比估计方法通常基于数学模型和统计理论，但是这些方法受到信道条件等因素的限制，无法准确估计信噪比。
近年来，深度学习的出现为信噪比估计带来了新的思路和方法。
深度学习通过构建多层神经网络，通过学习大量的数据样本，可以实现端到端的自动信噪比估计。
深度学习的优势在于它可以从数据中提取出抽象的特征，而不依赖于传统的数学模型和统计理论。
一种基于深度学习的信噪比估计方法是采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。
通过输入接收信号的功率谱密度和噪声功率谱密度，通过多层卷积和池化操作，最终输出估计得到的信噪比。
这种方法不仅在理论上具有可行性，而且在实际应用中也取得了较好的效果。
另一种基于深度学习的信噪比估计方法是采用循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。
RNN通过引入时序信息，可以对信号进行建模，进而实现信噪比的估计。
这种方法在时变信道下的信号估计问题中具有一定的优势，能够适应复杂的信道环境。
除了CNN和RNN，深度学习在通信系统中的其他应用也得到了研究和探索。
例如，通过深度学习可以实现无线信道的自动识别和预测，从而优化信号传输方案和调整参数设置。
通过深度学习可以进行调制方式的自适应选择，从而提高系统的整体性能。
当然，基于深度学习的信噪比估计方法也存在一些挑战和问题。
首先，深度学习模型的训练过程需要大量的数据样本，但是在通信系统中很难获取足够的数据样本。
无线通信信噪比估计算法研究与实现
作者签名：
导师签名： 日期：
年月日
摘要
摘要
信噪比是无线通信信道环境和通信质量的有效评估指标，并可作为指导编解 码以及数字解调算法选择和优化的重要依据。在衡量信道质量的参数中，信噪比 实时测量性好，并且与信道的误码率、误帧率直接相关。
本文首先基于高斯信道研究了最大似然估计、二阶四阶矩估计、高阶累积量 估计以及最小均方误差估计信噪比估计算法在不同频偏、数据长度、采样倍数以 及有无定时的情况下的估计性能，并分析总结出影响算法性能的影响因子。仿真 时最大似然估计可以工作于多倍采样的情况下，在有频偏时性能下降；二阶四阶 矩和高阶累积量估计法在信号定时理想的情况下具有良好的估计性能，增大数据 量可以提高算法估计性能的稳定性；最小均方误差法在理想高斯白噪声下对理想 定时后的信号才具有良好的估计性能，并且以上信噪比估计算法主要针对 PSK 调 制信号具有较好的估计性能。
最后，将信噪比估计算法应用于 64QAM 的自适应选择载波恢复算法中，使得 解调性能得到了优化，稳定性提高，解调星座点更集中。
关键词：无线通信，信噪比估计，频偏估计，解调
I
ABSTRACT
ABSTRACT
SNR (signal-to-noise ration) is absolutely a significant parameter of the channel, which is widely used to evaluate the channel and the communication quality, to guide the coding and decoding of the information channel and to select and optimize the digital demodulation algorithms. SNR can be measured real-timely and is directly related to the channel’s BER (bit-error- rate) and FER (frame-error-rate). The study of SNR is very urgent and has great importance.
SIMO信道中信噪比估计算法分析与仿真
（ ｓ ｔｔ ｆ ｎ ｏ ｍａｉｎＥ ｇｎ ｅｉｇ Ｐ Ａ Ｉ ｆ ｒ ａ ｏ ｎ ｉｅ ｒ ｇＵｎｖ ｒｉ ， ｈ ｎ ｚ ｏ ５ ０ ２ Ｃｈｎ ） Ｉ ｔ ｕｅｏ ｆ ｒ ｔ ｎ ｉｅ ｒ ， Ｌ ｏ ｔ ｎＥ ｇｎ ｅ ｉ ｉｅ ｓ ｙ Ｚ ｅ ｇ ｈ ｕ４ ０ ０ ， ｉａ ｎ ｉ Ｉ ｏ ｎ ｎ ｍ ｉ ｎ ｔ
Ａｎ ｌ ｓｓａ ｄ Ｓ ｍ ｕ ａ ｉ ｎ ０ ｉ ｎ ｌｔ － ｉｅＥｓ ｉ ａ ｉ ｎ Ａｌ ｏ ｉｈ ｓ ａ ｙ ｉ ｎ ｉ ｌ ｔ ｆＳ ｇ ａ －０ Ｎｏ ｓ ｔｍ ｔ ｇ ｒ ｔ ｍ ｏ ｏ ｏ ｅ ｉ ｇ ｅＩ ｐ ｔ ｕ ｔｐ ｅ Ｏｕ ｐ ｔＣｈ ｎ ｅｓ ｖ ｒＳ ｎ ｌ ｎ ｕ ｌｉ ｌ ｔ ｕ ａ ｎ ｌ Ｍ
（） Ａｘｋｅ Ｖ（） ｋ ： ，（）豫＋ ｋ
（ １ ）
其中 ，ｋ １ ， Ｋ ， Ｋ为接收信号长度 ；｛（） ｃ 为独立 ＝ ， …， ２ ∈ ｝
同分布 的 阶线性调制发送符号序列 ，Ｃ＝｛ ａ ， ｝ ，２…， 为
在 数字蜂窝移动通信 中，对分集天线接收到 的各支路信号进 行 最优功率分配 、小 区切换 、动态信道 分配 、功率控 制和 自
ｉ ｍｐｌｍ ｅ ｔ ｆ ｕ ｌ ｏ ｉｈ ｆ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ａ ｇ ｒｔ ｍｓ ｏ ＮＲ ｓｉ ａ ｉ ｎ ｘ ｅ ｔ ｔｏ ｍ ａ ｉ ｉ ａ ｉ ｓｉ ａｏｒ ｅ ｏ ｄ ａ ｄ ｆ ｕ ｔ ｏ ｄ ｒ ｍｏ ｅ ｔ ｓｉ ａｏ ，ｆ ｕ ｔ — ｒ ｅ ｅ ｔ ｔｏ ，ｅ ｐ ｃ ａｉ ｎ— ｘ ｍ ｚ ｔ ｍ ｏｎ ｅ ｔ ｔ ，ｓ ｃ ｎ － ｎ ｏ ｒ ｍ ｈ— ｒ ｅ ｍ ｎ ｓ ｅ ｔ ｔ ｒ ｏ ｒｈ ｏ ｄ ｒ ｍ ｍｏ ｎ ｓｉ ａ ｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｄ ｒ ｓｉ ａ ｏ ， ｎ ｃ ｍｍ ｏ ｉ ｌ ｔ ｄ ｃ ａ ｎ ｌ ｎ ｎ ｌ ｚ ｓｔ ｅｒ ａ ｏ ｓｔ ａ ｙ ａ ｆ ｃ ｅ ｏ ｍａ ｃ ｓｏ ｅ ａｇ ｒｔ ｍ ｓ ｍｅ ｔ ｔ ｔ ｒ ａ ｄ ｓｘ ｈ－ ｒ ｅ ｔ ｔ ｒ ｉ ｏ ｅ ｍ ｅ ｍ ｎ ｓｍｕ ａｅ ｈ ｎ ｅ ｓａ ｄ ａ ａ ｙ ｅ ｈ ｅ ｓ ｎ ｈ ｔｍａ ｆｅ ｔ ｒ ｒ ｎ ｅ ｆｔ ｌ ｏ ｉ ｐｆ ｈ ｈ ，
连续相位调制信号的信噪比估计
（ｃ ｏ ｌ ｆ ｅ ｔｏ ｉ ｎ ｉｅ ｒｎ ，ＵＥ Ｔ Ｓ ｈ ｏ ＥｌｃｒｎｃＥ ｇｎ ｅｉｇ ｏ Ｓ Ｃ，Ｃ ｅ ｇ ｕＳｃ ｕ ｎ６ １ ３ ，Ｃ ｉ ａ ｈ ｎ ｄ ｉｈ ａ ｉ ７ １ ｈｎ ）
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信噪比估计法
信噪比估计法
在通信领域中，信噪比（SNR）是一个非常重要的参数。
它表示了信号与噪声的比例，也就是信号强度与噪声强度的比值。
信噪比越高，表示信号越强，噪声越小，通信质量也就越好。
在实际通信中，我们需要对信噪比进行估计，以便进行调整和优化。
其中一种常用的估计方法就是信噪比估计法。
它的基本思路是通过对一些已知信号进行观测和分析，来推断出未知信号的信噪比。
信噪比估计法有多种具体实现方法，这里我们介绍其中两种常用的方法：能量法和功率谱法。
能量法，顾名思义，是基于信号的能量进行估计。
具体来说，我们先对信号进行采样，并计算出其能量。
然后，我们再对同样采样的噪声进行采样，并计算出其能量。
最后，将信号能量与噪声能量的比值就是信噪比的估计值。
功率谱法则是通过信号的功率谱密度来估计信噪比。
功率谱密度是指信号在频域上的能量分布情况，可以通过傅里叶变换来计算。
具体来说，我们可以先对信号进行傅里叶变换，得到其频域表示。
然后，我们可以计算出信号的功率谱密度，并从中提取出信号与噪声的功率谱密度。
最后，将信号功率谱密度与噪声功率谱密度的比值就是信噪比的估计值。
需要注意的是，信噪比估计法并不是一种完美的方法，它也存在一些局限性和缺陷。
例如，它只能在已知信号的情况下进行估计，对未知信号的估计就无能为力。
同时，估计精度也会受到多种因素的影响，例如采样率、噪声分布等。
信噪比估计法是一种基于已知信号进行估计的方法，可以用来估计未知信号的信噪比。
虽然它存在一些局限性和缺陷，但在实际通信中仍然有着广泛的应用和重要的意义。
基于卷积神经网络的无线通信中的信噪比估计技术研究
基于卷积神经网络的无线通信中的信噪比估计技术研究标题：基于卷积神经网络的无线通信中的信噪比估计技术研究摘要：信噪比（Signal-to-Noise Ratio，简称SNR）是无线通信中非常重要的性能指标之一，准确估计SNR能够帮助优化无线通信系统的传输性能。
本文基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）的技术原理，对无线通信中的信噪比估计技术进行了研究。
首先介绍了信噪比的概念和意义，然后详细介绍了CNN的基本原理和结构。
接着，针对无线通信中SNR估计的算法设计和训练样本的获取问题，提出了一种基于CNN的SNR估计方法。
最后，通过实验和结果分析验证了所提出方法的有效性和准确性。
关键词：无线通信，信噪比，卷积神经网络，算法设计，训练样本，实验验证1. 引言无线通信技术的快速发展使得人们对无线信号的可靠传输性能提出了更高的要求，而信噪比作为表征无线信号传输质量的重要参数之一，对于无线通信系统的运行和性能优化起着关键作用。
然而，由于无线信号传输环境的复杂性和多样性，准确地测量和估计信噪比一直是无线通信领域的研究热点和挑战之一。
2. 信噪比的概念和意义信噪比是指信号功率与噪声功率之比，在无线通信中用于衡量信号与噪声的强度关系。
准确估计信噪比有助于判断信号的质量，优化通信系统的性能，并提高无线信号的接收效果。
3. 卷积神经网络的基本原理和结构卷积神经网络是一种深度学习算法，具有较强的自适应特征提取和表达能力。
它主要由输入层、卷积层、池化层和全连接层等组成。
其中，卷积层和池化层可以有效提取输入信号的空间和频率特征，而全连接层则用于信号分类和回归等任务。
4. 基于CNN的SNR估计方法在无线通信中，准确估计SNR对于优化通信系统的性能至关重要。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于CNN的SNR估计方法。
首先，搜集大量的无线信号样本并进行预处理，包括噪声去除、信号归一化等。
TH-PPM UWB信噪比的估计方法
Ｖｏ ＿ Ｎｏ． Ｉ２６ １
Ｊｎ ０ ８ ａ ．２ ０
文 章 编 号 ：６ １ ８６ ２ ０ ） １ ０４０ １７ － ９ （０ ８ Ｏ － ４ －４ ５ ０
Ｔ ＰＭ Ｕ Ｈ—Ｐ ＷＢ信 噪 比的估 计 方 法
夏 斌 ，谢 楠
（ 山东理工大学 计算机科学与技术学 院，山东 淄博 ２ ５４ ） ５０ ９
Ａｂｔａ ｔ Ｈ Ｐ Ｍ Ｕ ｓｒｃ ：Ｔ —Ｐ ＷＢ （ ｉ ｐ ｉｇＰ ｌ ｏｉｏ ｄ ｌ ｉｎ Ｕｔ ｄ ａ ｄ ｓｓ ｍ ｃｎ ｐｏｉｅ ＴｍｅＨｏｐｎ —ｕｓ Ｐ ｓｉｎ Ｍｏ ｕａ ｏ ｌ ａＷｉｅ Ｂ ｎ ） ｙｔ ａ ｒ ｄ ｅ ｔ ｔ ｒ ｅ ｖ ｈｇ ｃｔ ｎａｃ ｒｃ ｙｕｉｇ Ｏ （ ｉ ｅｏ ｒ ｖ１ ｓｍ ｔ ｎｍ ｔｏ ａｅ ｎｅｅｇ ｏ ｐ ｒ ｏ ．Ｈ ｗ ｖ ｉｈｌ ａ ｏ ｃｕａｙｂ ｓ Ａ Ｔｍ ｆ ｒ ａ）ｅｔ ａｉ ｅｈｄｂ ｓｄｏ ｎ ｒｙｃｍ ａ ｓｎ ｏ ｅ— ｏ ｉ ｎＴ Ａｉ ｉ ｏ ｉ ｅ ｅｍ ｔｏ ｑ ｉ ｓ ｃｕａ Ｎ （ ｉｎｌ ｏｓ ａｉ） ｈ ｓ ｎａ ｏ ｔ ｒｐｓｄｔ ｅｔ ｔ ｔｅＳ Ｒ， ｒｔ ｅｈ ｄｒ ｕｒ ｃ ｒｔ Ｓ Ｒ Ｓｇ ａ Ｎ ｉ Ｒ ｔ ．Ｔ ｕ ｌ ｒｈ ｉ ｐｏ ｏｅ ｓｍａ Ｎ ｈ ｅ ｅａ ｅ ｅ ｏ ａ ｇｉ ｍ ｓ ｏ ｉ ｅｈ
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OFDM信号信噪比估计方法
摘要提出了一种正交频分复用FGHI信号接收信噪比估计方法 首 先基于 FGHI 系统时 隙结构提出了信噪比估计模型在发送端将偶数子载 波空置在 奇 数 子 载 波 设 置 固 定 训 练 序 列 以 产 生 同 步 头 在 接 收 端 分 别 计 算 奇 数 子 载 波 与 偶 数 子 载 波 内 接 收 数 据 的 平 均 功 率 分 别 作 为 信 号 功 率与噪声功率取二者比值估计出接收信噪比然后为了降 低多普 勒频偏及 峰均 功 率比JKJL 对信噪比估计的影响在信噪比 估 计 前 进 行 频 偏 纠 正并 采 用 M( 序 列 最 后通 过 性 能 分 析 表 明 该方法能获取较好的信噪比估计性能 关 键 词 正 交 频 分 复 用 信 噪 比 估 计 峰 均 功 率 比 中 图 分 类 号 7>!#!=A" 文 献 标 识 码 K 文 章 编 号 %'EDN!$!O#$%&$"N$$EAN$D
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实践与应用
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$%&' 信号信噪比估计方法
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OFDM信噪比估计分析与设计
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的 中频 接 收 机 据接收
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设计
，
一
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F D M
的信 噪 比估 计 系 统
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．
完成数
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一
、
引言
一
正 交 频 分 复 用 (O F D M ) 技 术 是
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．
．
它采用
二
、
算法简介
F D M
无 线 通 信 系 统 中发 挥 着 重 要 的 作 用
它 可 以 提 供 自适 应 传
在 瑞 利 频 率 选 择 性 衰 落 信 道 上 性 能 良好
道 参 数估 计 的重 要 组 成 部分
，
。
输 技 术 中的 功 率控 制 和 比特 分 配 算 法 需 要 的信 道 质 量 信
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。
信 噪 比是 通信信号 的关键 参
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一
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一
无数据辅助的QAM信号信噪比估1
无数据辅助的QAM 信号信噪比估计摘要本文提出了一种在高斯白噪声信道下针对QAM 信号的无数据辅助的信噪比估计算法。
其主要思想是使用二阶统计量对先验等概的信号进行信噪比估计。
本文利用该算法对128QAM 信号进行了仿真，并给出了具体的分析。
实验证明在实际应用中，利用该算法在我们通常关心的信噪比范围内是十分有效的。
关键字 信噪比估计 QAM 信号 数据拟合一 简介我们都知道，高阶QAM 信号的解调比较复杂，而在接收端，信噪比估计可以帮助我们来提高解调算法的性能。
所以要保证QAM 解调的性能，就需要精确的信噪比信息。
有不少论文对信噪比估计算法进行了讨论。
Summer 和Wilson 研究了BPSK 的信噪比，给出了一种针对高斯白噪声信道下信号的无数据辅助估计（详见参考文献【1】）。
在Summer 工作的基础上，Ramesh 等人又给出了一种在Generalized Nakagami 衰落信道下的估计算法（详见参考文献【2】）。
在【3】中，详细讨论了高斯白噪声信道下QPSK 的无数据辅助估计。
相比于简单的调相信号而言（如PSK ），QAM 尤其是高阶QAM 信号的信噪比估计要复杂的多。
所以MPSK 的信噪比估计算法对QAM 不适用。
本文如参考文献【1】【2】中一样，将使用二阶统计量，推导一种在高斯白噪声下QAM 信号的无数据辅助的信噪比估计算法。
二 对QAM 信号的信噪比估计在接收端，匹配滤波器输出的信号可以表示为：1,2,,k k kr a n k N=+=⋅⋅⋅ (1)其中k a 是发送的信号；k n 是独立同分布的复高斯随机变量均值为0，且实部和虚部相互独立方差为2σ；N 表示观测信号的长度。
如果我们将(1)中的实部和虚部分开来讨论，(1)式又可以写成：______k I k I k Ik Qk Q k Q r a n r a n =+⎧⎨=+⎩ (2) 其中,I Q 分别表示实部和虚部。
因为QAM 信号在正交的两个方向上是分布是相同的，我们可以定义估计的信噪比为：_222QAM IQQAM P P SNR λσσ=== (3)Q A MP 表示接收信号的功率，_Q A M I Q P 表示实部或虚部的功率。
一种AM信号的信噪比估计方法
一种AM信号的信噪比估计方法
李飞;安超群
【期刊名称】《长江信息通信》
【年(卷),期】2022(35)8
【摘要】信噪比是信号强度与噪声的比值,在通信电台的静噪功能中,一般根据信号电平、信噪比来作为是否静噪的条件,两个条件常常进行“与”(同时满足)、“或”(至少满足其中一个)逻辑的形式来使用。
如果单把信号电平作为门限,在强噪声背景下信号电平因噪声强度大而无法静噪,此时加入信噪比门限的设置将能有效地实现静噪。
因此,研究信噪比估计的方法在抗噪声干扰方面具有重要意义。
为了实现基于AM调制通信电台信噪比门限的静噪功能,提出一种AM信号的信噪比估计方法。
该方法通过在频域对频率成分的排序,从而对有用信号和噪声进行估计。
实践结果表明,所提方法能够有效估计信噪比,并在强噪声下能有效地实现静噪,能广泛应用于短波、超短波等领域,方法简单实用。
【总页数】4页(P92-95)
【作者】李飞;安超群
【作者单位】广州海格通信集团股份有限公司;广东机电职业技术学院电子与通信学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.一种低信噪比下MPSK信号频率估计方法
2.一种低信噪比下PSK信号载波频率估计方法
3.一种正交频分复用信号信噪比估计方法
4.一种数字通信信号盲信噪比估计方法
5.一种基于扩频信号的散射通信信噪比估计方法
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信噪比估计方法
信噪比估计方法Signal-to-noise ratio (SNR) estimation is a crucial aspect of signal processing, as it measures the ratio of the power of a signal to the power of background noise. 信噪比（SNR）估计是信号处理的一个关键方面，因为它衡量了信号功率与背景噪声功率之间的比值。
A high SNR indicates that the signal is strong relative to the noise, while a low SNR suggests that the signal is weak and may be difficult to detect or analyze. 较高的信噪比表明信号相对于噪声很强，而较低的信噪比则表明信号较弱，可能难以检测或分析。
Therefore, accurate estimation of SNR is essential for a wide range of applications, including wireless communications, radar systems, medical imaging, and audio processing. 因此，对于包括无线通信、雷达系统、医学成像和音频处理在内的广泛应用来说，准确估计信噪比至关重要。
In this article, we will explore various methods for estimating SNR and discuss their advantages and limitations. 在本文中，我们将探讨各种估计信噪比的方法，并讨论它们的优点和局限性。
One commonly used method for estimating SNR is to compare the power of the signal to the power of the noise. 一个常用的估计信噪比的方法是将信号功率与噪声功率进行比较。
m2m4信噪比估计算法
m2m4信噪比估计算法
M2M4信噪比估计算法是一种用于估计通信系统中信号与噪声之
间比值的算法。
这种算法通常用于数字通信系统中，用于评估信号
的质量以及优化接收机性能。
M2M4算法是基于最大似然估计原理的
一种盲估计算法，它利用接收到的信号样本来估计信号与噪声的比值，而无需事先知道信号的统计特性。
M2M4算法的核心思想是通过对接收到的信号样本进行统计分析，利用信号样本的统计特性来估计信号与噪声的比值。
该算法首先对
接收到的信号样本进行二阶矩和四阶矩的计算，然后利用这些统计
量来推导出信噪比的估计值。
通过对信号样本的统计特性进行合理
的利用，M2M4算法能够在不需要先验知识的情况下，准确地估计信
噪比，从而为接收机提供准确的信号质量评估。
从实际应用的角度来看，M2M4算法在数字通信系统中具有重要
意义。
通过准确估计信噪比，接收机可以根据当前信道条件进行动
态调整，以优化接收性能并提高系统的可靠性和性能。
此外，M2M4
算法还可以用于自适应调制解调器中，帮助系统实现自适应调制，
从而提高系统的整体传输效率。
总的来说，M2M4信噪比估计算法是一种基于统计分析的盲估计算法，能够在数字通信系统中准确估计信号与噪声的比值，为系统的优化提供重要参考。
通过合理的统计分析和推导，该算法能够有效地应用于实际通信系统中，提高系统的性能和可靠性。
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关键 词 ： 信 噪 比估 计 ；辅 助 数 据 ； Ｑ Ｐ Ｓ Ｋ 信 号 ；高 阶 累积 量
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ９ １ ４ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：１ ６ ７ ４ — ６ ２ ３ ６ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６ — ０ １ ３ ５ — ０ ３
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１ ０ ０ ０ ８ ６ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
号， 可表示为 Ｉ ． Ｑ两路 ： ＝ ｒ ＋ ｒ ＝ 、 ／ （ ｍ ａ ＋ ｊ ｍ ） ＋ ＼ ／ （ ＋ 供 ） （ ２ ）
Ａ ＷＧ Ｎ信 道 下 信 噪 比 估 计 方 法 很 多 ， 文献【 ｌ 】 中对 Ａ ＷＧ Ｎ 信道的 Ｑ Ｐ Ｓ Ｋ信 噪 比估计 做 了详 细 的 介 绍 。 并 对各 自性 能 进 行
估 计 的 正 确 性 直 接 影 响着 这 个 通 信 系 统 的性 能 。
图 １ 带 通 系 统 等 效 模 型
Ｆ ｉ ｇ ．１ Ｂａ ｓ ｅ ｂ ａ ｎ ｄ — ｅ ｑ ｕ ｉ ｖ ａ ｌ ｅ ｎ ｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｍｏ ｄ ｅ ｌ
其 中 为 零 均 值 的 复 高 斯 白噪 声 采 样 值 。对 于 Ｑ Ｐ Ｓ Ｋ信
摘要： 在Ｑ Ｐ Ｓ Ｋ调 制 方 式 下 ， 分 别研 究 推 导 了基 于辅 助 数 据 的极 大 似 然 比 信 噪 比估 计 算 法 研 究 、 基 于 矩 的 信 噪 比 估
计 算 法 研 究 以及 基 于 高 阶 累积 量 的信 噪 比 估 计 算 法 。 通 过 仿 真 比 较 了信 噪 比估 计 算 法 的性 能 ， 着重 分 析 比较 了 采 用 的 迭代 次 数 及 数 据 长 度 等 参 数 对 算 法性 能 的影 响 ， 最 终 根 据 算 法各 自的特 点给 出 了相 应 的 适 用 范 围 。
２ 基 于 辅 助 数 据 的 信 噪 比估 计 方 法
ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ａ ｎ ｄ ｓ ｈ ｏ ｗｓ ｈｅ ｔ ｉ ｎ ｌ ｆ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ ｉ ｔ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｌ ｅ ｎ ￣ｈ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｓ ｒ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｎｃ ｅ
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近 年 来 随 着 移 动 通 信 的 快 速 发 展 ．通 信 测 量 技 术 发 挥 着 越 来 越 重 要 的 作 用 ．而 信 噪 比 因 与 误 码 率 有 直 接 对 应 关 系 ，多 被 通 信 测 量 技 术 研 究 采 用 作 为 衡 量 通 信 质 量 的 重 要 指 标 。在 自适 应 通 信 过 程 中 ， 多 使 用 信 噪 比作 为 信 道 质 量 的 主要 参数 ， 控 制 通 信 频 率 或 者 调 制 方 式 的 切 换 。 目前 。 信 噪 比估 计 是 无 线 通 信 领 域 测 量 通 信 信 道 的 主 要 方 式 ，信 噪 比
第２ｏ ． ６
电子设 计 工程
Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ
２ ０ １ ３年 ３月
Ｍａ ｒ ． ２ ０１ ３
信 噪 比估计 方 法研 究
徐 卓异 ．王 兵
（ 北 京卫 星信 息 工 程研 究 所 北 京 １ ０ ０ ０ ８ ３ ）