一種基于協議的短波特定信號解調設計

陳 麗

(中國電子科技集團公司第五十四研究所，河北 石家莊 050081)

0 引言

短波通信由于其諸多優點，在軍事通信中占有不可替代的作用，特別是近幾十年串行調制解調技術的發展，產生了很多新的通信協議標準，其中以美國軍用標準MIL_STD_188_110A應用最為廣泛[1]。

110A協議信號持續過程中涉及多次調制樣式的變換，傳統的信號盲解調已經很難完成對該協議信號的處理[2]。本文基于協議標準，針對單載波串行MPSK數據傳輸波形，一方面通過自適應信道均衡技術來對抗短波信道出現的碼間串擾；另一方面，處理過程中充分挖掘信號特征，使用協議中部分已知序列對均衡器進行訓練，使其快速地進入收斂與穩定狀態，提升了均衡算法性能，同時在處理過程中提取信號特征參數，降低了信號處理的復雜度。

1 信號特征

美軍標準附錄中對單載波串行110A數據傳輸波形進行了定義，單音串行模式信號通過在單載波上調制MPSK的方式來實現，調制的符號速率為固定的2 400 sps，輸出的信息速率包括75，150，300，600，1 200，2 400 bps等幾種。信號結構按時間和功能可分為4個階段：同步報頭序列、數據序列、報文結束序列以及編碼和交織刷新比特等[3]。

1.1 同步報頭序列

單載波串行數據傳輸中，交織方式分為短交織和長交織2種。交織方式不同時，同步報頭序列的持續時間不同。

短交織時，同步報頭持續時間為600 ms，即包含3段200 ms子前導塊；長交織時，同步報頭持續時間為4 800 ms，即包含24段200 ms子前導塊。每個200 ms子前導塊段由15個信道符號組成，每個信道符號包含3 bit。這15個符號分別為：

0,1,3,0,1,3,1,2,0,D1,D2,C1,C2,C3,0。[3]

其中，D1，D2表示bit速率和交織情況；C1，C2，C3表示對200 ms段的計數。

對每個信道符號進行映射，每個信道符號映射為8個相應符號且重復4次，即每個信道符號映射成32個符號。

因此，每200 ms子前導塊內發送的符號個數為480個，其中短交織時同步前導發送1 440個符號，長交織時發送11 520個符號。

1.2 數據序列

數據序列由多個交織塊組成，每個交織塊由多組未知數據和探測數據交替組成。每組包含的符號個數根據符號速率有所不同，如表1所示。

表1 波形參數

信息速率編碼率bit /信道符號符號個數/信道符號未知符號個數已知符號個數4 800不編碼3132162 4001/23132161 2001/22120206001/21120203001/41120201501/8112020751/2232ALL0

例如：信息速率為2 400時，調制方式為8PSK，每組未知數據32個符號，探測數據16個符號；信息速率為1 200時，調制方式為QPSK，每組未知數據20個符號，探測數據20個符號。

短交織時，數據序列內一個交織塊包含1 440個信道符號；長交織時，數據序列內一個交織塊固定11 520個信道符號，與同步報頭序列一致。

1.3 報文結束序列

由32 bit組成，即0x4b65a5b2[3]表示報文結束。

1.4 編碼和交織比特

若數據序列中使用了交織器，調制器會使用足夠多的比特進行交織器的沖刷，在偵察過程中不使用該段比特。

2 短波信道均衡算法設計

短波通信依靠電離層反射實現遠距離傳輸，由于電離層參數的不穩定、信號傳輸過程中產生的衰落、多徑傳播引起的時間色散、多普勒效應引起的頻率色散以及其他噪聲和人為干擾等各種因素的影響，從而使接收端信號產生嚴重的碼間干擾，導致信號的失真和畸變[4-5]。接收系統要正確恢復傳輸信息，必須對碼間干擾進行補償，目前減小碼間干擾的常用方法是均衡技術[6-7]。

均衡器從結構上可以分為線性均衡器、格形均衡器、判決反饋均衡器和分數間隔均衡器等。均衡算法包括最小均方算法、常數模算法和遞推最小二乘算法等[8]。通過對現有的各種均衡器及算法特點和性能的比較分析，判決反饋均衡器具有抽頭數少，運算處理量較小，對深衰落有較強的均衡能力[9-10]等特點，因此在該協議信號解調算法實現中選擇判決均衡器結構和遞推最小二乘算法。

2.1 判決反饋均衡器

2.1.1 均衡器結構

在嚴重幅度失真的信道中，通常使用判決反饋均衡器(DFE)[11]。DFE是典型的非線性均衡器，如圖1所示，它的結構包括前饋部分和反饋部分。前饋部分由其抽頭具有符號率間隔的橫向濾波器組成，待均衡的數據被用作這部分的輸入；反饋部分由其抽頭也具有符號率間隔的另一橫向濾波器組成，加到反饋部分的輸入是按前面檢測的符號做出判決。它的輸出可以由2個濾波過程之和表示：

(1)

圖1 判決反饋均衡器結構

2.1.2 均衡器階數選擇

判決反饋均衡器的階數一般根據經驗進行選取，其反饋和前饋部分濾波器階數的分配依據信道特性進行選擇。

對于一個以T為間隔延遲線的線性濾波器，均衡器階數選取原則是M=2N+1，即濾波器的時間范圍為(2N+1)T，NT表示信道的多徑時延[12-13]。

在典型短波信道中，中度短波信道的多徑時延NT=0.001 s，惡劣短波信道多徑時延NT=0.002 s。通過計算可得，中度短波信道是均衡器階數選擇7，惡劣環境下均衡器系數選擇11。為適應惡劣信道條件，本文設計中均衡器系數選擇12階。

2.2 遞推最小二乘(RLS)算法

2.2.1 算法原理

遞推最小均方(Recursive Least-Square)算法是卡爾曼濾波算法的一個特例，和LMS類的算法相比，RLS算法是基于代價函數最小的準則得到的[14-15]。

在n時刻的均衡器的輸出和期望值之間的誤差為：

(2)

式中，d(n)為期望信號，y(n)為通過均衡器后的輸出信號，均衡器n時刻的對應抽頭系數的輸入為x(n),x(n-1),...,x(n-M+1)，WN(n)為均衡器的權系數向量，定義為：WN(n)=[w0(n),w1(n),...,wM-1(n)]T，時刻i抽頭系數輸入矢量XN(i)定義為：XN(n)=[x(n),x(n-1),...,x(n-M+1)]T。其中，T表示轉置，代價函數最小的準則，由微分置零法，求得：

RNN(n)WN(n)=rN(n)。

(3)

其中：

(4)

式中，*表示復共軛,H表示共軛轉置,RNN(n)為輸入信號向量的自相關矩陣,rN(n)是M×1階的輸入信號向量和期望信號的互相關向量。由式(4)得到濾波器抽頭系數的解：

WN(n)=RNN(n)-1rN(n)，

(5)

W(k)=W(k-1)+R-1(k)XT(k)e(k)。

(6)

公式描述了一個濾波器參數受其輸入誤差e(k)控制的自適應濾波算法，即遞推最小二乘(RLS)。

2.2.2 算法應用

首先，對算法中系數進行初始化，即n=0時刻：

WN(0)=0；P(0)=δ-1I，

其中I表示單位矩陣;

當瞬時時刻n=1，2，......,依次循環計算下列各式：

temp(n)=P(n-1)XN(n)，

(7)

(8)

(9)

WN(n)=WN(n-1)+k(n)ξ*(n)，

(10)

(11)

式中，λ為遺忘因子，通常取0≤λ≤1。轉換因子：

(12)

表征后驗估計誤差和先驗估計誤差的比值，其中k(n)稱為卡爾曼增益矢量,P(n)為逆相關矩陣，其實際物理意義表示相當于卡爾曼濾波當中的抽頭系數估計誤差的自相關函數。

3 基于協議的解調均衡實現

3.1 處理流程

基于協議的解調處理主要分為同步報頭處理和數據段處理2部分，整個時隙內數據處理流程如圖2所示。

圖2 解調均衡處理流程

解調實現過程前首先對信號進行檢測捕獲，使用同步前導中的已知序列進行同步報頭檢測，獲取信號精確起始時刻。

使用同步報頭中前288個已知符號進行解調與均衡器訓練；隨后使用均衡解調算法對該時隙中信號D1，D2，C1，C2，C3等數據進行解調，并提取信號參數，包括編碼參數、交織塊大小等，用于進行后續解擾、解交織及譯碼處理。

對后續數據塊中的未知數據和探測數據進行均衡解調，處理至未知數據時根據判決結果進行均衡器系數更新處理至探測數據時，使用探測序列對均衡器進行持續訓練，直至獲取完整的交織塊。

3.2 同步報頭參數提取

同步報頭處理時，通過解析解調后的D1，D2，可提取信號參數如表2所示。

表2 D1，D2與指定符號的對應關系

比特速率/bit·s-1短交織長交織D1D2D1D24 80076--2 40077--2 40064441 2006545600664630067471507454757555

獲得信號的信息速率后，根據表2中各參數對應關系，可以進一步獲得信號調制樣式、編碼率等其他參數，用于后續數據段解調等處理。

此外，C1，C2，C3表示對200 ms段的計數，其中短交織時計數分別為2，1，0；長交織時計數分別為23，22，21，20，…，2，1，0。

6 bit表示0～23，由于C1，C2，C3均為一個符號3 bit，所以需要將6 bit對應至9 bit。如：

十進制23→二進制01 01 11→101 101 111C1 C2 C3C1 C2 C3

通過C1，C2，C3得到同步報頭序號，能夠明確數據段的起始位置，為后續數據段處理提供幫助。

3.3 均衡處理

基于已知序列的均衡處理使用12階均衡器，以前饋6階、后饋6階的方式進行信道的均衡補償，同時實現對載波剩余相位的修正。通過對均衡后的星座點與該符號上標準星座點的差異計算獲取均衡器誤差和相位誤差，可以使均衡器快速鎖定，還可以進一步去除相位模糊，降低后續處理的工作量。

在對未知數據進行均衡處理時，將均衡后的星座點進行映射，獲取標準星座點，采用類似已知序列的方式獲取均衡器誤差，可以進一步提高均衡效果。此外，在同步報頭數據與數據段之間、已知序列數據與未知數據處理過程中，對均衡器緩存內各系數進行保存，以保證數據處理的連續性[16-17]。

4 算法仿真結果分析

采用實際采集的信號進行解調數據處理，圖3表示對均衡前與均衡后的對比，未經過均衡處理的結果表明解調星座圖明顯較差；而經過均衡處理后的解調星座圖能夠收斂到較好程度。

圖3 基于協議的解調處理結果

圖4和圖5表示解調處理過程中12階均衡器系數收斂曲線。在對同步報頭序列通過均衡訓練時，均衡器在初始的20個符號內即可達到收斂。

圖4 均衡器收斂過程(系數1～6)

圖5 均衡器收斂過程(系數7～12)

經過對解調數據分析，并進行了解擾、解交織等處理，可得到清晰的數據結構，與已知的幀結構相吻合。信令恢復結果如圖6所示，通過信令恢復結果可以驗證解調均衡正確性。

圖6 信令解析結果

5 結束語

短波單載波串行信號的均衡技術是短波信號處理領域的一項挑戰[18]。本文針對110A協議信號格式與特點，設計了基于協議的均衡器結構與算法。通過與未進行信道均衡的處理結果進行對比，經過均衡處理后星座圖優化效果明顯，通過實際信號驗證，采用基于協議的解調均衡處理方法能夠完成對整個時隙內變化調制樣式信號的實時連續處理。目前，該處理算法已經分別在VPX硬件處理平臺和現有計算機通用硬件平臺上實現，因此具有較高的實用價值。