對接收信號進行信噪比(Signal?to?Noise Radio,SNR)估計在當前以及未來的通信系統(tǒng)中具有重要的作用，如實現(xiàn)自適應編碼調(diào)制(Adaptive Coding and Modu?lation,ACM)、鏈路功率控制(Power Control,PC)等。

本文考慮多進制相移鍵控(Multiple Phase ShiftKeying,MPSK)信號在加性高斯白噪聲(Additive WhiteGaussian Noise,AWGN)信道下的SNR 估計。該問題前人有較多研究成果。有導頻輔助的SNR估計算法，導頻符號的存在降低了傳輸效率;有多項式逼近算法，然而該算法只能用于BPSK 和QPSK信號;也有一種基于判決的估計算法，判決過程增加了實現(xiàn)復雜度;以及一種改進的M2M4算法，該算法在SNR較低時估計誤差較大。

本文提出一種基于信號包絡均值和方差的SNR估計算法，該算法有準確的估計性能且運算量小，實現(xiàn)復雜度低，有很好的應用價值。

1 系統(tǒng)模型

MPSK信號可表達為 SMPSK (t)其中A 為信號幅度， fc 為載波頻率，θm = 2πm /M (m = 0,1,2,…，M - 1) 為載波相位。假設信號在傳輸過程中只受AWGN的影響，并且接收端實現(xiàn)了理想的載波和符號同步，則接收信號樣本的I路和Q路分量分別為：

其中nI (n) 和 nQ(n) 均值為0,方差為 σ2,信號分量和噪聲分量相互獨立。SNR 估計算法的性能通常用歸一化均方誤差(Normalized Mean Square Er?ror,NMSE)來表示，公式為：

2 基于信號包絡的估計方法

此處提出一種基于信號包絡均值和方差的估計算法，基本原理是在AWGN信道條件下，可將接收信號包絡 a(n) 的均值和方差分別當作信號功率和噪聲功率，當信號為復信號時，信號包絡為：

3 仿真分析

以下將本文算法與文獻中4 種算法作仿真比較，仿真對象分別為QPSK和8PSK信號，數(shù)據(jù)長度均為2 000,每個數(shù)據(jù)點重復計算200次，SNR范圍為[-10:5: 20],結(jié)果如圖1~圖4所示。

由以上各圖可知，本文算法在很寬的SNR 范圍內(nèi)均有良好的估計性能，僅在SNR低于-5 dB時有一定偏差，且能用于不同階數(shù)的MPSK信號。

4 結(jié)語

本文對MPSK 信號提出了一種有效的SNR 估計算法，該算法估計準確性高，且實現(xiàn)復雜度低，有良好的應用價值。仿真驗證了算法的性能，得到了可靠的結(jié)論。