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基于改進(jìn)TLS-ESPRIT的Chirp擴(kuò)頻系統(tǒng)信道估計(jì)

2010-08-06 09:28:22宋毅鋒卓永寧
通信技術(shù) 2010年6期
關(guān)鍵詞:信號

宋毅鋒, 卓永寧

(電子科技大學(xué) 通信抗干擾技術(shù)國家級重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,四川 成都 610054)

0 引言

Chirp信號具有大時(shí)間帶寬積,低功耗和穿透性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),所以Chirp擴(kuò)頻系統(tǒng)在2007年被IEEE定為UWB標(biāo)準(zhǔn)之一。此系統(tǒng)不但具有一般超寬帶系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn),而且傳輸距離有大幅度地提高,有效地?cái)U(kuò)大UWB的適用范圍。本文提出了一種基于快速偽譜修正的四階累積量TLS-ESPRIT算法,在原來的四階累積量TLS-ESPRIT算法的基礎(chǔ)上,增加了快速偽譜修正,不但能有較好地估計(jì)多徑時(shí)延,而且能在TLS-ESPRIT算法階數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確的情況下,有效地識別估計(jì)結(jié)果中的虛徑,加以剔除,使得信道的幅度估計(jì)更加準(zhǔn)確。

1 系統(tǒng)模型

信源發(fā)射的Chirp信號x(t),表達(dá)式如下所示:

其中f0為Chirp信號的起始頻率,B為信號帶寬,Tc為信號持續(xù)時(shí)間,而信號的調(diào)頻斜率k0=B/Tc。

信號通過信道后,接收端得到的離散化信號y(n)為:

其中,Ts為信道采樣的周期,ys(n)表示發(fā)射信號通過信道后各多徑分量的疊加,yn(n)表示信道上的高斯白(或色)噪聲,且與ys(n)統(tǒng)計(jì)獨(dú)立,αi表示信道中第i條多徑的幅度和相位,τi表示第i條多徑的時(shí)間延時(shí)。

所提算法就是為了較準(zhǔn)確地估計(jì)τi和|αi|的值(i=1,2,…,q)。本文假設(shè)其他參數(shù)在接受端是已知的。

2 偽譜修正的四階累積量TLS-ESPRIT算法

2.1 Chirp信號時(shí)變互四階累積量

Chirp信號的互四階累積量切片如下所示[1-2]:

因?yàn)?y(n)中的信號和噪聲互不相關(guān),且 x(t)的均值為 0,則Chirp信號時(shí)變互四階累積量為:

由上式易知對Chirp信號求時(shí)變互四階累積量后,將一個(gè)非平穩(wěn)的二階相位的線性調(diào)頻信號轉(zhuǎn)化成為一組平穩(wěn)的一階相位的諧波信號。因此信道時(shí)延的估計(jì)轉(zhuǎn)化成為一組諧波信號的相位估計(jì)。同時(shí),由于高階累積量的特性,高斯白(或色)噪聲都被去除了,因此提高了參數(shù)估計(jì)的精度。

2.2 TLS-ESPRIT算法

將兩矩陣作差得到:

易知此二矩陣的廣義特征值λi既為 exp,繼而解出時(shí)間延遲τi。

但是由于普通的ESPRIT算法對于短數(shù)據(jù)可靠性差,而且會出現(xiàn)病態(tài)的特征值。所以本文采用TLS-ESPRIT算法求解。將作SVD分解得到:

的最大整數(shù)i作為多徑階數(shù)q的估計(jì),其中ρ為相鄰兩個(gè)廣義特征值比值的判決門限0<ρ<1。

最后根據(jù)下式計(jì)算出τi,其中 ω(λi)為 λi的輻角:

在仿真設(shè)計(jì)和工程實(shí)現(xiàn)的過程中,Chirp信號帶寬 B,Chirp信號持續(xù)時(shí)間Tc,抽樣周期Ts這三個(gè)參數(shù)要服從以下的三個(gè)方面的關(guān)系:

①根據(jù)帶通采樣定理,當(dāng)抽樣頻率不小于信號帶寬時(shí),抽樣信號的頻譜才不會發(fā)生交疊。所以有

②由于間延遲 τi始終為正,可將 ω(λi)定義在區(qū)間[0,2π]上,則諧波頻率估計(jì)就不會發(fā)生2π相位的周期模糊。這樣,本算法在不進(jìn)行解周期模糊的情況下,可以估計(jì)的最大時(shí)間延遲可是并非越大越好。因?yàn)閿?shù)據(jù) λi肯定存在估計(jì)偏差,在很大的情況下,τi的估計(jì)偏差會被線性放大。所以τi的分辨率和測量范圍就構(gòu)成了一組矛盾,因而最好選擇略為大于信道實(shí)際的最大多徑時(shí)延;

③在Chirp信號的一個(gè)持續(xù)時(shí)間Tc內(nèi),為了得到更多的信息,就必須要求的采樣點(diǎn)數(shù)盡可能多,而由于實(shí)際電路的限制,Ts不可能取得很小,因此在兼顧第②點(diǎn)的情況下,可以適當(dāng)?shù)脑龃骉c。

2.3 快速偽譜修正

由2.2的TLS-ESPRIT算法的描述可知,信號的時(shí)延估計(jì)僅僅用到了四階累積量矩陣SVD分解后的奇異值矩陣S。為了更有效地使用接收到的數(shù)據(jù),本文考慮在奇異值矩陣S的基礎(chǔ)上,再利用矩陣 V的信息進(jìn)行時(shí)延估計(jì)。由文獻(xiàn)[4]有

vi為酉矩陣V的列向量,對上式的高階方程的求根,可以等效為對構(gòu)造偽譜p(τi)求極大值:

而偽譜的極點(diǎn)就是方程的零點(diǎn),可以通過對p(τi)進(jìn)行譜峰搜索的辦法求解。譜峰搜索前,事先確定搜索步長 Δt和極大值門限ξ,搜索步驟如下:初始化參數(shù):i=1,k=0:

①將時(shí)延 τi作為中心點(diǎn),確定搜索范圍分別計(jì)算各點(diǎn)的偽譜;

2.4 信道幅度的估計(jì)

由Chirp信號的表達(dá)式,容易得到下面的線性方程組:由于此方程組的系數(shù)矩陣本身就是有誤差的,所以我們采用TSL 方法求解|αi|。

3 算法仿真

在仿真試驗(yàn)中,相關(guān)參數(shù)的設(shè)計(jì)如下:Chirp信號的起始頻率 f0=2.45 GHz,信號帶寬 B=2.45 GHz,信號周期Tc=1000 ns,信號抽樣時(shí)間Ts=5 ns,ρ=0.9 。可知,參數(shù)設(shè)計(jì)滿足 2.2所述的三個(gè)關(guān)系式。仿真信道模型采用 IEEE 802.15.4a所述的信道[5],信道種類選擇cm_num=9(代表鄉(xiāng)村,雪地等開闊戶外NLOS環(huán)境),信道上附加RSN=5 dB的加性高斯白噪聲。偽譜譜峰搜索的步長定為step=1/ 6 ns。得到圖1所示的三個(gè)信號。

圖1 TLS-ESPRIT和全范圍偽譜搜索算法的時(shí)延估計(jì)對比

由于采樣數(shù)據(jù)有限,Chirp信號的數(shù)學(xué)期望不會嚴(yán)格等于零,而且還存在較大的高斯白噪聲干擾,這些原因都造成了時(shí)延估計(jì)的誤差。再加上四階累積量 TLS-ESPRIT算法不進(jìn)行 2.5所述步驟③(偽譜修正),因而只使用了四階累積量矩陣SVD分解后的奇異值矩陣S的信息。

在圖1(b)所示的第二條仿真曲線中,第四條多徑就與實(shí)際信道有 9 ns的偏差。數(shù)據(jù)的不理想甚至?xí)斐啥鄰诫A數(shù)估計(jì)的錯(cuò)誤,產(chǎn)生虛徑。例如第三條多徑在實(shí)際信道中并不存在。而大范圍偽譜搜索算法而省去了 2.5所述步驟②(TLS-ESPRIT算法時(shí)延預(yù)估),注重了對V矩陣信息的使用,而沒能有效地利用S矩陣。

在圖1(c)所示的第三條仿真曲線中,雖有效地估計(jì)了137.8 ns處的多徑,但是卻在102.8 ns處產(chǎn)生了一條虛徑。同時(shí),偽譜搜索算法事先也要進(jìn)行階數(shù)估計(jì),而大范圍的譜峰搜索也極大地增加了算法的計(jì)算量。綜上,以上兩種算法單獨(dú)使用效果均不理想。

與單純的TLS-ESPRIT算法比較,圖2(b)顯示新算法性能有了顯著的改善。它不但修正了第四條多徑的數(shù)值,而且判定出第三條多徑是虛徑。在時(shí)延估計(jì)比較準(zhǔn)確的情況下,再進(jìn)行多徑幅度的估計(jì)就比較準(zhǔn)確。由上圖看出,估計(jì)出的信道幅度基本上顯示了多徑間能量的相對關(guān)系。由此可以看出,綜合使用了奇異值矩陣S和酉矩陣V信息的改進(jìn)算法,信道估計(jì)性能有了明顯的提高。

圖2 快速偽譜修正四階累積量TLS-ESPRIT信道估計(jì)結(jié)果

4 結(jié)語

本文以Chirp信號為信源,低速UWB信道(IEEE 802.15.4a)為傳播環(huán)境,提出了一種基于快速偽譜修正的四階累積量TLS-ESPRIT算法。與單純的四階累積量TLS-ESPRIT算法和大范圍偽譜搜索算法相比,該算法除了具有四階累積量超分辨算法既有的優(yōu)點(diǎn)外,還兩個(gè)新的好處:

①有效地提高了信道估計(jì)的性能,不但修正了多徑的時(shí)延,還剔除了虛徑;

②算法的復(fù)雜度增加是很有限的,它只在很小的范圍內(nèi)進(jìn)行譜峰搜索,并且一遇到有效峰值就停止搜索,確定修正結(jié)果。

此外本文還指出了仿真設(shè)計(jì)和工程應(yīng)用中相關(guān)參數(shù)需要服從的三方面關(guān)系。

[1] 張賢達(dá).現(xiàn)代信號處理[M].第2版.北京:清華大學(xué)出版社,2002:263-274.

[2] 倪紅艷,卓東風(fēng),肖蕾蕾,等,基于四階累積量的子空間盲信道估計(jì)[J].通信技術(shù),2009,42(01):107-109.

[3] Natasha D, Raviraj A, Ramy F. Multipath Delay Estimations Using Matrix Pencil[C]//IEEE Wireless Communications and Networking Conference. New Orleans: IEEE, 2003:632-635.

[4] Li X R, Pahlavan K. Super-resolution TOA Estimation with Diversity for Indoor Geolocation[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2004, 1(03): 224–234.

[5] Molisch A F,Balakrishnan K,Chong C C,et al.IEEE 802.15-04-0662-02-004a—2005, IEEE802.15.4a Channel Model- Final Report[S]. New York: IEEE.

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