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一種信噪比指導信道均衡方式切換的算法

2012-10-18 09:38:54周新力孟慶萍肖金光
無線電工程 2012年4期
關鍵詞:信號用戶

田 偉,周新力,孟慶萍,肖金光

(海軍航空工程學院,山東煙臺 264001)

0 引言

對窄帶單音串行短波數據通信(以下簡稱短波通信)的信道均衡展開研究。短波信道具有時變衰落特性,數據通信受時間和空間等因素影響,存在通信不穩定和數據率低等問題。信道均衡是有效改善短波通信質量的方式之一。在分析DDEA和DFEDDEA算法基礎上,針對2種算法在高、低信噪比上存在明顯性能交叉的特性,提出了根據實時噪比估計以指導信道均衡方式在以上2種算法間動態切換的DS-DDEA算法,以獲取整體性能的最優;并結合短波信道慢衰落的特性,提出將基于訓練序列的MLSE信噪比估計算法,應用于短波信道信噪比估計中,為短波信道均衡算法的動態切換提供依據。

1 短波信道均衡

1.1 短波基帶數據模型

根據美軍標MIL-STD-110B,窄帶短波數據通信調制方式為8 PSK,碼元速率為2400 Baud,接收端利用訓練序列完成短波信道均衡[1]。當用戶數據率不低于2400 bps時,訓練序列與用戶數據長度分別為16和32個碼符號;當用戶數據率低于2400 bps時,訓練序列與用戶數據長度均為20個碼符號。窄帶短波信道可建模為 Watterson統計模型[2],采用FIR濾波器結構描述。FIR濾波器長度即為信道階數,根據用戶數據率,采用經驗數據確定為16階或10階。根據短波信道慢衰變特性,可將短波信道系數在一幀數據符號范圍內處理為恒定值。

1.2 短波信道均衡數學模型

短波信道沖擊響應為c(t),是脈沖成型、信道響應函數的組合形式,發送的復基帶信號(包括訓練序列與用戶未知數據)為:

序列{s(k})為訓練序列a與用戶數據序列b經過8PSK映射后的復數星座圖序列,T為波特采樣時間間隔,碼間干擾影響L-1個字符。接收信號為:

式中,n(t)是功率為N0的高斯白噪聲。對接收信號進行匹配濾波,式(2)可變成:

式中,n'(t)為高斯白噪聲經過匹配濾波后的輸出;h(t)=c(t)*c(Tobs-t)為信道的卷積沖擊響應;Tobs為觀測時間,離散化h(t)可得:

經過卷積濾波后的信道記憶長度為2L-1。接收信號經過匹配濾波后,接收信號受卷積信道、訓練序列和用戶數據的影響(設信道記憶、用戶數據和訓練序列長度分別為13、32和16),如圖1所示。

圖1 接收數據匹配濾波后碼間干擾引入示意圖

在用戶數據發送的采樣時刻,匹配濾波后的接收數據在越靠近訓練序列兩端,受到訓練序列引入的碼間干擾越大;中間部分受到訓練序列引入的碼間干擾逐漸減小;如果用戶數據序列長度N大于信道記憶長度L,則用戶數據兩側距離訓練序列最近距離大于L的那部分數據,將僅受到用戶數據自身引入的碼間干擾。可將r'(t)所受到的干擾可分為訓練序列和用戶數據引入碼間干擾2個部分,離散化公式為:

利用式(5)、式(6)、式(7)和式(8),可消除接收信號中由于訓練序列引入的碼間干擾,得到發送用戶數據序列期間、僅有用戶數據引入的碼間干擾和高斯白噪聲干擾的信號序列y(k)。

以矩陣形式表示式(9)為:

信道系數可通過信道估計獲得。矩陣H具有Toeplitz矩陣形式;高斯白噪聲經過匹配濾波后的噪聲序列N'均值仍為零,協方差矩陣為HN0。問題轉化為通過式(10)估計用戶數據B。

1.3 信道均衡算法

基于誤差平方和最小(Least Sum Square Error,LSSE)準則,可得用戶數據的最佳估計值為:

式中,G∈CN×N是一個具有正的對角線元素的下三角矩陣。由矩陣G為上三角矩陣的特性,對矩陣G各項元素進行解算,設

對比H*與GGH對應位置的元素可得:

2 短波信道信噪比估計

DS-DDEA算法需要利用實時估計的信噪比信息,以指導信道均衡方式在DDEA和DFE-DDEA之間動態切換。接收信號經過系統均衡和同步后,接收信號近似符合加性高斯白噪聲條件,碼間干擾可以忽略,均衡輸出的信號可以表示為:

式中,A為信號經過信道均衡后的幅度值,服從Watterson信道模型。則信噪比為:

文獻[4-6]對信噪比估計算法展開了研究,這里采用最大似然序列估計信噪比算法。該算法要求A在一幀數據范圍內為實的恒定值,且 s(k)=1,則

在短波信道中,由于信道系數A是復值、時變的,它對信號進行隨機相位調制,將引起s(k)的相位旋轉。記A=,則

3 DS-DDEA算法

判決反饋均衡器與非判決反饋均衡器在高、低信噪比時具有優越于對方的誤碼特性。為適應不同的信噪比環境,提出動態切換信道均衡方式的DSDDEA算法,以提高信道均衡的效果。具體實現方式是:在信噪比較高時,采用DFE-DDEA均衡方式,反之則采用DDEA方式。實現過程中,可先采用DDEA算法,估計出均衡后的信噪比,然后根據信噪比閾值,選取DDEA算法或DFE-DDEA算法,再次對接收信號進行均衡。由于均衡器在偶爾做出不正確的判決并向下傳播到反饋部分時,目前學術界對其性能做出精確的評價比較困難。這里根據實驗與經驗值測定信噪比的閾值。

4 性能仿真

在2400 bps用戶數據率下進行仿真。多普勒擴展為2 Hz,其對應的信道系數幅值、相位和一幀數據方差分別如圖2所示。數據長度為60幀,在信噪比-5~20 dB范圍內間隔1 dB,進行100次蒙特卡洛仿真,估計信噪比如圖3所示。對未編碼系統,通過比較不同信噪比閾值下的誤碼率,可在信噪比設置為6 dB時,獲得優異的仿真性能,其對應的仿真結果如圖4所示。

圖2 Watterson信道系數的模值與方差分布

圖3 短波信道信噪比估計與參考值對比

圖4 不同信道均衡方式的誤碼率性能對比

由仿真圖2可以看出,一幀數據內,信道系數模值的方差較小,可忽略信道系數模值的變化。通過圖3可知,信噪比高于-1 dB時,信噪比估計誤差小于0.2 dB,可取得很好的信噪比估計效果。圖4展示了不同信噪比閾值下,信道均衡后的誤碼率與信噪比關系曲線,可以看出,設置信噪比閾值為6 dB時,無論是在高信噪比還低信噪比區間段,性能都接近或優于單獨采用DFE-DDEA技術或單獨采用DDEA技術的最優性能,可在-5~20 dB獲取到最優的信道均衡效果,驗證了此思路的可行性。

5 結束語

針對窄帶單音串行短波數據通信,對DFEDDEA算法和DDEA算法進行了研究,提出了采用實時信噪比估計技術指導信道均衡動態切換的DSDDEA算法,給出了實時信噪比估計方案。仿真結果驗證了所提出DS-DDEA算法的可行性和有效性。 ■

[1]MIL-STD-188-110B. Interoperability and Performance Standards for Data Modems[J].US Dept of Defence,2000(5):81-156.

[2]張賢達.矩陣分析與應用[M].北京:清華大學出版社,2004:227-229.

[3]蔣政波,洪 偉,劉 進,等.基于數據輔助的AWGN信道下QPSK信號信噪比估計[J].通信學報,2008,29(6):119-125.

[4]許 華,樊龍飛,鄭 輝.QAM信號的非數據輔助信噪比估計方法[J].電子與信息學報,2005,275(2):202-205.

[5]RAMESHA,CHOCKALINGAM A,MILSTEIN L B.SNR Estimation in Generalized Fading Channels and Its Application to Turbo Decoding [J].Communications,2001.ICC 2001.IEEE International Conference,2001(4):1094-1102.

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