一種基于信號(hào)特征統(tǒng)計(jì)的改進(jìn)調(diào)頻載波靜噪算法

韓建 董婧

摘? ?要：針對(duì)調(diào)頻通信設(shè)備，文章提出了一種改進(jìn)的靜噪算法，改進(jìn)算法提出了新的度量計(jì)算和新的判斷邏輯。闡述了基于信號(hào)統(tǒng)計(jì)分析的靜音/非靜音閾值計(jì)算方法并給出仿真結(jié)果和硬件測(cè)試結(jié)果，結(jié)果證明：該算法在弱信號(hào)環(huán)境下能夠比原始算法獲得更好的性能。

關(guān)鍵詞：靜噪算法;調(diào)頻載波;信號(hào)特征統(tǒng)計(jì);門(mén)限選擇

在低信噪比或者通信信道受到干擾的情況下，通信設(shè)備會(huì)根據(jù)靜噪算法的判決，在靜音或者取消靜音之間切換。當(dāng)前主流載波檢測(cè)靜噪算法的判決性能直接依賴(lài)于信號(hào)判決門(mén)限值的選擇。這導(dǎo)致原始靜噪算法在弱信號(hào)強(qiáng)度期間具有不良性能。

載波檢測(cè)靜噪算法使用戶(hù)能夠根據(jù)信號(hào)質(zhì)量篩選信號(hào)。通常有N個(gè)用戶(hù)選擇閾值，它們提供不同質(zhì)量的音頻輸出。閾值越高意味著對(duì)音頻質(zhì)量的容忍度越低。靜噪系統(tǒng)由兩個(gè)主要部分組成：低偏差檢測(cè)、高偏差檢測(cè)[1]。如果任一檢測(cè)通過(guò)當(dāng)前的門(mén)限值，則判斷為信號(hào)質(zhì)量在可接受范圍，否則信號(hào)會(huì)被拒絕。本文將針對(duì)性能魯棒性最差的高偏差檢測(cè)進(jìn)行討論并改進(jìn)。

1? ? 當(dāng)前的問(wèn)題

高偏差檢測(cè)需要首先計(jì)算從1到N自相關(guān)值[2]：

將tlong與tRxx0進(jìn)行比較，靜噪偏差檢測(cè)流程如圖1所示。可以看出，系統(tǒng)很難從靜音狀態(tài)切換到非靜音狀態(tài)，這是因?yàn)樵谝欢〞r(shí)間內(nèi)，必須有連續(xù)“unm_cnt_thr”個(gè)窗口數(shù)據(jù)不超過(guò)非靜音門(mén)限。這就意味著即使只有一個(gè)窗口的數(shù)據(jù)超過(guò)閾值，算法就會(huì)被重置。從非靜音切換到靜音也是相同的情況[3]。對(duì)于一個(gè)平穩(wěn)的信道，信號(hào)的強(qiáng)度值也是平穩(wěn)隨機(jī)的，它有可能短時(shí)符合靜音/非靜音的判決門(mén)限，但無(wú)法保證在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)連續(xù)滿足判決門(mén)限所需要的窗口數(shù)目，這會(huì)導(dǎo)致靜音和非靜音狀態(tài)實(shí)際上的轉(zhuǎn)換需要比理論上更冗余的信號(hào)變化。

2? ? 改進(jìn)的調(diào)頻載波靜噪算法

針對(duì)上節(jié)所提出的問(wèn)題進(jìn)行分析，進(jìn)而提出一個(gè)改進(jìn)的調(diào)頻載波靜噪算法。相對(duì)于之前用絕對(duì)自相關(guān)值來(lái)表征信號(hào)特征，本文使用歸一化自相關(guān)值來(lái)表征信號(hào)特征：

對(duì)于靜音和非靜音邏輯處理流程進(jìn)行改進(jìn)，如圖2所示。

從圖2可以看出，更新后的邏輯判定并不需要一個(gè)確定的連續(xù)滿足判定條件的窗口數(shù)目。該算法判定的理論依據(jù)是建立一個(gè)信號(hào)分布統(tǒng)計(jì)模型，對(duì)于不同的靜音用戶(hù)設(shè)置，從統(tǒng)計(jì)角度上尋找滿足最大似然概率的門(mén)限。為了建立這樣的模型，本研究記錄了不同信號(hào)強(qiáng)度的數(shù)據(jù)樣本，并在此基礎(chǔ)上統(tǒng)計(jì)了4 000個(gè)信號(hào)特征樣本，如圖3所示。

所以，信號(hào)特征的期望值和方差可以因此估算出，如表1所示。

接下來(lái)將討論如何確定判斷邏輯，以此確保下面的條件能夠得到滿足。

（1）條件#1，在3 s的時(shí)間之內(nèi)，當(dāng)信號(hào)滿足要求的時(shí)候，能夠有90%的概率進(jìn)入到非靜音狀態(tài)。（2）條件#2，在5 s的時(shí)間之內(nèi)，當(dāng)信號(hào)滿足要求的時(shí)候，能夠有99%的概率進(jìn)入到非靜音狀態(tài)。（3）條件#3，在10 s的時(shí)間之內(nèi)，當(dāng)信號(hào)滿足要求的時(shí)候，能夠有90%的概率保持在非靜音狀態(tài)。（4）條件#4，在8 s的時(shí)間之內(nèi)，當(dāng)信號(hào)滿足要求的時(shí)候，能夠有75%的概率進(jìn)入到靜音狀態(tài)。

本文定義：窗口在這里的含義是指每次計(jì)算一個(gè)靜噪特征值所需要的采樣點(diǎn)數(shù)，一個(gè)窗口在這里定義為256個(gè)采樣點(diǎn)窗口會(huì)被定義為“通過(guò)”，如果信號(hào)特征值小于門(mén)限值T。

一個(gè)“塊”的定義是窗口數(shù)量。這是系統(tǒng)判定靜音或者非靜音所需要的基本數(shù)據(jù)處理概念。在本文的討論中，定義包含5個(gè)窗口的塊為A塊，定義包含10個(gè)窗口的塊為B塊。

從靜音到非靜音，5個(gè)窗口里至少需要4個(gè)窗口通過(guò)門(mén)限值，從非靜音到靜音，10個(gè)窗口里至少9個(gè)窗口小于門(mén)限值。

接下來(lái)，本文將會(huì)舉例來(lái)說(shuō)明門(mén)限值是如何確定的，并且作為一個(gè)案例研究和方法演示，將確定閾值并驗(yàn)證理論靜噪音設(shè)置的要求，其中，非靜音信號(hào)強(qiáng)度是﹣125 dBm;靜音信號(hào)強(qiáng)度為﹣128 dBm。

圖3? 信號(hào)特征期望與方差分布

根據(jù)表1的期望和方差值，可以用X和Y分別表示﹣125 dBm和﹣128 dBm信號(hào)強(qiáng)度時(shí)特征值的隨機(jī)分布，分別為：

在此基礎(chǔ)上，使用條件#1和條件#2來(lái)確定非靜音閾值。因?yàn)槊總€(gè)測(cè)試都是一個(gè)伯努利測(cè)試，因此，一個(gè)A塊（5個(gè)窗口）中的任意一個(gè)窗口可以表示為二項(xiàng)式分布：

式中，P是單個(gè)測(cè)試通過(guò)的概率，即P（X

同樣可以定義必要的非靜音閾值來(lái)滿足條件#2，即在5 s的時(shí)間之內(nèi)，當(dāng)信號(hào)滿足要求的時(shí)候，能夠有99%的概率進(jìn)入到非靜音狀態(tài)，5 s包含有80個(gè)A塊：

可以看出，條件#2要求更嚴(yán)格，將被用于非靜音。對(duì)滿足非靜音值需要的P（X

最后，得出Ton的值為0.826 944 296 681 312。

接下來(lái)根據(jù)條件#3確定靜音閾值，根據(jù)條件#3，在10 s內(nèi)，大約包含80個(gè)B塊（每個(gè)塊10個(gè)窗口）。需要在80個(gè)連續(xù)的B塊中至少達(dá)到95%的概率保持在非靜音狀態(tài)：

3? ? 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

上文使用前3個(gè)要求來(lái)設(shè)置這些閾值，現(xiàn)在需要驗(yàn)證其是否滿足最后一個(gè)要求：假設(shè)信號(hào)強(qiáng)度在﹣128 dBm，8 s以?xún)?nèi)靜音，要達(dá)到75%的概率。

首先，根據(jù)Toff計(jì)算一個(gè)窗口通過(guò)的概率，就是P（Y>1-binocdf（8， 10， 1-0.026 590 912 522 204），答案是0.972 392 049 820 447。

可以算出，在6.4 s內(nèi)，算法已經(jīng)滿足75%靜音的要求，顯然8 s內(nèi)會(huì)以更高的概率滿足要求。

在射頻信號(hào)強(qiáng)度弱的情況下，原始靜噪不能快速切換到靜音/非靜音狀態(tài)，同時(shí)，也不能保持在一個(gè)穩(wěn)定的狀態(tài)。在某些關(guān)鍵情況下，通信設(shè)備會(huì)因?yàn)轭l繁在靜音和非靜音之間切換而發(fā)出不連續(xù)的聲音，這是不能被用戶(hù)容許的狀況。所以必須增加冗余以達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，導(dǎo)致靜音/非靜音在弱射頻信號(hào)條件下與閾值變化沒(méi)有線性差異，如圖4所示。

圖4中菱形線是非靜音門(mén)限值，方形線是靜音門(mén)限值，可以看出，在射頻信號(hào)強(qiáng)度低于﹣120 dBm時(shí)，靜音/非靜音的信號(hào)強(qiáng)度閾值沒(méi)有隨靜噪設(shè)置值的變化而變化。圖5顯示了使用改進(jìn)型靜噪的更新特性。

可以看出改進(jìn)的靜噪算法即使在信號(hào)強(qiáng)度低于﹣120 dBm時(shí)，依然能隨著靜噪設(shè)置值而線性變化。

4? ? 結(jié)語(yǔ)

測(cè)試結(jié)果表明，改進(jìn)的靜噪算法具有良好的靜噪性能和魯棒性，改進(jìn)的算法相比較原有的靜噪算法在弱信號(hào)環(huán)境下，狀態(tài)切換更加迅速、更加穩(wěn)定。

[參考文獻(xiàn)]

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