空间调制中基于主成分分析的干扰协方差矩阵估计方法

摘要

本发明公开了一种空间调制中基于主成分分析的干扰协方差矩阵估计方法，该方法步骤为：合法接收机将接收到的信号按列排列成数据集矩阵；对数据集矩阵的协方差矩阵进行特征值分解，将得到的特征值按递减顺序排列；结合已知的干扰协方差矩阵的秩信息对接收机噪声进行估计，对相应的特征值进行取均值，得到接收机噪声的方差值；根据已知的干扰协方差矩阵的秩，选择对应主成分数量的特征值并去除接收机噪声的影响对干扰协方差矩阵进行重构，得到估计的干扰协方差矩阵；根据估计到的干扰协方差矩阵设计接收波束成形向量。本发明估计得到的干扰协方差矩阵结合相应的波束成形，使得全双工窃听者存在的空间调制在安全性能方面的性能有显著的提升。

说明书

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，特别是一种空间调制中基于主成分分析的干扰协方差矩阵估计方法。

背景技术

近年来，随着移动通信网络的迅猛发展，空间调制作为一种新兴的无线传输MIMO技术，它将发射信号中的一部分映射为天线指数索引，另一部分映射为星座图中的调制符号。与传统的传输方法不同，由于在一个传输时隙内只有一根传输天线被激活，空间调制技术可以有效地避免信道间干扰和发射天线同步的问题。并且通过减少射频链路的数量，空间调制可以获得比贝尔实验室空时分结构和空时分组码更高的能源效率。

但是由于无线通信的传输环境是开放的空间，恶意窃听者很可能窃听到保密信息。因此，信息的私密性也变得尤为重要，传统的上层加密技术需要严格的密钥分配和服务管理。目前，信息理论角度的物理层安全传输技术已经引起了研究人员的兴趣。保证信息的安全传输最重要的一点是提升期望信道的通信质量，降低窃听信道的质量，从而保证信息的安全传输。最初，Wyner提出了Wire-tap模型，并将其与信息论知识相结合证明了可靠传输在完美的信道条件下是可以实现的。随后，人工噪声的概念被引入无线通信，发射机在发送私密信息的同时发送人工噪声，使人工噪声位于合法用户信道的零空间，即对合法用户不造成影响，同时在理想接收机处利用波束成形最大化其在合法用户方向的信息速率，从而保证私密信息的安全传输。在全双工窃听者，即窃听者不仅能窃听到有用信号而且会向合法接收机发射干扰噪声，存在的条件下如何消除全双工窃听者干扰的影响并且保证系统的安全性能显得尤为重要，是亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种空间调制中基于主成分分析的干扰协方差矩阵估计方法，从而在全双工窃听者存在的条件下，消除全双工窃听者干扰的影响并且保证系统的安全性能。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种空间调制中基于主成分分析的干扰协方差矩阵估计方法，具体包括以下步骤：

步骤1、利用发射机存在不发射有用信号的时隙，首先根据最大似然估计原理和合法接收机接收信号间的独立性，得到样本协方差矩阵，由于样本协方差矩阵中存在接收机噪声的干扰，为了消除接收机噪声的干扰，根据主成分分析的原理，合法接收机将接收到的信号按列组合成数据集矩阵；

步骤2、数据集矩阵与自身的共轭转置相乘得到数据集协方差矩阵，对数据集协方差矩阵进行特征值分解，并将产生的特征值按从大到小的顺序排列；

步骤3、根据已知的干扰协方差矩阵的秩信息，利用数据集协方差矩阵的特征值估计接收机噪声，随后根据主成分分析原理，选取对应干扰协方差矩阵秩数量且去除接收机噪声影响的特征值和对应特征向量来重构干扰协方差矩阵；

步骤4、在发射机和全双工干扰者同时工作时，合法接收机利用步骤3得到的干扰协方差矩阵设计接收波束成形向量，为了最大程度消除恶意干扰的影响，合法接收机使用带有迫零约束的最大化信干噪比公式作为目标函数来求解接收波束成形向量。

进一步地，设定空间调制的系统模型，其中发射端即Alice配备N

式中，P表示总的发射功率；β表示有用信号和人工噪声的功率分配因子，

假设期望信道

其中，

为了对干扰协方差矩阵进行估计，假设存在两个时隙，在第一个时隙中，发射机不发射有用信号，只有双工窃听者发射干扰信号，合法接收机利用接收到的干扰信号对干扰协方差矩阵进行估计；在第二个时隙中，发射机和双工窃听者同时工作，合法接收机利用估计到的干扰协方差矩阵设计接收波束成形来消除恶意干扰的影响，提高系统的安全性能；

在第一个时隙中，合法接收机接收到的信号可以表示为：

由于干扰信号和噪声信号是相互独立的，得到理想情况下的合法接收机接收信号的协方差矩阵R

其中R

进一步地，步骤1所述利用发射机存在不发射有用信号的时隙，首先根据最大似然估计原理和合法接收机接收信号间的独立性，得到样本协方差矩阵，由于样本协方差矩阵中存在接收机噪声的干扰，为了消除接收机噪声的干扰，根据主成分分析的原理，合法接收机将接收到的信号按列组合成数据集矩阵，具体如下：

用合法接收机接收到的信号来估计干扰协方差矩阵

基于最大似然估计原理和接收信号间的相互独立性，样本协方差矩阵表示为：

由于样本协方差矩阵中仍存在接收机噪声的干扰，在样本协方差矩阵的基础上，采用基于主成分分析的方法来对接收协方差矩阵进行估计：

根据主成分分析原理，不同于样本协方差矩阵直接对接收信号进行处理，基于主成分分析的干扰协方差矩阵估计方法，将接收到的干扰信号组成一个数据集矩阵

进一步地，步骤2所述数据集矩阵与自身的共轭转置相乘得到数据集协方差矩阵，对数据集协方差矩阵进行特征值分解，并将产生的特征值按从大到小的顺序排列，具体为：

将数据集矩阵与其自身的共轭转置相乘并取均值后，得到数据的协方差矩阵R

随后对R

进一步地，步骤3所述根据已知的干扰协方差矩阵的秩信息，利用数据集协方差矩阵的特征值估计接收机噪声，随后根据主成分分析原理，选取对应干扰协方差矩阵秩数量且去除接收机噪声影响的特征值和对应特征向量来重构干扰协方差矩阵，具体如下：

由于数据协方差矩阵中仍存在接收机噪声的干扰，需要对接收机噪声的方差值进行估计，结合已知的干扰协方差矩阵秩为r，得到估计的接收机噪声的方差为：

在接收机噪声被估计之后，根据主成分分析的原理，且因为干扰协方差矩阵的秩为r，需要选取r个主成分来重构干扰协方差矩阵，因此在去除接收机噪声影响后，重构后的估计干扰协方差矩阵为：

至此，完成了基于主成分分析方法的干扰协方差矩阵估计。

进一步地，步骤4所述在发射机和全双工干扰者同时工作时，合法接收机利用步骤3得到的干扰协方差矩阵设计接收波束成形向量，为了最大程度消除恶意干扰的影响，合法接收机使用带有迫零约束的最大化信干噪比公式作为目标函数来求解接收波束成形向量，具体为：

合法接收机利用估计到的干扰协方差矩阵设计接收波束成形，使用如下带有迫零约束的最大化信干噪比公式作为目标函数来求解波束成形向量u

其中：

根据Rayleigh-Ritz理论，求解得到满足式(10)的最优波束成形向量u

本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)计算数据集协方差矩阵，再结合已知的干扰协方差矩阵的秩，估计接收机噪声的方差，根据主成分分析原理，选取对应干扰协方差矩阵秩数量且去除接收机噪声影响的特征值和对应特征向量来重构干扰协方差矩阵，估计得到的干扰协方差矩阵与传统的样本协方差矩阵相比，估计准确性有显著的提升；(2)在接收端使用估计得到的干扰协方差矩阵进行迫零的接收波束成形，提高了全双工窃听者存在的空间调制的安全性能。

附图说明

图1是本发明空间调制中基于主成分分析的干扰协方差矩阵估计方法的流程图。

具体实施方式

本发明提供了一种全双工窃听者存在的安全空间调制系统中的基于主成分分析的干扰协方差矩阵估计方法，合法接收机首先将接收到的信号按列排列成数据集矩阵；再对数据集矩阵的协方差矩阵进行特征值分解，将所得到的特征值按递减顺序排列；由于原数据集矩阵中存在接收机噪声的干扰，结合已知的干扰协方差矩阵的秩信息对接收机噪声进行估计，对相应的特征值进行取均值，得到接收机噪声的方差值；随后根据已知的干扰协方差矩阵的秩，选择对应主成分数量的特征值并去除接收机噪声的影响对干扰协方差矩阵进行重构，得到估计的干扰协方差矩阵；最后根据估计到的干扰协方差矩阵设计接收波束成形向量，提升系统的抗干扰能力。具体过程包括：

步骤1、利用发射机存在不发射有用信号的时隙，首先根据最大似然估计原理和合法接收机接收信号间的独立性，得到样本协方差矩阵，由于样本协方差矩阵中存在接收机噪声的干扰，为了消除接收机噪声的干扰，根据主成分分析的原理，合法接收机将接收到的信号按列组合成数据集矩阵；

步骤2、数据集矩阵与自身的共轭转置相乘得到数据集协方差矩阵，对数据集协方差矩阵进行特征值分解，并将产生的特征值按从大到小的顺序排列；

步骤3、根据已知的干扰协方差矩阵的秩信息，利用数据集协方差矩阵的特征值估计接收机噪声，随后根据主成分分析原理，选取对应干扰协方差矩阵秩数量且去除接收机噪声影响的特征值和对应特征向量来重构干扰协方差矩阵；

步骤4、在发射机和全双工干扰者同时工作时，合法接收机利用估计到的干扰协方差矩阵设计接收波束成形向量，为了消除恶意干扰的影响，合法接收机使用带有迫零约束的最大化信干噪比公式作为目标函数来求解接收波束成形向量。

本发明空间调制中基于主成分分析的干扰协方差矩阵估计方法，具有以下特点：(1)利用发射机存在不发射有用信号的时隙，合法接收机将接收到的信号按列排列成数据集矩阵并求得数据集协方差矩阵；(2)由于样本协方差矩阵中存在接收机噪声的干扰，对数据集协方差矩阵进行特征分解，并将特征值按递减顺序排列，结合已知的干扰协方差矩阵的秩信息和理想干扰协方差矩阵的特点，对接收机噪声进行估计；(3)得到接收机噪声的估计值后，根据主成分分析的原理，选择对应主成分数量去除接收机噪声影响后的特征值和对应特征向量来重构干扰协方差矩阵；(4)在发射机和全双工干扰者同时工作时，接收机能够基于最大程度消除恶意干扰影响的目的，利用估计到的干扰协方差矩阵设计接收波束成形向量，提升系统的安全性能。

下面结合附图和具体实例，进一步阐明本发明，应理解这些实例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。

实施例

本实施例给出一个安全的空间调制的系统模型，其中发射端(Alice)配备N

式中，P表示总的发射功率；β表示有用信号和人工噪声的功率分配因子，

假设期望信道

其中，

为了对干扰协方差矩阵进行估计，假设存在两个时隙，在第一个时隙中，发射机不发射有用信号，只有双工窃听者发射干扰信号，合法接收机利用接收到的干扰信号对干扰协方差矩阵进行估计。在第二个时隙中，发射机和双工窃听者同时工作，合法接收机利用估计到的干扰协方差矩阵设计接收波束成形来消除恶意干扰的影响，提高系统的安全性能。

在第一个时隙中，合法接收机接收到的信号可以表示为：

由于干扰信号和噪声信号是相互独立的，可以得到理想情况下的合法接收机接收信号的协方差矩阵R

其中R

结合图1，本实施例空间调制中基于主成分分析的干扰协方差矩阵估计方法，具体如下：

S1.利用发射机存在不发射有用信号的时隙，首先根据最大似然估计原理和合法接收机接收信号间的独立性，得到样本协方差矩阵R

一种经典的估计方法是用合法接收机接收到的信号来估计干扰协方差矩阵，

由于样本协方差矩阵中仍存在接收机噪声的干扰，在样本协方差矩阵的基础上，提出了一种基于主成分分析的方法来对接收协方差矩阵进行估计。

首先，根据主成分分析原理，不同于样本协方差矩阵直接对接收信号进行处理，基于主成分分析的干扰协方差矩阵估计方法将接收到的干扰信号组成一个数据集矩阵

S2.数据集矩阵与自身的共轭转置相乘得到数据集协方差矩阵R

将数据集矩阵与其自身的共轭转置相乘并取均值后，可以得到数据的协方差矩阵R

随后对R

S3.根据已知的干扰协方差矩阵的秩信息，利用数据集协方差矩阵的特征值估计接收机噪声，随后根据主成分分析原理，选取对应干扰协方差矩阵秩数量且去除接收机噪声影响的特征值和对应特征向量来重构干扰协方差矩阵；

由于数据协方差矩阵中仍存在接收机噪声的干扰，需要对接收机噪声的方差值进行估计，结合已知的干扰协方差矩阵秩为r，可以得到估计的接收机噪声的方差为：

在接收机噪声被估计之后，根据主成分分析的原理，且因为干扰协方差矩阵的秩为r，需要选取r个主成分来重构干扰协方差矩阵，因此在去除接收机噪声影响后，重构后的估计干扰协方差矩阵为：

至此，完成了基于主成分分析方法的干扰协方差矩阵估计。

S4.在发射机和全双工干扰者同时工作时，合法接收机利用估计到的干扰协方差矩阵设计接收波束成形向量，为了消除恶意干扰的影响，合法接收机使用带有迫零约束的最大化信干噪比公式作为目标函数来求解接收波束成形向量。

合法接收机利用估计到的干扰协方差矩阵设计接收波束成形，在这里为了消除恶意干扰的影响，我们使用如下带有迫零约束的最大化信干噪比公式作为目标函数来求解波束成形向量u

其中：

根据Rayleigh-Ritz理论，可以求解得到满足式(10)的最优波束成形向量u

至此完成了空间调制中基于主成分分析的干扰协方差矩阵估计。