專利名稱：用于突發(fā)通信的數(shù)據(jù)均衡方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于通信技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種用于突發(fā)通信的數(shù)據(jù)均衡方法，即基于降階的聯(lián)合信道跟蹤與最大似然均衡方法D-PSP。
背景技術(shù)：
突發(fā)通信是一種受到物理或電子干擾時(shí)的有效通信保障手段，它是常規(guī)通信的一種必要補(bǔ)充，當(dāng)常規(guī)的通信方式受到諸如電子干擾、地震及核爆炸等影響而失效時(shí)，突發(fā)通信在這關(guān)鍵時(shí)刻就能發(fā)揮通信保障作用，因此在通信領(lǐng)域中具有特殊的重要地位。突發(fā)通信采用突發(fā)的方式傳送信息，傳輸時(shí)間是隨機(jī)的，持續(xù)時(shí)間短，可以在瞬間將信號(hào)傳送完畢，因此具有抗干擾能力強(qiáng)、可靠性高、隱蔽性好等優(yōu)點(diǎn)，適合于特殊環(huán)境下的民用和軍用通信。長期以來，突發(fā)通信理論及其相關(guān)技術(shù)一直是一個(gè)特殊的通信領(lǐng)域，世界上主要的發(fā)達(dá)國家始終堅(jiān)持這方面的研究工作，并已經(jīng)形成了完善的突發(fā)通信體系，而我國也正在逐步開展這方面的關(guān)鍵技術(shù)研究。
典型的突發(fā)通信系統(tǒng)主要工作在短波、超短波及流星余跡等信道環(huán)境下。相對(duì)于一般通信系統(tǒng)，突發(fā)通信具有如下特點(diǎn)。
1.傳輸信道環(huán)境惡劣。由于突發(fā)通信主要利用電離層的反射或散射作用進(jìn)行通信，傳輸信號(hào)會(huì)受到諸如多徑傳播、快速衰落及背景噪聲等嚴(yán)重干擾，因此在接收端必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行均衡處理；2.通信傳輸距離遠(yuǎn)。利用普通的全向天線或定向天線，通信距離要求達(dá)到1000～2000公里；3.通信有效持續(xù)時(shí)間短。在突發(fā)通信情況下，為了保證有效數(shù)據(jù)通過率，通常要求系統(tǒng)在1-20ms的時(shí)間內(nèi)進(jìn)入穩(wěn)定的工作狀態(tài)。
鑒于以上特點(diǎn)，為了提高數(shù)據(jù)通過率，突發(fā)通信系統(tǒng)對(duì)于信道參數(shù)跟蹤及信道均衡等關(guān)鍵技術(shù)的要求很高。
本發(fā)明就是在這樣的背景下，結(jié)合突發(fā)通信條件和通信特點(diǎn)而展開的。突發(fā)通信信道具有突變性和隨機(jī)性，一般以分組數(shù)據(jù)幀為單位進(jìn)行傳輸，利用較短的傳輸幀頭作為訓(xùn)練序列來捕獲信道參數(shù)。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)捕獲到的信道參數(shù)初估值啟動(dòng)后續(xù)的數(shù)據(jù)均衡。從突發(fā)通信機(jī)理可以看出，傳輸數(shù)據(jù)幀所用的突發(fā)信道可能與相鄰幀的不同，所以數(shù)據(jù)的均衡處理應(yīng)以數(shù)據(jù)幀為單位進(jìn)行。
根據(jù)以上的通信機(jī)制，突發(fā)通信系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示，其中接收機(jī)的數(shù)據(jù)處理運(yùn)算主要由高速數(shù)字信號(hào)處理器DSP完成?？梢钥闯?，突發(fā)通信信號(hào)的傳輸過程為發(fā)送信號(hào)xk(k＝1，2…)首先經(jīng)過編碼成為sk(k＝1，2…)以增強(qiáng)抗干擾能力，然后進(jìn)行串/并變換成為I路、Q路兩路信號(hào)，并根據(jù)星座映射成為基帶調(diào)制信號(hào)。已調(diào)信號(hào)通過升余弦濾波器進(jìn)行波形形成，再經(jīng)過上變頻變換為射頻信號(hào)，通過天線發(fā)送至信道。傳輸信號(hào)經(jīng)過多徑效應(yīng)與噪聲的污染會(huì)產(chǎn)生信號(hào)畸變，所以在突發(fā)通信的接收端要對(duì)接收到的畸變信號(hào)進(jìn)行均衡處理，恢復(fù)出原始的發(fā)送信號(hào)，具體的接收過程是天線接收到的射頻信號(hào)經(jīng)過下變頻和濾波處理，得到畸變的基帶接收信號(hào)dk(k＝1，2…)，首先根據(jù)接收到的訓(xùn)練序列，即傳輸幀頭估計(jì)出信道參數(shù)的初估矢量 然后利用初始信道參數(shù)估計(jì)矢量 啟動(dòng)數(shù)據(jù)均衡單元，對(duì)傳輸幀頭之后的有效信息數(shù)據(jù)進(jìn)行均衡處理以恢復(fù)出原始的發(fā)送信號(hào)。均衡器輸出的判決數(shù)據(jù)為s′k(k＝1，2…)，經(jīng)過解碼后的最終輸出為x′k(k＝1，2…)。在準(zhǔn)確估計(jì)信道參數(shù)的基礎(chǔ)上，若采用的均衡方法具有理想的性能，則均衡器輸出的判決數(shù)據(jù)s′k(k＝1，2…)應(yīng)等于sk(k＝1，2…)，相應(yīng)的解碼輸出x′k(k＝1，2…)也等于原始發(fā)送信號(hào)xk(k＝1，2…)，即可實(shí)現(xiàn)突發(fā)通信數(shù)據(jù)的可靠接收，如圖1所示。
可見，數(shù)據(jù)均衡的性能直接決定著突發(fā)通信的系統(tǒng)性能。突發(fā)通信有效持續(xù)時(shí)間短，信道捕獲、同步及頻差校正所需數(shù)據(jù)開銷對(duì)有效載荷數(shù)據(jù)通過率影響很大。因此，研究處理速度快、適合于突發(fā)信道特性、運(yùn)算和存儲(chǔ)開銷都小的數(shù)據(jù)均衡方法已成為突發(fā)通信中必須要解決的關(guān)鍵技術(shù)。
目前，現(xiàn)有的各類通用均衡技術(shù)分為線性均衡和非線性均衡兩類。線性均衡主要是指基于橫向?yàn)V波器結(jié)構(gòu)的線性均衡器；非線性均衡主要包括判決反饋均衡DFE、自適應(yīng)均衡和最大似然均衡。
對(duì)于線性均衡而言，基于橫向?yàn)V波器結(jié)構(gòu)的線性均衡器結(jié)構(gòu)簡單、易于實(shí)現(xiàn)，但卻無法抵消嚴(yán)重的信道畸變，達(dá)不到系統(tǒng)性能要求。
在非線性均衡中，也存在諸多問題。例如①判決反饋均衡DFE通過從當(dāng)前估計(jì)值中消除已判決信號(hào)引起的那部分符號(hào)間干擾，達(dá)到較好的均衡效果，但由于均衡器系數(shù)的更新取決于自適應(yīng)算法的調(diào)整，因此無法跟蹤信道的快速變化，甚至出現(xiàn)系數(shù)的不收斂情況，參見美國John G Prokies.《DigitalCommunication》[M].BeijingPublishing House of Electronics Industry，1998及王軍鋒，張彬，宋國鄉(xiāng)《基于小波變換的非線性信道判決反饋均衡算法》系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2002年12期等。②自適應(yīng)均衡利用自適應(yīng)濾波器的逆模擬原理，抵消多徑信道產(chǎn)生的碼間干擾，其收斂速度慢，且自適應(yīng)算法的工作前提是信道參數(shù)統(tǒng)計(jì)特性不變。在突發(fā)通信環(huán)境下，信道特性的突變使信號(hào)具有非平穩(wěn)性，其跟蹤和收斂能力無從適應(yīng)，無法達(dá)到突發(fā)通信系統(tǒng)的性能要求，參見美國Simon Haykin.Adaptive Filter Theory(Fourth Edition)[M].BeijingPublishing House of Electronics Industry，2002.及徐明遠(yuǎn)，林華芳，邱恭安《基于LMS算法的自適應(yīng)均衡系統(tǒng)的仿真研究》系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2003年02期等。③基于維特比(VITERBI)算法的最大似然均衡MLSE雖然具有好的接收性能，但由于前端的信道估計(jì)引入了判決延遲且計(jì)算復(fù)雜度大，因此，也無法滿足突發(fā)通信的實(shí)時(shí)信號(hào)處理要求，參見美國John G Prokies.《DigitalCommunication》[M].BeijingPublishing House of Electronics Industry，1998及宋梁，胡波，凌燮亭《基于快衰落信道的一種新型自適應(yīng)MLSE接收器》電子學(xué)報(bào)，2002，30(5)723-726。但在最大似然均衡基礎(chǔ)上，基于逐幸存路徑處理的聯(lián)合信道跟蹤與最大似然均衡方法PSP，將實(shí)時(shí)的信道跟蹤引入到維特比算法(VA)的幸存路徑處理中，克服了傳統(tǒng)最大似然均衡的判決延遲問題，具有理論上最優(yōu)的接收性能，參見意大利Riccardo Raheli，Andreas Polydoros，Ching-Kae Tzou.Per-survivor processingA general approach to MLSE inuncertain environments [J].IEEE Trans on Comm，1995，43354-364.然而，由于逐幸存路徑處理PSP方法在進(jìn)行信道跟蹤和數(shù)據(jù)檢測(cè)時(shí)，均需要ML的運(yùn)算和存儲(chǔ)空間，其中M為調(diào)制進(jìn)制數(shù)、L為等效信道長度，工程上難以實(shí)現(xiàn)。針對(duì)這一情況，國內(nèi)外現(xiàn)有技術(shù)主要采用以下三類方法進(jìn)行簡化第一類，是加拿大J.Omidi和Rollins分別提出對(duì)聯(lián)合信道跟蹤與最大似然均衡方法中用于信道估計(jì)的自適應(yīng)模塊方法，進(jìn)行結(jié)構(gòu)簡化，以降低整體復(fù)雜度，參見加拿大J.Omidi，P.G.Gulak，and S.Pasupathy，Parallel Structuresfor Joint Channel Estimation and Data Detection Over Fading Channels[J]，IEEETransactions on Selected Areas of Communications，1998，16(5)1616-1629.和加拿大Rollins，M.E.，Simmons，S.J.Simplified per-survivor Kalman processingin fast frequency-selective fading channels[J].IEEE Trans on Comm.，1997，45(5)544-553。
第二類，是意大利G Castellini提出減少每一時(shí)刻信道跟蹤的次數(shù)，在性能損失不大的情況下，僅對(duì)具有最小分支度量的狀態(tài)進(jìn)行一次幸存路徑的信道跟蹤，并將估計(jì)出的信道參數(shù)作為該時(shí)刻所有狀態(tài)的共同信道參數(shù)即MSP方法，參見意大利G Castellini，F(xiàn) Conti，E Del，Re，L Pierucci.A continuouslyadaptive MLSE receiver for mobile communicationsalgorithm and performance[J].IEEE Trans on Comm，1997，45(1)80-89.，或在此基礎(chǔ)上組合使用PSP方法與MSP方法來減少運(yùn)算量，參見韓國Jung Suk Joo，Seung Chul Hong，YongHoon Lee.Adaptive MLSE receiverhybrid of per-survivor processing andtentative decision MLSE[J].Electronics Letters，2000，36(7)678-680.。
第三類，是根據(jù)芬蘭Zhenhong Li等將信道跟蹤與最大似然檢測(cè)聯(lián)合并與判決反饋均衡相結(jié)合的方法，參見Zhenhong Li，Piirainen，O.，Mammela，A.Anew r educed-complexity a daptive P SP-MLSE receiver for GSM/EDGE systems[J].IEEE International Symposium on Personal，Indoor and Mobile RadioCommunications，2001(1)124-128.，利用判決反饋均衡處理部分多徑，等效減小聯(lián)合檢測(cè)方法處理的多徑信道長度。
以上各種方法都是從聯(lián)合信道跟蹤與最大似然均衡方法PSP的局部模塊或外部入手，力圖通過簡化局部算法或進(jìn)行外部處理來減少該方法的運(yùn)算量。然而，PSP方法的自身結(jié)構(gòu)并未改變，仍需要大量的運(yùn)算和存儲(chǔ)空間，對(duì)于要求快速數(shù)據(jù)處理的突發(fā)通信系統(tǒng)而言仍然是難以實(shí)現(xiàn)的。
發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容本發(fā)明的目的在于解決上述現(xiàn)有聯(lián)合信道跟蹤與最大似然均衡方法PSP存在的計(jì)算復(fù)雜度太大、在突發(fā)通信中難以實(shí)現(xiàn)的問題，根據(jù)突發(fā)通信信道隨時(shí)間變化的特點(diǎn)及自適應(yīng)編碼調(diào)制的變速率通信機(jī)制，提供一種用于突發(fā)通信的基于信道跟蹤的數(shù)據(jù)均衡方法D-PSP，以滿足突發(fā)通信系統(tǒng)快速處理要求，實(shí)現(xiàn)對(duì)突發(fā)通信傳輸數(shù)據(jù)的可靠接收。
本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的作為突發(fā)通信的關(guān)鍵技術(shù)之一，采用的均衡數(shù)據(jù)方法是與突發(fā)信道特性緊密聯(lián)系的。如前所述，基于逐幸存路徑處理的聯(lián)合信道跟蹤與均衡方法克服了傳統(tǒng)均衡算法的信道估計(jì)延遲和誤差傳播問題，將信道參數(shù)矢量的實(shí)時(shí)跟蹤與數(shù)據(jù)均衡結(jié)合在一起，具有最佳的接收性能。然而，它的算法復(fù)雜度和巨大的數(shù)據(jù)運(yùn)算存儲(chǔ)空間使其在實(shí)際的突發(fā)通信系統(tǒng)中難以實(shí)現(xiàn)。因此，本發(fā)明從突發(fā)通信原理出發(fā)，提出的用于突發(fā)通信的基于信道跟蹤的數(shù)據(jù)均衡方法D-PSP，即一種基于降階的聯(lián)合信道跟蹤與最大似然均衡方法。以在有效降低運(yùn)算復(fù)雜度和存儲(chǔ)空間的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)突發(fā)通信信號(hào)的快速處理和高質(zhì)量數(shù)據(jù)接收，從而提高有效數(shù)據(jù)通過率，開辟新一代突發(fā)通信系統(tǒng)信號(hào)處理關(guān)鍵技術(shù)的新領(lǐng)域，為我國突發(fā)通信系統(tǒng)的開發(fā)和實(shí)現(xiàn)奠定堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。
如前所述，突發(fā)通信系統(tǒng)中，均衡部分的主要作用是根據(jù)信道參數(shù)的初估矢量 對(duì)接收到的基帶畸變信號(hào)dk(k＝1，2…)進(jìn)行均衡處理，輸出判決數(shù)據(jù)s′k(k＝1，2…)以恢復(fù)出原始的發(fā)送信號(hào)。本發(fā)明利用突發(fā)信道特點(diǎn)，所提供的用于突發(fā)通信的基于信道跟蹤的數(shù)據(jù)均衡方法D-PSP方法，其具體的實(shí)現(xiàn)步驟可分為以下四步第一步，根據(jù)信道參數(shù)的初估矢量 和接收信號(hào)dk(k＝1，2…)，在每一個(gè)k時(shí)刻，采用自適應(yīng)RLS方法對(duì)接收信號(hào)序列{dk，dk-1…dk-(L-1)}所有可能狀態(tài)μk的信道參數(shù)矢量進(jìn)行估計(jì)，得到k時(shí)刻相應(yīng)的信道參數(shù)估計(jì)矢量 其中L為突發(fā)信道長度；第二步，根據(jù)得到的k時(shí)刻相應(yīng)的信道參數(shù)估計(jì)矢量 通過公式λN(μk→μk+1)=|dk+1-h^(μk)S′NT(μk+1)|2]]>計(jì)算出接收信號(hào)在k時(shí)刻到k+1時(shí)刻從所有可能狀態(tài)μk轉(zhuǎn)移到狀態(tài)μk+1的路徑分支度量增量λN(μk→μk+1)，式中符號(hào)(·)T代表轉(zhuǎn)置運(yùn)算，S′N(μk+1)代表對(duì)于接收數(shù)據(jù)的判決序列{s′k+1-(L-1)…s′k，s′k+1}，由下式獲得S′N(μk+1)＝S′N，Map(μk+1)+S′N，Trace(μk+1)其中，N(N＝1，2…L-1)為降低聯(lián)合信道跟蹤與最大似然均衡的階數(shù)，S′N，Map(μk+1)代表狀態(tài)μk+1直接映射的L-N個(gè)信息碼元的判決序列{s′k+1-(L-N-1)，…s′k，s′k+1}，而S′N，Trace(μk+1)代表通過分支路徑回溯得到的其余N個(gè)信息碼元的判決序列{s′k+1-(L-1)，…s′k+1-(L-N)}；第三步，根據(jù)得到的路徑分支度量增量λN(μk→μk+1)，在已有k時(shí)刻接收信號(hào)所有可能狀態(tài)μk的路徑分支度量Γ(μk)的基礎(chǔ)上，利用公式Γ(μk+1)=minμk[Γ(μk)+λN(μk→μk+1)]]]>求出k+1時(shí)刻接收信號(hào)序列{dk+1，dk…dk-(L-2)}所有可能狀態(tài)μk+1的路徑分支度量Γ(μk+1)；第四步，根據(jù)k+1時(shí)刻所有狀態(tài)的路徑分支度量Γ(μk+1)，找出具有最小分支度量的狀態(tài)，通過對(duì)最小分支度量的狀態(tài)進(jìn)行路徑回溯，輸出該時(shí)刻相應(yīng)的判決信號(hào)s′(k+1)-δ，其中δ為系統(tǒng)判決深度。
上述方法中的第一步，所述的采用自適應(yīng)RLS方法對(duì)k時(shí)刻接收信號(hào)序列{dk，dk-1…dk-(L-1)}所有可能狀態(tài)μk的信道參數(shù)矢量進(jìn)行估計(jì)，是通過如下四式進(jìn)行e(μk)=dk-h^*(μk-1)S′NT(μk)----(1)]]>g(μk)=p(μk-1)S′NT(μk)w+S′N*(μk)p(μk-1)S′NT(μk)----(2)]]>p(μk)=1w[p(μk-1)-g(μk)S′N*(μk)p(μk-1)]----(3)]]>
h^(μk)=h^(μk-1)+g(μk)e*(μk)----(4)]]>由以上(1)～(4)得出k時(shí)刻相應(yīng)的信道參數(shù)估計(jì)矢量 式中符號(hào)(·)*代表共軛運(yùn)算，e(μk)為誤差信號(hào)，即接收信號(hào)dk與期望輸出信號(hào)h^*(μk-1)S′NT(μk)]]>的差值，w為遺忘因子，g(μk)為卡爾曼Kalman增益矢量，p(μk)為相關(guān)矩陣，S′N(μk)代表k時(shí)刻狀態(tài)μk對(duì)于接收數(shù)據(jù)序列{dk，dk-1…dk-(L-1)}的判決序列{s′k-(L-1)…s′k-1，s′k}。在自適應(yīng)RLS方法中，當(dāng)k＝1開始啟動(dòng)第一次運(yùn)算時(shí)，p(μk)的初始值p(μ0)取單位矩陣， 的初值為信道參數(shù)的初估矢量，即h^(μ0)=h^0.]]>上述方法中的第二步，所述的其余N個(gè)信息碼元的判決序列S′N，Trace(μk+1)通過分支路徑回溯而得到，具體的回溯過程為首先找出到達(dá)狀態(tài)μk+1的前一時(shí)刻(即k時(shí)刻)狀態(tài)μk，得出相應(yīng)的判決信號(hào)s′k+1-(L-1)；再向前找出到達(dá)狀態(tài)μk的前一時(shí)刻狀態(tài)(即k-1時(shí)刻)狀態(tài)μk-1，得出相應(yīng)的判決信號(hào)s′k+1-(L-2)……類似地，一直找到(k+1)-N時(shí)刻的狀態(tài)μ(k+1)-N，得出相應(yīng)的判決信號(hào)s′k+1-(L-N)，從而獲得N個(gè)信息碼元的判決序列{s′k+1-(L-1)，…s′k+1-(L-N)}。
上述方法中的第四步，所述的對(duì)k+1時(shí)刻最小分支度量的狀態(tài)μk+1進(jìn)行路徑回溯，其具體過程為若系統(tǒng)判決深度為δ，首先找出到達(dá)狀態(tài)μk+1的前一時(shí)刻(即k時(shí)刻)狀態(tài)μk；然后再找出到達(dá)狀態(tài)μk的前一時(shí)刻狀態(tài)(即k-1時(shí)刻)狀態(tài)μk-1……依次類推，一直找到(k+1)-δ時(shí)刻的狀態(tài)μ(k+1)-δ，對(duì)其進(jìn)行碼元判決，輸出該時(shí)刻相應(yīng)的判決信號(hào)s′(k+1)-δ。
通過以上四步最終輸出判決信號(hào)s′(k+1)-δ，從而完成本發(fā)明的一次聯(lián)合數(shù)據(jù)檢測(cè)。然后返回步驟(1)，開始下一時(shí)刻的聯(lián)合數(shù)據(jù)檢測(cè)。依此類推，可以完成對(duì)于接收信號(hào)序列dk(k＝1，2…)的均衡，最終輸出圖1所示系統(tǒng)相應(yīng)的判決數(shù)據(jù)序列s′k(k＝1，2…)，從而實(shí)現(xiàn)突發(fā)通信數(shù)據(jù)的最大似然可靠接收。
本發(fā)明具有如下效果(1)計(jì)算復(fù)雜度低因本發(fā)明每一時(shí)刻對(duì)所有狀態(tài)總的路徑分支度量計(jì)算次數(shù)為Path(D-PSP)＝M·ML-N＝ML+1-N，而現(xiàn)有的PSP方法每一時(shí)刻所有狀態(tài)路徑分支度量總的計(jì)算次數(shù)為Path(PSP)＝M·ML＝ML+1，可見本發(fā)明降N階方法的路徑分支度量計(jì)算相對(duì)于現(xiàn)有的PSP方法減少了MN倍。表1是不同算法對(duì)于每個(gè)碼元處理的計(jì)算復(fù)雜度對(duì)照表，L為信道長度，M為調(diào)制進(jìn)制數(shù)。其中CCE表示一次信道估值的計(jì)算復(fù)雜度，由自適應(yīng)RLS算法決定。由表1可以看出，PSP方法的復(fù)雜度最大，當(dāng)M較大時(shí)另一現(xiàn)有技術(shù)MSP的復(fù)雜度明顯大于本發(fā)明的方法。當(dāng)信道估值復(fù)雜度CCE和信道長度L確定時(shí)，調(diào)制進(jìn)制數(shù)M越大，本發(fā)明方法的計(jì)算量更小。表2給出了16進(jìn)制調(diào)制方式下，信道長度L為4，它是典型的突發(fā)通信情況時(shí)各種方法的復(fù)雜度比較，可見，本發(fā)明的方法在存儲(chǔ)空間和計(jì)算復(fù)雜度兩方面都有明顯的下降。
表1各種方法的計(jì)算復(fù)雜度比較加法乘法 存儲(chǔ)空間 信道估值PSP方法(L+1)ML+1LML+1(2+L)MLML·CCEMSP方法(L+M)MLLML2ML+L CCEN階D-PSP方法(L+1)ML+1-NLML+1-N(2+L)ML-NML-N·CCEN＝1，2…(L-1)表2 L＝4、M＝16時(shí)各種方法的計(jì)算復(fù)雜度比較加法 乘法 存儲(chǔ)空間 信道估值PSP方法 5·1654·1656·164164·CCEMSP方法 20·1644·1642·164+4 CCE1階D-PSP方法5·1644·1646·163163·CCE2階D-PSP方法5·1634·1636·162162·CCE3階D-PSP方法5·1624·1626·16 16·CCE在實(shí)際通信中，對(duì)于突發(fā)通信不同調(diào)制方式的數(shù)據(jù)幀，用本發(fā)明方法通過選擇合適的降階數(shù)N(N＝1，2…L-1)，能夠有效控制聯(lián)合最大似然均衡的運(yùn)算復(fù)雜度和存儲(chǔ)空間，使各幀數(shù)據(jù)處理具有大致相同的運(yùn)算開銷，從而可以充分利用系統(tǒng)有限的指令資源，很容易實(shí)現(xiàn)最佳的接收質(zhì)量。
(2)系統(tǒng)性能好本發(fā)明不但運(yùn)算復(fù)雜度低、方法簡單、易于實(shí)現(xiàn)，而且系統(tǒng)性能與采用現(xiàn)有的聯(lián)合信道跟蹤與最大似然均衡方法的系統(tǒng)性能接近。仿真實(shí)驗(yàn)表明，在正交相移鍵控(QPSK)調(diào)制方式下，本發(fā)明取不同的降階數(shù)N，其信噪比Es/N0在10.5dB到11.3dB之間時(shí)，誤碼率分別達(dá)到1×10-3，如圖4所示；在16進(jìn)制相移鍵控(16QAM)調(diào)制方式下，本發(fā)明取不同的降階數(shù)N，其信噪比Es/N0在17.5dB到19dB之間時(shí)，誤碼率也分別達(dá)到1×10-3，如圖5所示。


圖1是突發(fā)通信系統(tǒng)結(jié)構(gòu)2a是現(xiàn)有的聯(lián)合信道跟蹤與最大似然均衡方法的原理圖，圖2b是本發(fā)明的降階聯(lián)合信道跟蹤與最大似然均衡方法的原理3是本發(fā)明方法的實(shí)現(xiàn)流程4是本發(fā)明在QPSK調(diào)制下，計(jì)算機(jī)仿真的系統(tǒng)誤碼率曲線5是本發(fā)明在16QAM調(diào)制下，計(jì)算機(jī)仿真的系統(tǒng)誤碼率曲線圖具體實(shí)施方式
參照?qǐng)D1，已有突發(fā)通信系統(tǒng)的原理如背景技術(shù)所述。其中，均衡部分的主要作用是根據(jù)信道參數(shù)的初估矢量 對(duì)接收到的基帶畸變信號(hào)dk(k＝1，2…)進(jìn)行均衡處理，輸出判決數(shù)據(jù)s′k(k＝1，2…)以恢復(fù)出原始的發(fā)送信號(hào)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可靠接收。本發(fā)明利用突發(fā)信道特點(diǎn)，對(duì)聯(lián)合信道跟蹤與最大似然均衡方法PSP進(jìn)行簡化，提供一種基于降階的聯(lián)合信道跟蹤與最大似然均衡方法，即數(shù)據(jù)均衡方法(D-PSP)方法，以獲得相對(duì)最優(yōu)的接收性能和最低的計(jì)算復(fù)雜度。
參照?qǐng)D2a，已有的聯(lián)合信道跟蹤與最大似然均衡方法的原理可用維特比(Viterbi)柵格圖表示，其中CE代表信道跟蹤運(yùn)算，信道長度為L，每一個(gè)k時(shí)刻的ML個(gè)狀態(tài)μk包括μk，1，μk，2，…μk，ML，分別代表k時(shí)刻相應(yīng)的L個(gè)接收數(shù)據(jù)序列{dk，dk-1…dk-(L-1)}的所有可能的狀態(tài)判決序列{s′k，s′k-1…s′k-(L-1)}。在捕獲到信道參數(shù)的初估矢量 的條件下，突發(fā)通信接收信號(hào)前后碼元的判決具有很強(qiáng)的相關(guān)性，可以認(rèn)為k時(shí)刻進(jìn)入狀態(tài)μk的路徑代表的信道參數(shù)估計(jì)矢量 與出μk代表的信道參數(shù)估計(jì)矢量 幾乎不變。若信道長度為L，則μk-1中有L-1個(gè)分量保留在μk中。
根據(jù)以上原理，直觀地講，在進(jìn)入μk的信道估值基礎(chǔ)上，如果降低狀態(tài)的維數(shù)，也能較正確地估計(jì)出出μk的信道，這樣做的優(yōu)點(diǎn)是減小計(jì)算復(fù)雜度和運(yùn)算存儲(chǔ)空間。由于前后時(shí)刻的保留分量即保留的碼元判決值為L-1個(gè)，所以本發(fā)明方法的降階數(shù)N的最大取值為L-1，即N＝1，2…L-1。
參照?qǐng)D2b，相對(duì)于圖2a本發(fā)明在每一個(gè)k時(shí)刻狀態(tài)μk的個(gè)數(shù)減少為ML-N個(gè)，即μk，1，μk，2，…μk，ML-N，它們僅代表L-N個(gè)判決碼元序列{s′k，s′k-1…s′k-(L-N-1)}，而其余N個(gè)判決碼元序列{s′k-(L-N)…s′k-(L-1)}使用上一時(shí)刻的保留值，通過狀態(tài)的路徑回溯來獲得。
參照?qǐng)D3，本發(fā)明給出了基于降階的聯(lián)合信道跟蹤與最大似然均衡方法，即數(shù)據(jù)均衡方法(D-PSP)的具體實(shí)現(xiàn)流程，其過程為首先，對(duì)突發(fā)通信接收機(jī)進(jìn)行系統(tǒng)的初始化，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的捕獲和同步，并獲得初始信道參數(shù)估計(jì)矢量 然后，在此基礎(chǔ)上對(duì)幀頭之后的有效載荷數(shù)據(jù)dk(k＝1，2…)進(jìn)行基于降階的聯(lián)合信道跟蹤與均衡處理，輸出相應(yīng)的判決數(shù)據(jù)s′k(k＝1，2…)。設(shè)通信系統(tǒng)維特比結(jié)構(gòu)的判決深度為δ，按如下步驟具體的實(shí)現(xiàn)(1)求出信道參數(shù)估計(jì)矢量 在突發(fā)通信系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)信號(hào)的捕獲和同步，并獲得初始信道參數(shù)估計(jì)矢量 之后，首先根據(jù)信道參數(shù)的初估矢量 和接收信號(hào)dk(k＝1，2…)，在每一個(gè)k時(shí)刻，采用自適應(yīng)的遞推最小二乘RLS方法，通過以下四式對(duì)接收信號(hào)序列{dk，dk-1…dk-(L-1)}所有可能狀態(tài)μk的信道參數(shù)矢量進(jìn)行估計(jì)，得到k時(shí)刻相應(yīng)的信道參數(shù)估計(jì)矢量 即e(μk)=dk-h^*(μk-1)S′NT(μk)]]>g(μk)=p(μk-1)S′NT(μk)w+S′N*(μk)p(μk-1)S′NT(μk)]]>
p(μk)=1w[p(μk-1)-g(μk)S′N*(μk)p(μk-1)]]]>h^(μk)=h^(μk-1)+g(μk)e*(μk)]]>式中符號(hào)(·)*代表共軛運(yùn)算，e(μk)為誤差信號(hào)，即接收信號(hào)dk與期望輸出信號(hào)h^*(μk-1)S′NT(μk)]]>的差值，w為遺忘因子，g(μk)為卡爾曼(Kalman)增益矢量，p(μk)為相關(guān)矩陣，S′N(μk)代表k時(shí)刻狀態(tài)μk對(duì)于接收數(shù)據(jù)序列{dk，dk-1…dk-(L-1)}的判決序列{s′k-(L-1)…s′k-1，s′k}。在自適應(yīng)RLS方法中，當(dāng)k＝1開始啟動(dòng)第一次運(yùn)算時(shí)，p(μk)的初始值p(μ0)取單位矩陣， 的初值為信道參數(shù)的初估矢量，即h^(μ0)=h^0.]]>(2)求出路徑分支度量增量λ(μk→μk+1)根據(jù)步驟(1)得到的k時(shí)刻所有狀態(tài)μk相應(yīng)的信道參數(shù)估計(jì)矢量 進(jìn)一步計(jì)算出接收信號(hào)在k時(shí)刻到k+1時(shí)刻從所有可能狀態(tài)μk轉(zhuǎn)移到狀態(tài)μk+1的路徑分支度量增量λN(μk→μk+1)。對(duì)于降N階D-PSP方法，其中計(jì)算所用到的信息碼元的判決序列是通過深度為N的分支路徑回溯得到的，具體的實(shí)施方式是在估計(jì)出 的基礎(chǔ)上，通過下式計(jì)算出k時(shí)刻到k+1時(shí)刻降N階D-PSP方法從狀態(tài)μk轉(zhuǎn)移到狀態(tài)μk+1的路徑分支度量增量λN(μk→μk+1)λN(μk→μk+1)=|dk+1-h^(μk)S′NT(μk+1)|2]]>式中符號(hào)(·)T代表轉(zhuǎn)置運(yùn)算，S′N(μk+1)代表對(duì)于接收數(shù)據(jù)的判決序列{s′k+1-(L-1)…s′k，s′k+1}，由下式獲得S′N(μk+1)＝S′N，Map(μk+1)+S′N，Trace(μk+1)對(duì)于降N階的D-PSP方法，其中S′N，Map(μk+1)代表狀態(tài)μk+1直接映射的L-N個(gè)信息碼元的判決序列{s′k+1-(L-N-1)，…s′k，s′k+1}，而S′N，Trace(μk+1)則代表通過分支路徑回溯得到的其余N個(gè)信息碼元的判決序列{s′k+1-(L-1)，…s′k+1-(L-N)}，其分支路徑的回溯深度為降階階數(shù)N，即S′N，Trace(μk+1)＝Path_trace[μk-N→μk]式中Path_trace[·]代表分支路徑的回溯運(yùn)算，具體的回溯過程為首先找出到達(dá)狀態(tài)μk+1的前一時(shí)刻(即k時(shí)刻)狀態(tài)μk，得出相應(yīng)的判決信號(hào)s′k+1-(L-1)；再向前找出到達(dá)狀態(tài)μk的前一時(shí)刻狀態(tài)(即k-1時(shí)刻)狀態(tài)μk-1，得出相應(yīng)的判決信號(hào)S′k+1-(L-2)……類似地，一直找到(k+1)-N時(shí)刻的狀態(tài)μ(k+1)-N，得出相應(yīng)的判決信號(hào)s′k+1-(L-N)，從而獲得N個(gè)信息碼元的判決序列{s′k+1-(L-1)，…s′k+1-(L-N)}。
(3)求出路徑分支度量Γ(μk+1)根據(jù)步驟(2)得到狀態(tài)μk轉(zhuǎn)移到狀態(tài)μk+1的路徑分支度量增量λN(μk→μk+1)，在已有k時(shí)刻接收信號(hào)所有可能狀態(tài)μk的路徑分支度量Γ(μk)的基礎(chǔ)上，求出k+1時(shí)刻接收信號(hào)序列{dk+1，dk…dk-(L-2)}所有可能狀態(tài)μk+1的路徑分支度量Γ(μk+1)，具體的實(shí)施方式是在計(jì)算出路徑分支度量增量λN(μk→μk+1)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步求出狀態(tài)μk+1的幸存路徑分支度量函數(shù)Γ(μk+1)，它由到達(dá)狀態(tài)μk+1的最小幸存路徑狀態(tài)決定，即Γ(μk+1)=minμk[Γ(μk)+λN(μk→μk+1)]]]>=minμk[Γ(μk)+|dk+1-h^(μk)S′NT(μk+1)|2]]]>(4)輸出判決信號(hào)s′(k+1)-δ根據(jù)步驟(3)得到的k+1時(shí)刻所有狀態(tài)μk+1的路徑分支度量Γ(μk+1)，找出具有最小分支度量的狀態(tài)，通過對(duì)最小分支度量的狀態(tài)進(jìn)行路徑回溯，輸出該時(shí)刻相應(yīng)的判決信號(hào)s′(k+1)-δ。具體的回溯過程為若系統(tǒng)判決深度為δ，首先找出到達(dá)狀態(tài)μk+1的前一時(shí)刻(即k時(shí)刻)狀態(tài)μk，然后再找出到達(dá)狀態(tài)μk的前一時(shí)刻狀態(tài)(即k-1時(shí)刻)狀態(tài)μk-1……依次類推，一直找到(k+1)-δ時(shí)刻的狀態(tài)μ(k+1)-δ，對(duì)其進(jìn)行碼元判決，輸出該時(shí)刻相應(yīng)的判決信號(hào)s′(k+1)-δ。從而完成降N階D-PSP方法的一次聯(lián)合數(shù)據(jù)檢測(cè)。
按照上述步驟可以完成k+1時(shí)刻基于降階的聯(lián)合信道跟蹤與均衡D-PSP處理，輸出相應(yīng)的判決信號(hào)s′(k+1)-δ。然后返回步驟(1)，開始下一時(shí)刻新的D-PSP聯(lián)合數(shù)據(jù)檢測(cè)……依次類推，完成對(duì)于接收信號(hào)序列dk(k＝1，2…)的均衡，最終輸出圖1所示相應(yīng)的判決數(shù)據(jù)序列s′k(k＝1，2…)，從而在有效降低運(yùn)算復(fù)雜度和存儲(chǔ)空間的條件下，實(shí)現(xiàn)突發(fā)通信數(shù)據(jù)的最大似然可靠接收。
突發(fā)通信系統(tǒng)采用本發(fā)明方法后，其性能可通過如下計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)給出。
實(shí)驗(yàn)1仿真信道采用CCIR推薦的Watterson模型，突發(fā)信道衰落率fr與等效瑞利多徑衰落信道的隨機(jī)序列產(chǎn)生率fc之間有以下關(guān)系式。
fr=1.47*4.4fc2π(2m+1)2]]>在突發(fā)通信典型的1Hz衰落率、信道長度L為4的信道條件下，仿真采用的數(shù)據(jù)傳輸速率為32kbps，每個(gè)碼元采樣5點(diǎn)，載波頻率為40MHz，噪聲為加性高斯白噪聲，系統(tǒng)傳輸數(shù)據(jù)沒有加交織和糾錯(cuò)編碼處理，調(diào)制方式為QPSK時(shí)，仿真得出系統(tǒng)的誤碼率曲線如圖4所示。為了便于比較，圖4中還模擬了已知信道下的Viterbi均衡方法、PSP方法及MSP方法，因此可以把已知信道下的誤碼率曲線看作各種方法的性能上界。從圖4中可見，QPSK調(diào)制方式下的一階D-PSP方法性能與PSP方法接近，二階D-PSP方法的誤碼率性能較PSP方法僅下降0.5dB左右。MSP方法在突發(fā)信道下的誤碼率性能介于D-PSP的二階和三階D-PSP方法之間，但其計(jì)算復(fù)雜度隨著調(diào)制進(jìn)制數(shù)M的增大而迅速增加。信噪比Es/N0在10.5dB到11.3dB之間時(shí)，D-PSP方法的誤碼率分別達(dá)到1×10-3，經(jīng)過碼效率為1/2的卷積碼或Turbo碼編碼之后系統(tǒng)誤碼率能夠達(dá)到10-6，從而可實(shí)現(xiàn)突發(fā)通信數(shù)據(jù)的可靠接收。
實(shí)驗(yàn)2類似于實(shí)驗(yàn)1，仿真信道也采用CCIR推薦的Watterson模型，且信道衰落率、信道長度、碼元采樣點(diǎn)、載波頻率等系統(tǒng)仿真條件均相同。在16QAM的調(diào)制方式下，仿真采用的數(shù)據(jù)傳輸速率為64kbps，系統(tǒng)傳輸數(shù)據(jù)沒有加交織和糾錯(cuò)編碼處理，得到的誤碼率曲線如圖5所示。為了便于比較，圖5中也模擬了已知信道下的Viterbi均衡方法、PSP方法及MSP方法，因此可以把已知信道下的誤碼率曲線看作各種方法的性能上界。類似于圖4的結(jié)果，從圖5中可見，16QAM調(diào)制方式下的一階D-PSP方法性能與PSP方法接近，二階D-PSP方法的誤碼率性能較PSP方法僅下降0.8dB。MSP方法在突發(fā)信道下的誤碼率性能介于D-PSP的二階和三階D-PSP方法之間，但其計(jì)算復(fù)雜度隨著調(diào)制進(jìn)制數(shù)M的增大而迅速增加。當(dāng)信噪比Es/N0在17.5dB到19dB之間時(shí)，D-PSP方法的誤碼率也分別達(dá)到1×10-3，經(jīng)過碼效率為1/2的卷積碼或Turbo碼編碼之后系統(tǒng)誤碼率能夠達(dá)到10-6。
上述兩實(shí)驗(yàn)結(jié)果均證明，采用本發(fā)明的方法可確保突發(fā)通信的高質(zhì)量數(shù)據(jù)接收。
權(quán)利要求
1.一種用于突發(fā)通信的數(shù)據(jù)均衡方法D-PSP，按如下步驟進(jìn)行①由信道參數(shù)的初估矢量 和接收信號(hào)dk(k＝1，2…)，在每一個(gè)k時(shí)刻，采用自適應(yīng)RLS方法對(duì)接收信號(hào)序列{dk，dk-1…dk-(L-1)}所有可能狀態(tài)μk的信道參數(shù)矢量進(jìn)行估計(jì)，得到k時(shí)刻相應(yīng)的信道參數(shù)估計(jì)矢量 其中L為突發(fā)信道長度；②由得到的k時(shí)刻相應(yīng)的信道參數(shù)估計(jì)矢量 通過公式λN(μk→μk+1)=|dk+1-h^(μk)S′NT(μk+1)|2]]>計(jì)算出接收信號(hào)在k時(shí)刻到k+1時(shí)刻從所有可能狀態(tài)μk轉(zhuǎn)移到狀態(tài)μk+1的路徑分支度量增量λN(μk→μk+1)，式中符號(hào)(·)T代表轉(zhuǎn)置運(yùn)算，S′N(μk+1)代表對(duì)于接收數(shù)據(jù)的判決序列{s′k+1-(L-1)…s′k，s′k+1}，由下式獲得S′N(μk+1)＝S′N，Map(μk+1)+S′N，Trae(μk+1)其中，N(N＝1，2…L-1)為降低聯(lián)合信道跟蹤與最大似然均衡的階數(shù)，S′N，Map(μk+1)代表狀態(tài)μk+1直接映射的L-N個(gè)信息碼元的判決序列{s′k+1-(L-N-1)，…s′k，s′k+1}，而S′N，Trace(μk+1)則代表通過分支路徑回溯得到的其余N個(gè)信息碼元的判決序列{s′k+1-(L-1)，…s′k+1-(L-N)}；③由得到的路徑分支度量增量λN(μk→μk+1)，在已有k時(shí)刻接收信號(hào)所有可能狀態(tài)μk的路徑分支度量Γ(μk)的基礎(chǔ)上，利用公式Γ(μk+1)=minμk[Γ(μk)+λN(μk→μk+1)]]]>求出k+1時(shí)刻接收信號(hào)序列{dk+1，dk…dk-(L-2)}所有可能狀態(tài)μk+1的路徑分支度量Γ(μk+1)；④由k+1時(shí)刻所有狀態(tài)的路徑分支度量Γ(μk+1)，找出具有最小分支度量的狀態(tài)，通過對(duì)最小分支度量的狀態(tài)進(jìn)行路徑回溯，輸出該時(shí)刻相應(yīng)的判決信號(hào)s′(k+1)-δ，其中δ為系統(tǒng)判決深度。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟①所述的采用自適應(yīng)RLS方法對(duì)k時(shí)刻接收信號(hào)序列{dk，dk-1…dk-(L-1)}所有可能狀態(tài)μk的信道參數(shù)矢量進(jìn)行估計(jì)，是通過如下四式得出k時(shí)刻相應(yīng)的信道參數(shù)估計(jì)矢量 e(μk)=dk-h^*(μk-1)S′NT(μk)]]>g(μk)=p(μk-1)S′NT(μk)w+S′N*(μk)p(μk-1)S′NT(μk)]]>p(μk)=1w[p(μk-1)-g(μk)S′N*(μk)p(μk-1)]]]>h^(μk)=h^(μk-1)+g(μk)e*(μk)]]>式中符號(hào)(·)*代表共軛運(yùn)算，e(μk)為誤差信號(hào)，即接收信號(hào)dk與期望輸出信號(hào) 的差值，w為遺忘因子，g(μk)為卡爾曼增益矢量，p(μk)為相關(guān)矩陣，S′N(μk)代表k時(shí)刻狀態(tài)μk對(duì)于接收數(shù)據(jù)序列{dk，dk-1…dk-(L-1)}的判決序列{s′k-(L-1)…s′k-1，s′k}；當(dāng)k＝1開始啟動(dòng)第一次運(yùn)算時(shí)，p(μk)的初始值p(μ0)取單位矩陣， 的初值為信道參數(shù)的初估矢量，即h^(μ0)=h^0.]]>
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟②所述的其余N個(gè)信息碼元的判決序列S′N，Trace(μk+1)通過分支路徑回溯而得到的具體過程為首先找出到達(dá)狀態(tài)μk+1的前一時(shí)刻，即k時(shí)刻的狀態(tài)μk，得出相應(yīng)的判決信號(hào)s′k+1-(L-1)；再向前找出到達(dá)狀態(tài)μk的前一時(shí)刻狀態(tài)，即k-1時(shí)刻的狀態(tài)μk-1，得出相應(yīng)的判決信號(hào)s′k+1-(L-2)……類似地，一直找到(k+1)-N時(shí)刻的狀態(tài)μ(k+1)-N，得出相應(yīng)的判決信號(hào)s′k+1-(L-N)，從而獲得N個(gè)信息碼元的判決序列{s′k+1-(L-1)，…s′k+1-(L-N)}。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟④所述的對(duì)k+1時(shí)刻最小分支度量的狀態(tài)μk+1進(jìn)行路徑回溯的具體過程為若系統(tǒng)判決深度為δ，首先找出到達(dá)狀態(tài)μk+1的前一時(shí)刻，即k時(shí)刻的狀態(tài)μk，然后再找出到達(dá)狀態(tài)μk的前一時(shí)刻狀態(tài)，即k-1時(shí)刻的狀態(tài)μk-1……依次類推，一直找到(k+1)-δ時(shí)刻的狀態(tài)μ(k-1)-δ，對(duì)其進(jìn)行碼元判決，輸出該時(shí)刻相應(yīng)的判決信號(hào)s′(k+1)-δ。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種用于突發(fā)通信的數(shù)據(jù)均衡方法。以解決現(xiàn)有聯(lián)合信道跟蹤與最大似然均衡方法在突發(fā)通信中難以實(shí)現(xiàn)的問題。其技術(shù)原理是由信道參數(shù)的初估矢量，對(duì)接收到的基帶畸變信號(hào)進(jìn)行均衡處理，輸出判決數(shù)據(jù)，以恢復(fù)出原始的發(fā)送信號(hào)。具體步驟為根據(jù)信道參數(shù)的初估矢量
文檔編號(hào)H04L27/01GK1599364SQ200410026400
公開日2005年3月23日 申請(qǐng)日期2004年8月16日 優(yōu)先權(quán)日2004年8月16日
發(fā)明者李贊, 常義林, 蔡覺平, 金力軍 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)