短波信道（共7篇）
短波信道 篇1
0 引言
在通信系统设计中,需要进行通信链路计算,以决定发射功率、接收灵敏度及天线设计增益,而链路计算中,非常重要的一个参数即是链路损耗,在短波通信链路中,电波的自由空间损耗和电离层吸收损耗是组成短波通信链路损耗的主要参量[1],电离层吸收损耗随日落、日出及太阳风暴等其他因素变化剧烈[2],在短波通信链路损耗中占主导地位,因此获得短波通信链路损耗非常重要。而在实际工作中,通常会选择一个参考值来计算,但该值的选择随着空间和时间的变化各不相同,因此设计的短波通信系统可靠性不高,这也是制约短波通信应用的一个重要因素。
电离层垂直探测仪,也叫测高仪,是一种专门用于电离层研究的工具,它垂直向上发射可连续变化频率的高频无线电波,当无线电波到达电离层后,由于电离层具有反射高频无线电波的特性,所以有部分电波能量将反射回地面,测高仪接收系统接收该电磁波,通过测量电波能量、返回时间来获得电离层探测链路损耗和电离层对高频无线电波的频率选择特性(电离层对不同频率的电磁波反射高度和吸收程度不同),电离层反射高度与频率的关系曲线就是电离层频高图[2],该图谱为电离层研究的原始参考资料,在该图谱中加入回波能量幅度,即为三维频高图。
将垂直探测仪收发装置放置于两地,则电离层频高图就演变为两地间短波链路测试图谱,该图谱反映了在两地间短波传播的模式及可用频率等信息,如果是三维频高图则可以获得短波链路损耗,但是电离层垂直探测仪对回波能量测量精度有限,将该值直接应用于短波通信系统链路计算,也不能提高短波通信系统可靠性。而提高电离层回波能量测量的精度,获得精确的电离层损耗是本文的主要工作。
1 工作原理
1.1 电离层环境与短波通信
大气层之上,高度60~500 km以上的区域,一部分空气分子被太阳紫外线电离产生电离气体。这些电离气体称为等离子体,这一区域称为电离层。由于太阳辐射光线穿透大气层不同区域时的能力不同,以及电离层受到辐射的昼夜变化,使电离层电子密度的分布存在着明显的随高度和经纬度而不同的空间结构变化,以及随昼夜、季节与太阳活动周期而不同的时间变化。
电波传播理论中的阿普顿-哈特里公式指出,不计碰撞和地磁场的影响,对应于电离层中某一高度的电子密度值N,各有一个频率(fN)值。根据这一理论,短波通信系统的高频无线电信号通过天线向电离层辐射时,其频率等于fN时,电波就从与N相对应的高度反射回来[2]。这即是短波通信的基本原理。当无线电波垂直向上进入电离层时:
上式将相应物理常数代入后,则得:
式中:f为探测信号频率,也是经电离层返回信号频率(单位:MHz);Ne为电子浓度(单位:个/cm3)。
由于电子浓度有最大值,当无线电波大于一定的频率以后,电波将不再被反射回地面,这个频率叫做最高可用频率。当电波斜向入射到电离层时,其最高可用频率和垂直入射最高可用频率存在以下关系:
式中:f0为斜向探测电波频率;fv为垂直探测电波频率;φ0为入射角。
1.2 国产TYC测高仪
国产TYC测高仪(见图1)是一种数字式电离层垂直探测设备,是中国电波传播研究所的第五代研制成果,它由发射机、接收机、天线、频率合成器、控制器和计算机组成,各分系统在控制器的控制下同步工作。首先,控制器控制合成器产生1~32 MHz连续变化的高频信号,该信号通过探测仪发射系统,垂直向上向电离层辐射电波,当垂直入射电波信号频率(f)与某高度电离层电子浓度Ne所对应的等离子频率fN相等时,电波就会从该高度反射折回地面。垂直接收系统接收返回信号,记录电离层的特征信息,并形成电离层能反射的频率与其相对应的等效反射高度的关系图(简称频高图),并反映出各层电子浓度分布。
1.3 短波信道探测系统
1.3.1 系统设计
充分利用国产TYC测高仪成熟技术,改造高频接收机,增加信号采集与处理模块,将接收机中频信号进行高速采集,再用专用信号处理器DSP对信号进行处理分析,提取回波信号能量、时延。短波信道探测系统设计如图2所示。
1.3.2 接收机设计
由于需要精确测量电离层回波能量,因此接收机必须具备较好的线形增益和动态范围,在本次设计中,接收机增益设计为64 dB,动态范围设计为90 dB。这是本次系统设计的难点也是重点。
由于数字接收机信号输入幅度要求≤2 Vp-p(10 dBm),因此接收机工作在线性范围内的最大输入信号幅度表示为:
当信号幅度大于AMAX时,接收机工作在非线性放大区,此时接收机的线性动态范围为:
设计程控衰减器来拓宽接收机线性动态范围,程控衰减器设计为0~40 dB可控衰减,当信号大于AMAX时,启动衰减器,减小输入信号,使接收机工作在线性范围内,因此接收机实际线性动态范围为:
2 实例分析和讨论
利用以上设计系统,对北京-青岛短波通信链路进行了测试,获得了以下数据:
图3给出了6.15 MHz通信信号探测图谱,图中横坐标为采样点,起始距离为600 km,每个采样点对应5 km探测距离,纵坐标为回波信号幅度,该通信频率有三个反射点,分别在E层、F1层和F2层,信号发射功率为1 kW,回波功率如图3所示(接收机增益为64 dB),经计算可得,在6.15 MHz,该通信链路的E层、F1层、F2层损耗分别是126.04 dB,120.02 dB,127.98 dB。如设计短波电台接收灵敏度为-100 dBm,则该短波系统发射功率只需-100 dBm+120.02 dB=20 dBm,即0.1 W(一般短波系统均有一定的冗余设计,实际发射功率略大于该值)。
将1~20.2 MHz频率间隔为30 kHz的整个短波波段探测数据合成,得到如图4所示图谱,从该图谱上不但可以获得每个频点的链路损耗值,也可以得到信道随频率变化的趋势。
3 结语
以上介绍了在国产TYC测高仪的基础上,设计短波通信信道探测系统,该系统能够实时地获得多个频点高精度短波通信链路损耗信息,这对短波通信系统的设计和应用具有非常重要的意义,也可以在此基础上展开短波通信选频及频谱管理研究。
参考文献
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宽带短波信道建模方法研究 篇2
短波通信是指利用波长为100～10m的电磁波所进行的无线电通信。短波通信由于其通信距离远, 易于实现, 适合在移动状态的车、船、飞机等平台上工作, 被广泛应用于政府、外交、气象、商业等部门, 同时也是军事通信的重要组成部分。虽然自20世纪60年代以来, 卫星通信的出现使得短波通信遭到一定的冷落, 但是, 随着近年来短波电波传输、电离层特性和信道特性的研究, 自适应选频、自适应均衡及自适应速率控制等技术取得的一系列成果, 使短波通信在克服多径衰落, 改善通信质量, 提高系统有效性和可靠性上取得了突破性进步, 短波通信进入了高质量传输信息的新阶段[1]。
信道是信息传输的媒介, 信道特性的优劣会对信号传输的质量产生根本的影响, 对于高速短波通信系统而言尤其如此。因此, 建立准确而可靠的宽带短波信道模型是高速短波通信系统设计的理论基础和关键。
对于短波宽带信道并没有严格的定义, 根据目前掌握的资料, 宽带短波信号的设计带宽为1MHz, 因此该信道为频率选择性信道。本文对目前国内外宽带短波信道建模方法进行了分析和总结, 为宽带高速短波通信系统设计提供了理论支持。
1 Watterson信道模型
Watterson模型是由C.C.Watterson等人在1969年提出的, 是一种典型的高斯散射模型[2]。该模型比较全面地考虑了短波信道的多径时延、瑞利衰落以及多普勒效应等特性, 因而在大多数情况下能够较好地反映短波信道的特性, 且具有较低的复杂度, 因而被CCIR推荐并广泛使用。目前的宽带短波信道模型均是对该模型进行改进而得到的。
需要说明的是, Watterson信道模型的带宽不超过12k Hz。该模型成立的基础是下面三个基本假设:
(1) 抽头增益函数iG (t) 是复高斯过程, 其幅度服从瑞利分布, 相位服从均匀分布;
(2) 抽头增益函数iG (t) 在统计上是相互独立的。
(3) 多普勒扩展频率的功率谱密度满足统计高斯分布, 每个抽头增益函数iG (t) 的实部和虚部分别是两个相互独立的高斯分布, 每个抽头增益函数的功率谱也服从高斯分布。
Watterson模型由均匀抽头延迟线, 多路随机噪声产生器, 抽头调制器、信号相加器等组成, 其基本结构如图1所示。
如图1所示, 模型中输入信号S (t) 经不同的时延后, 分别在m个抽头处输出, 模拟的多波信道的多径传输信号, 每个抽头信号再由一个复抽头增益Gi (t) 调制, 各路已调信号在输出端与加性噪声相加, 得到输出信号r (t) 。噪声输入信号产生的是多路相互独立的高斯噪声, 抽头延迟线主要用来模拟振幅服从Rayleigh分布、相位服从均匀分布的输出合成信号。用m表示短波信道的多径数目, 一般有m≤8, 则输出信号r (t) 可以表示为
式中, ci (t) 是第i条路径的信号幅度, τi是第i条路径的相对时延, fDi是第i条路径的多普勒频移。
在此基础上, 可以得到短波信道的时变传输函数:
其中, 抽头增益函数iG (t) 是复高斯过程, 其幅度服从瑞利分布, 可表示为:
式中, Gia (t) 和Gib (t) 是两个幅度服从瑞利分布, 相位服从均匀分布的随机过程, 且二者都具有相互独立的虚部和实部, 抽头增益函数可以表示为
实部和虚部的联合概率密度可表示为
Cia (0) 是Gia (t) 的自相关函数值Gia (∆t) 在∆t0=时的值。
Watterson模型虽然被CCIR推荐并得到了广泛使用, 但该模型也有一些局限, 主要体现在三个方面:
(1) Watterson模型是一个静态的窄带模型, 有效带宽不超过12k Hz, 只满足10分钟内短波信道实测数据;
(2) Watterson模型中没有对延迟功率谱进行建模, 其中的多普勒频移也不能随时间延迟值而变化。
(3) 多普勒频谱扩展的高斯功率谱形状并不能适用于所有的高频电离层传播模式。
Watterson模型的上述局限使得其只适合于低数据传输速率的场合, 在更高速率或带宽的短波通信系统设计中, 需要使用新的信道模型。
2 几种宽带短波信道建模的方法
目前, 宽带短波信道建模的方法主要可以分为两类, 一类是统计建模方法, 一类是确定性建模方法。下面对各种方法进行详细说明。
2.1 子带并行——宽带窄带化模型
1977年, Van der Perre L等人采用多路DSP并行处理的方式实现了对宽带短波信道的模拟[3]。该模型是对Watterson模型的扩展, 在该模型中, 宽带信号被分解成频域上的若干子频段, 子频段的带宽小于信道的相干带宽。其基本原理图如图2所示。
在仿真系统中, 输入信号经过模数转换变换为数字信号后, 首先经过分解滤波器, 将宽带信号划分为M个子带信号。然后, 各个子带信号分别经过M倍抽取, 使信号采样率降低, 以方便后续的低速处理。各子带信号经过分别处理之后, 经过M倍插值, 利用合成滤波器对各子带数字信号进行合并处理, 最后经数模转换后输出。其中, 每个子带系统的原理图如图3所示。
图中, Ai (f, t) 表示路径增益, τi (f, t) 表示时间延迟。每个子带系统不同于Watterson模型, 其每支路信号经历可变的增益和延迟, 因而适用范围更广, 可仿真典型和恶劣的情形, 并易于调整。子带并行一宽带窄带化模型的信号带宽最高可达1MHz, 但在模拟过程中, 需要大量的实测参数, 同时实现复杂度高, 因此, 用于计算机仿真时存在计算时间长、实时性差的缺点。在实际应用中, 当用该模型处理带宽高达1MHz的信号时, 计算量很大, 必须采用多个处理器, 以并行处理的方式来执行所需要的复杂计算。
2.2 后接群延迟特性滤波器的Watterson改进模型
Milson在2000年提出在Watterson模型后接一个抛物线相位相应、平坦幅度响应的群延迟滤波器模型来模拟信道的群延迟特性, 改进Watterson模型的不足[4]。其原理图如图4所示。
该模型适用于直接序列扩频通信 (DSSS) , NVIS传输模式。该种建模方法认为宽带信道内的频率分量是相关的, 但实际情况是相隔几赫兹的频率分量将经历相互独立的衰落, 因而该方法具有一定的局限性。
2.3 后接高斯随机延迟的Watterson改进模型
Lacaze在1999年首次提出后接高斯随机延迟的Watterson改进模型[5]。该模型假设由于电离层的影响, 每条传输路径上的传输延迟服从高斯分布。该模型的原理框图如图5所示。
当发射信号为频率ω0的正弦波时, 该模型的输出信号可以表示为:
其中, bk为第k支路传输的能量, αk为第k支路的平均时延, Ak (t) 为第k支路的随机延迟, 服从高斯分布, w′k为第k支路的多普勒频移, 多径路数n一般取6。
该模型实现系统比较简单。但该模型假设每条径的时延变化服从高斯分布, 且能量不变, 这样的假设没有得到实测的验证, 因而该模型没有得到广泛的认可。
2.4 Vogle信道模型
该模型由Vogler和Hoffmeyer在首先提出, 其基本思路是根据Wanger等人的实验数据推导出信道传递函数、脉冲响应以及散射函数, 从而得到宽带短波信道的数学模型[6]。
该模型中, 信道的输出信号表达式为:
其中, 是输入信号的频响, 是信道的传递函数, fc是载波频率, f是基带信号频率, 且有, τ为由传输距离和电离层的色散特性引起的时延, n表示特殊的多径模式。传递函数的非随机解析表达式为:
2.5 ITS信道模型
1997年, 美国电信协会 (ITS) 的Mastrangelo等人在Vogler模型的基础上推出的又一个被广泛推荐的参考模型[7], 被称为ITS模型, 它适合于宽带和窄带两种情况。但是ITS模型并没有象Watterson短波信道模型那样被ITU推荐为标准模型, 因为尚有很多关键的问题没有得到很好的解决。
ITS模型的信道冲击响应为:
其中, hpn (t, τ) 为第n条传播路径的脉冲响应, 多径传播路数为N, pn (τ) 表示第n条路径的延迟功率谱分布, 对于宽带短波信道, 其传输模型延迟功率谱分布为Gamma分布, np (τ) 可以表示为
∆为宽度控制量, τc控制延迟偏移量, α控制分布的对称性。Dn (t, τ) 是第n条子路径的确定性相位函数, 其表达式为:
式中, fs是时间延迟τ=τc时多普勒频移的值, b (f=s-fsL) / (τc-τL) 是τL<τ<τc时多普勒频移随时间延迟τ的变化率, fsL是多普勒频移在τ=τL处的值。
Ψn (t, τ) 是第n条路径的随机调制函数, 该函数由大量时间序列的随机复数构成, 主要用来描述了短波信道中的多普勒扩展的瑞利衰落过程。在仿真中, 随机调制函数是由复高斯
噪声通过高斯型窄带滤波器而产生的复随机时间序列来实现的。
3 宽带短波信道建模方法性能分析
上述的目前五种宽带短波信道建模方法中, 前三种都是以Watterson模型为基础, 对其进行一些改进, 以使之适应宽带通信系统的要求。后两种模型是基于统计建模思想, 可以看做是一个广义的Watterson模型。
子带并行方法是针对宽带短波信道仿真器的实际设计需求提出的, 其本质上可以看做是一种硬件实现方案。该方法首先利用分解滤波器使将输入信号分解为若干个子带, 每个子带的带宽小于相干带宽, 这也就使得不同子带的衰落不具有相关性。在实际模拟过程中, 由于需要事先存储信道的具体参数, 因而增加系统的空间复杂度, 同时, 需要多个子带并行计算机同时计算, 这也增加了仿真时的计算量。
后接群延迟滤波器的Watterson改进模型主要应用于直接序列扩频通信和NVIS传输模式中。这种方法认为频带内频率分量是相关的, 而实际工程中, 相隔几kHz的频率分量将不具有相关性, 因而这种方法具有一定的局限性。
后接高斯随机延迟的Watterson改进模型假设每条径的时延变化服从高斯分布, 而且能量不变, 但这样的假设没有得到实测的验证, 虽然该模型实现较简单, 但并没有得到广泛的认可。
Vogler模型和ITS模型是均是基于统计建模思想, 后者是前者的一个发展, 但是没有根本的改变。二者是属于美国NRL和ITS经过长期研究和测试的得到的抽象数学模型, 从理论上讲可以看成是广义Watterson模型。不同之处在于, Watterson模型把每个传播模式看成一个抽头, 并且乘上一个衰减因子, 而ITS模型的每一个模式由多个抽头延迟线组成, 每一个延迟线经历独立的衰落, 其权重按照功率延迟线的幅度分配。
从工程实现的角度来看, ITS模型很好地体现了模式内的功率延迟分配情况, 提高了模内分辨率, 进一步也提高了信道仿真建模的准确性。从实测来看, 这个模型很好的体现了信道特征, 因而是目前应用最广泛的宽带短波信道模型。
4 结论
本文总结了国际上流行的几种宽带短波信道的建模方法, 分析了其适用范围、建模思想、实现复杂度和存在的问题, 并根据宽带短波信道的研究现状, 指出了ITS宽带短波信道模型能够较好地体现宽带短波信道的特征, 且准确度高于其他模型, 并具有较高的可实现性。该结论对于宽带短波信道建模的研究具有重要的指导意义。
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短波信道模拟的计算机仿真 篇3
为使各短波波形标准间相互兼容, 大多数短波波形标准都规定了其对BER的性能要求。各短波通信设备开发商在开发产品时, 必须测量所开发产品的性能是否满足标准规定的指标, 而这种测量往往需要在实际的通信环境中进行大量的、远距离的外场实验和长时间的测试, 这需要花费大量的人力、物力, 而且不能保证相同的测试条件和信道条件, 也不能人为地改变信道参数。文献[1]提出了一种测试高频系统性能的方法, 事先对高频信道进行数据采集, 而后利用回放技术来测试系统性能。在通信系统的仿真中, 信道模拟器对真实信道的逼近程度, 直接影响到通信系统仿真所得性能参数的有效性。因而, 开发性能良好的短波信道模拟器是十分必要的。
国内外一些研究单位和公司相继研究开发了信道模拟器。比如国内1994年浙江大学信息与电子工程系采用Watterson模型开发了一种4kHz带宽的基带实时高频信道模拟器;解放军电子工程学院1999年进行半实物话音信道的模拟设计, 这些模拟器的主要不足是功耗过高, 体积庞大, 可控性不高。国外也有成型短波信道模拟产品, 如Rockwell公司的MDM-3001等, 虽然模拟结果较好, 但是购买费用昂贵[2]。
文献[3] 基于Watterson 模型提出了一种纯软件信道模拟算法。文献[4]在Watterson 信道模型的基础上采用Simulink 对短波信道进行了仿真。文献[5] 采用Matlab 的OOP 技术对其进行建模仿真。本文详细推导了被广泛使用的短波电离层信道模型 (Watterson模型) 的原理, 通过Matlab编程仿真了军标所给短波信道参数下直观的时域信号波形, 较好地模拟了短波信道的衰落特性。
1Watterson模型原理
短波电离层信道在时间和频率上都是非平稳的, 但是如果只考虑带宽小于10 kHz的窄带信道, 在足够短的时间 (比如小于10 min) 内, 大多数信道近似于平稳, 可以用静态模型来描述, 即Watterson信道模型[6], 如图1所示。输入信号经过理想的时延线被分送到一些可调节的时延抽头, 每路抽头带有可分解的电离形式的分量;每路时延信号由一个基带抽头增益调制其幅度和相位;各路调制信号与加性白高斯噪声相加得到输出信号。
Watterson信道模型的三个基本假设:
(1) 高斯散射假设。每个抽头函数Gi (t) 是一个可以产生瑞利衰落的复高斯过程。
(2) 独立性假设。各个抽头增益函数间是独立的。
(3) 高斯型频谱假设。每个抽头增益频谱可看成是两个高斯型频率函数的总和。
复随机抽头增益函数Gi (t) 定义为:
式中:a和b表示路径中的两个磁力子分量;fia和fib为两个磁力子分量所对应的多普勒频移;Gia (t) 和Gib (t) 是两个各态历经的、相互独立的、二变量的复高斯随机过程, 它们的均值为零, 并且有相同均方根值和频谱的独立正交分量:
gia (t) 和undefinedia (t) 是独立实高斯过程, 其单一时间联合概率密度函数为:
式中:Ria (0) 是Gia (t) 在Δt=0时的自相关, 表示信道中各磁力子分量传送的输出功率与信道输入功率的比值。
同时, gia (t) 和undefinedia (t) 的功率谱相同, 即:
式中:FT{·}表示傅氏变换。
Gia (t) 的自相关函数为:
由于gia (t) 和undefinedia (t) 是独立的, 有undefined, 所以Gia (t) 的功率谱是gia (t) 和undefinedia (t) 功率谱之和, 并且关于ω=0是偶对称的。正因为如此, 将exp (j2πfiat) 纳入Gia (t) 就可以为该磁力子分量提供所需要的频移fia。
以此类推, 对磁力子分量b可得到上述同样的结论。
每个复随机分支增益函数Gi (t) 的相关函数为:
利用:
对式 (7) 做傅氏变换得到每个复随机分支增益函数Gi (t) 的功率谱函数为:
式中:Ria (0) 和Rib (0) 为各磁力子分量的衰减系数;2σia和2σib决定各磁力子分量的多谱勒频展宽 (衰落带宽) ;fia和fib为各磁力子分量的多谱勒频移。
gia (t) 和undefinedia (t) 为相互独立, 是有相同均值和均方根值的独立正交分量, 只要它们具有高斯型谱, 则Gia (t) 服从瑞利分布。为了模拟短波信道的瑞利衰落效应, 需要产生满足以上要求的gia (t) 和undefinedia (t) 。
如图2所示, 复高斯噪声的实部和虚部分别通过滤波器hik (t) 得到hi (t) , 要满足:
从而只需要设计具有如下功率谱的滤波器hik (t) 即可:
式中:undefined为磁力子分量的衰减系数 (k=a, b) 。
2系统信道模型及计算机仿真
军标要求的误码率BER测量是在AWGN, CCIR Good和CCIR Poor三种信道条件下测量的, 故实际仿真时采用了双独立等平均功率瑞利衰落路径。由于信道带宽窄, 只需要一个磁力子分量来描述信道瑞利衰落。如图3所示, G11 (t) 和G21 (t) 为相互独立的窄带高斯正态分布, 分别由图2的抽头增益产生方法产生。
图4为一段8FSK信号通过系统信道 (CCIR Good:多径时延0.52 ms, 衰落带宽0.1 Hz, 多谱勒频移1 Hz) [7,8]时各阶段波形。
图4 (a) 和 (b) 为信号分别通过两路径后的波形, 可见, 每路信号通过复随机抽头增益函数调制后, 发生了时间选择性衰落;图4 (c) 为两路径信号之和, 可见, 信号受多径影响, 发生了频率选择性衰落;图4 (d) 为信号加10 dB白高斯噪声后的波形。
3结论
本文详细推导了短波Watterson信道模型的原理, 根据美国军标MIL-STD-188-141B和国军标GJB 2077-94所给短波信道参数, 采用了双独立等平均功率的瑞利衰落信道。通过Matlab编程仿真给出了直观的时域多径信号波形, 较好地模拟了短波信道的时间选择性衰落和频率选择性衰落特性。
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一种变步长短波信道盲均衡算法 篇4
短波通信侦察设备用于短波波段(3～30 MHz)无线电通信信号的快速搜索、截获、处理以及干扰目标的识别与引导,其性能的好坏直接影响整个短波通信对抗系统的作战效能,而在短波通信中,由于短波信道的多径传播、多普勒频移造成的信号衰落和信道的时变特性使接收信号不可避免地产生码间干扰(ISI)。ISI制约了通信的传输速率,单靠简单提高发射机功率或提高信噪比并不能有效改善ISI,解决ISI的有效途径就是采用信道均衡技术[1]。
首先分析了自适应均衡,在自适应均衡的基础上分析了盲均衡技术。无论自适应均衡还是盲均衡都存在收敛速度和收敛精度之间的矛盾,因此在本文中将变步长的思想引入均衡算法中,对均方剩余误差进行适当变换,应用到步长计算中,在不影响精度的条件下提高了收敛速度。通过MATLAB仿真验证了改进算法的有效性。
1 常用的均衡算法描述
1.1 自适应均衡算法
在短波通信中常用的自适应均衡算法有最小均方(LMS)类算法和递归最小二乘(RLS)类算法。自适应均衡算法是利用接收端发送的训练序列,来进行信道均衡的。
LMS类算法是在Wiener滤波的基础上发展而来的。Wiener解是在最小均方误差(MMSE)意义下使用均方误差作为代价函数而得到的最优解,即通过调整滤波器的权值,使滤波器的输出信号与期望信号之间的均方误差最小。在计算中采用单次采样数据获得的
RLS类算法所采用的准则是最小二乘准则,其原理也是选择均衡器的参数,使其代价函数
即为求
参数说明(LMS):N为滤波器的抽头系数;μ为滤波器的步长因子;x
参数说明(RLS):λ为加权因子(也称遗忘因子。其取值范围为0<λ≤1。λ越小,以前的数据对代价函数的影响越小,最近的数据则影响越大,这就是该算法中λ的“遗忘”作用。)
以上算法流程可以看出LMS算法是一个简单易实现的算法,计算复杂度低,但是该算法收敛速度慢,且输入数据协方差矩阵的特征值结构对收敛速度有显著影响。
RLS算法的特点是相比LMS类算法收敛速度快,但其计算复杂度高远高于LMS,这在实际系统中需要比LMS大得多的存储容量和计算量。
1.2 盲均衡算法
1.2.1 盲均衡算法描述
在实际应用中,尤其是在通信侦察和通信对抗等领域,训练序列是不可预知的,并且发送训练序列还会影响信号的传输效率,因此盲均衡的研究势在必行,盲均衡是在自适应均衡的基础上发展起来的,只是盲均衡中用构造函数对信号进行处理来代替自适应均衡中的期望信号,如图1所示。
在文中重点研究Bussgang类盲均衡算法。Bussgang类盲均衡算法的基本原理是先建立一个代价函数,使得理想系统对应于该代价函数的极小值点,然后采用某种自适应算法寻找代价函数的极值点[4,5,6]。当代价函数达到极值点后,系统也就成为期望的理想系统。其主要包括面向判决的最小均方算法(Decision-directed Least Mean Square Error,DDLMS)、恒模算法(Constant Modulus Algorithm ,CMA)和改进恒模算法(Modified CMA,MCMA)。
下面就这些算法进行简单描述,如表2所示。参数说明:e(n)为误差向量;
CMA虽然可以稳健收敛,但剩余误差大,这将造成很高的误码率;DDLMS在码间串扰严重时,眼图闭合,错判概率会很大,造成算法不收敛,因此,在实际应用中往往是先利用CMA将信号的眼图睁开使判决误差达到较低水平,然后切换到DD算法以进一步减小稳态误差。采用如下的切换算法,实现CMA+DDLMS双模算法,公式如下所示[7]:
。
式中,μ1为DDLMS的最佳步长;μ2为CMA的最佳步长;f为DDLMS/CMA切换控制参数。
1.2.2 实验仿真
码速率(Rs):2 400 Baud/s;采样速率(fs):12 000 Hz;载波频率(fc):2 400 Hz;调制样式:8 PSK;信道:多径径数:2;多径时延:[0,9/fs];幅度衰减:[0,-5](dB);信噪比:20 dB。
从图2可以看出,CMA和DDLMS均可以实现信号收敛,星座图得以恢复。图3为均方误差曲线,通过图3(a)的比较得出,在相同μ值时候,DDLMS相比CMA算法收敛速度快,均方误差小;图3(b)说明μ值越大收敛速度会更快,但是剩余的均方误差却越大,反之亦然。这说明了收敛速度和均方误差之间的矛盾。
当初始ISI很大时,由于DDLMS的误差是运用对均衡的判决值与均衡的输出作差实现的,所以在ISI较大的时候,会出现判决不准确的情况,这样计算的误差是不可靠的。因此必须对均衡器输出的值进行判断只有在当前输出值足够准确的情况下,DDLMS才有效。由于CMA在ISI比较大时,能通过迭代达到收敛,因此将CMA和DDLMS结合起来,充分发挥二者的优势,这就是双模算法。算法的切换是以二者的均方误差为标准的。
通过图4(a)可以看出在相同μ值下,CMA和DDLMS相比,CMA的均方剩余误差要大,且起收敛速度也没有DDLMS快;双模算法的收敛速度与DDLMS相当,均方剩余误差相比DDLMS略小。图4(b)是在不同μ值下的双模算法的均方误差曲线,同样可以看出,随着μ值增大收敛速度会更快,但是剩余的均方误差却越大,反之亦然。这也正说明了收敛速度和均方误差之间的矛盾。
因此,综合图3(b)和图4(b)可以得出收敛速度和均方剩余误差是矛盾的,为了解决此矛盾,将变步长的思想引入到均衡算法中。
2 改进均衡算法描述
目前,变步长自适应均衡算法的主要研究成果有:用MSE作为控制步长变化的参量、用剩余误差的非线性变换作为控制步长变化的参量、用剩余误差的自相关函数作为控制步长变化的参量、用剩余误差的峰度作为控制步长变化的参量、用剩余误差和均衡器输入信号的互相关作为控制步长变化的参量,用梯度自适应变步长的方法来控制步长的变化,还有用误差信号的范数来控制步长的变化[8]。
采用均方剩余误差控制步长,但是直接采用均方剩余误差会有缺陷,首先如果直接用均方误差,在开始的时候,剩余误差大,步长也大,收敛速度也快,因此剩余误差迅速下降,步长也随之很快变小,收敛速度变慢,总体来说收敛速度得不到提高;其次,剩余误差对干扰信号敏感,如果在算法收敛后有强干扰,随之会产生大步长,这会引起误调,严重时可能会发散,因此提出将剩余误差的一种变换,作为控制步长的参量。μ的更新公式为:
。
式中,μmax=2/3tr
将
图5为双模算法的变步长和固定步长的均衡算法比较,从图5中可以看出,将变步长的思想引入均衡算法中,均衡效果很明显,改进的双模算法比采用固定步长的双模算法有更快的收敛速度和更小的均方剩余误差,这很好地解决了收敛速度与均方剩余误差之间的矛盾。
3 结束语
本文提出的算法是将CMA和DDLMS结合的双模式盲均衡算法与变步长结合起来,通过对剩余均方误差进行适当变换,再应用到双模均衡算法中,实现起来简单,经过仿真实验,也证明了该改进算法具有收敛速度快、收敛精度好的特点。
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短波信道 篇5
短波主要通过电离层反射超视距通信。由于电离层随时间、地点、季节、气候等变化, 导致短波通信存在严重的码间干扰。要克服短波通信多径传输引起的码间干扰, 必须有高效率的均衡算法, 利用它自动跟踪信道特性的变化, 克服码间串扰[1]。数据引导均衡 (DDEA) 算法根据数据和对信道的初始估计得出未知数据的估计值, 进而用该估计值和已知数据跟踪信道, 是一种利用自适应技术, 以帧速率来处理信道的均衡技术[2,3]。
数据引导均衡器是一种基于信道估计的均衡器。均衡时采用的信道参数为信道估计器利用前一帧数据更新的结果, 在参数变化较快的信道, 均衡器性能必将受到影响;为减小接收机的复杂性, 信道估计器采用了LMS算法, 该算法具有简单、稳定的特点, 但收敛速度较慢, 均衡时假设一帧数据内信道参数是不变化的, 为了满足这一假设, 帧的长度不宜过长, 所以进行信道更新时能利用的训练序列数目很少, 那么该信道估计器能否收敛是值得考虑的一个问题;进行信道更新时利用的是均衡器反馈的硬判决信息, 均衡和和译码是分开进行的, 均衡器对传输的信道符号做出硬判决。利用硬判决信息, 单独进行均衡和译码的数据引导均衡算法显然不是最优的[4]。turbo均衡是一种将均衡和译码反复迭代进行数据检测的技术。该文在DDEA算法的基础上, 将信道估计、均衡以及译码进行联合迭代, 通过在信道估计、均衡和译码之间传递软信息来提高算法的可靠性。并且通过迭代隐性的增加训练序列的长度, 保证信道估计器的收敛。
1 短波信道均衡
现役的短波数据通信模式一般都基于短波语音通道的单音串行通信模式[5], 带宽为3 kHz, 属于窄带短波数据通信。窄带短波数据通信的数据格式, 遵循美军标MIL-STD-110B[6], 信号调制方式为8PSK, 码元速率为2 400 Baud, 接收端利用发射端发送训练序列完成短波信道均衡。发送端数据流组成参见图1, 其中, SYNC代表同步序列, 上标a代表训练序列, b代表用户数据。
同步序列由前导和报头2部分组成, 前导用于信号检测和信道的多普勒频移校正, 报头包含该次数据通信的基本参数, 如交织深度、数据率以及同步信息发送计数等。每段同步序列长度为200 ms, 采用发送多次的方式, 完成收发两端的同步。根据交织深度, 同步序列发送3次或24次, 分别对应短交织和长交织, 时间对应为0.6 s和4.8 s。周期性的训练序列长度与用户数据率有关, 在用户数据率为4 800 bps和2 400 bps时, 每16个训练序列符号后, 发送32个用户数据符号, 训练序列与用户数据符号的比例为1∶2;当用户数据为1 200 bps、600 bps、300 bps、150 bps时, 每20个训练序列符号后, 发送20个用户数据符号, 训练序列与用户数据符号的比例为1∶1;可见, 用户数据率越低, 用户信道探测的数据越长, 通信也将越可靠。数据引导均衡器的框图如图2所示。
它适用于采用包含已知和未知数据的帧数据格式的通信系统。为便于帧数据处理, 对数据块及信道做以下假设[7]:
信道最大记忆长度为L, 未知数据长度为M;
在1帧信息内, 信道参数恒定;每一个Signa lling block 为1帧, 内部包含N个字符的用户数据向量b和N1个字符的训练序列向量a。
关于DDEA算法的具体推导参考文献[7]和文献[8]。
2基于DDEA算法的Turbo均衡
由于均衡和译码的作用都是消除信道噪声和干扰对发送信号的影响, 因此对二者独立进行是次最佳的[9]。利用译码器的输出对接收到的数据序列进行再次均衡, 实现均衡和译码的结合, 这就是Turbo均衡的基本思想。采用Turbo均衡的传输系统的基本结构如图3所示。
因为短波信道的脉冲响应是未知且时变的, SISO均衡器必须能够适应信道的变化。此时图3中的SISO均衡器模块应该替换成自适应的Turbo均衡器。最佳的自适应SISO均衡器是基于网格的, 这种方法太复杂。当实现次最优的自适应均衡器时有很多的选择, 最简单的就是在第1次均衡时估计信道脉冲响应, 在所有的迭代中使用这个估计值[10]。而DDEA算法在每一帧数据内都利用均衡器输出的硬判决信息进行信道的更新以跟踪信道的变化, 将DDEA算法进行改进, 使其具有软输入软输出的功能, 就可以用它来作为Turbo均衡中自适应的SISO均衡器。图4是基于DDEA算法的Turbo均衡的系统框图, 选择8PSK调制, 表1为从比特组合到信道符号的映射。其中xn为调制后要发送的符号, 包括已知的训练序列以及未知的发送符号序列undefined, 将其定义为undefined, 对8PSK来说, Q=3 (2Q=8) 。
从图2可以看出, 在数据引导均衡算法中, 信道估计器利用的是训练序列或者均衡器返回的硬判决, 而在迭代系统中, 信道估计器利用训练序列或者译码器返回的软信息进行信道的更新, 设数据引导均衡算法均衡后的数据为undefinedn, 根据Turbo原理, 均衡器的软输出为关于此符号的各个信息位的后验概率[11]。
undefined
式中, LEe (bn, j) 为传递给译码器的软信息, 称为外信息, LDe (bn, j) 为接收的来自译码器的软信息, 称为先验信息。
假设概率分布函数undefined是高斯的, 均值undefined, 方差为undefined这个方程简化了用式 (15) 计算LEe (bn, j) 的计算量。
根据文献[8]有undefined, 将其代入得到:
undefined
然后将c (t) 代入得到:
undefined
将式 (5) 代入式 (4) 得到:
undefined。 (6)
式中, undefined表示向量x的第n个元素, undefined表示矩阵X的第 (n, n) 个元素。σundefined为噪声方差。
根据上式求出均值和方差后, 就可以求出LEe (bn, j) :
undefined
其中,
undefined
。 (8)
由上面的推导可以可出, 此方法中均衡器直接计算出外信息, 所以图4中没有再减去LDe (bn, j) 。
针对表1的星座映射图, 求出一个符号的3个信息位的外信息分别为:
undefined, (9)
undefined, (10)
undefined, (11)
式中, undefined。
由文献[8]可知, DDEA算法的信道估计器利用的是均衡器返回的硬判决, 该文的算法中, 利用从译码器返回的软信息, 求出信息比特的均值, 来更新信道估计器。设undefinedn为传输符号bn的均值, 则有:
undefined, (12)
undefined, (13)
undefined, (14)
式中, undefinedi, j的定义同上。
根据表1给出的映射表, 求出传输数据的期望值为:
undefined
式中, lj=tahundefined。
译码器使用软维特比译码, 不再详述, 请参考文献[12]。
3 仿真结果
图5、图6和图7为仿真结果图, 仿真过程中, 码符号率为2 400 Baud, 每帧数据中训练序列长度为16个码符号、数据长度为32个码符号, 取3个信道, 包括:恒参信道、短波信道1即ITU-R poor信道 (多径为2 ms, 多普勒扩展为1 Hz) 以及短波信道2 (多径为3 ms, 多普勒扩展为6 Hz) , 短波信道又分别对2个不同的交织长度进行仿真:0.6 s和4.8 s。
图中, 硬判决表示硬判决数据引导均衡算法, 将提出的迭代算法的第1次均衡称为第0次迭代, 也就是说进行4此迭代的算法实际上进行了5次均衡。
上述仿真图说明对于恒参信道以及ITU-R poor信道, 即使是第0次迭代也比直接硬判决的DDEA算法的性能要好得多, 经过2次迭代 (3次均衡和译码) 就足够了, 也就是说, 多于2次迭代只会带来性能很小的提高。经过ITU-R poor信道, 获得特定的BER需要的SNR, 使用迭代算法的接收机比硬判决接收机低2dB多。还可以看出, 使用长交织的接收机比使用短交织的接收机性能要好, 获得特定的BER需要的SNR, 使用长交织的接收机比使用短交织的接收机低了大约2dB。
同样对变化快于ITU-R poor信道6倍的信道即短波信道2进行了仿真, 在图7中给出了结果。为了跟踪信道的快速变化, 对于接收机中LMS算法的步长比短波信道1时接收机的步长要大。对于这个信道, 在短交织模式下2种接收机都有一个误差限 (也就是说, 不管信噪比有多大, 误比特率在一定限度下就不再下降) , 这是因为跟踪一个变化如此快的信道时, 信道估计存在误差。不管是长交织还是短交织模式, 硬判决的接收机性能非常差, 这是因为训练序列不足以来跟踪信道的变化, 导致信道估计存在比较大的误差, 但是通过多次迭代可以获得很大的增益, 此时要经过3次迭代, 性能才不会再提高, 因为经过迭代隐性地增加了训练序列的长度, 较好地跟踪了信道的变化。获得特定的BER需要的SNR, 使用迭代算法的接收机比硬判决接收机低了4dB多。这说明信道越差, 迭代带来的性能提高就越大。
4结束语
该文在分析短波信道传输特点以及数据引导均衡算法的基础上, 提出一种基于数据引导均衡算法的短波信道Turbo均衡算法。此算法不仅在均衡器和译码器之间传递软信息, 而且在信道估计器、均衡器和译码器三者之间进行迭代处理。信道估计器不再利用数据引导均衡器反馈的硬判决信息。而是利用译码器反馈的软信息进行信道更新, 通过每次迭代时软信息质量的提高来改善系统的性能。分别使用硬判决数据引导均衡算法以及该文提出的迭代算法对3种信道进行了仿真, 仿真结果证实了算法的有效性。
摘要：针对数据引导均衡算法 (DDEA) 的缺陷, 受到Turbo均衡中迭代思想的启发, 提出一种基于数据引导均衡技术的短波迭代信道估计、均衡和译码算法, 不仅均衡和译码之间互相传递软信息, 信道估计器使用的也是译码器反馈的软信息, 通过每次迭代时软信息质量的改善, 提高系统的可靠性;通过多次迭代信道估计器输出的信道参数很接近当前帧的实际信道, 可使均衡输出与实际发送序列的均方误差足够小, 而且, 信道估计器多次迭代等效于使用足够长的训练序列调整信道参数, 确保了估计器的收敛。通过Matlab仿真验证了算法的工作性能。
关键词：帧数据处理,数据引导均衡,Turbo均衡,软信息,短波信道
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短波信道 篇6
短波通信具有通信距离远、造价低、设备简单、机动性好、使用方便等优点,因此广泛应用于政府、军事、外交、气象、商业等部门,用以传送电报、传真、语音广播、低速数据和图像等信息。短波通信主要是靠电离层反射来实现的,而电离层的随机起伏变化导致了短波通信较明显的弱点——不稳定性,从而使得通信可靠性变差[1]。为研制新型短波通信系统,提高短波通信的可靠性,需对电离层状态、物理特征以及电离层中电波传播规律具有清醒的认识,对电离层变化的描述、预报具有较高的可靠性和准确性,因而需要开展电离层探测及研究工作。我国的电离层返回斜向探测研究始于20世纪50年代末,老一辈科学家为深入研究电离层及电离层电波传播,促进我国通信、雷达等电子系统和电子信息科学与工程技术的发展,开展了电离层返回斜向探测的研究工作,并取得了一定成果[2]。1990年以后,国内从事电离层信道特性的研究的学者主要是武汉大学的一些专家和教授[3,4,5,6]。在日益先进的技术和软硬件条件下,有必要研制新的电离层(短波信道)斜向探测系统(IOSS),为研制新型短波通信系统提供理论支撑。
IOSS系统PC端收、发软件采用Visual C++6.0[7]作为开发平台,用算法流程图[8]表示软件算法,用线程[9]实现PC与DSP之间数据的实时传输。
2 IOSS系统结构和工作原理
IOSS系统主要有DSP信号处理模块、CPLD时序控制模块、ADC/DAC模块、电台工作模式和频率控制模块、GPS模块、GPS导航电文接收模块、USB模块、时钟模块、PLL模块、PC终端和短波电台组成,其整体框图如图 1所示。PC终端作为上位机,主要负责整个系统初始化、系统的启动、短波信道探测数据的发送与保存、控制电台命令发送及状态显示等。
IOSS系统收发硬件电路完全相同,通过不同的软件实现收和发的功能,采用脉冲压缩技术和相干多普勒积分技术可以大大降低发射功率,使发射功率比传统探测仪低1000多倍时接收端还具有相同的接收效果。IOSS系统由软件控制在3～30MHz频段进行扫频探测,其频率步进可调,最小为电台的最小步进。待发送探测数据以Wave格式存储在PC终端中,系统启动以后,经USB实时传输给DSP,经DAC后由短波电台经天线发射出去。每个频率点的散射回波由天线接收后,从接收机音频口输出到ADC进行采样,并实时传输给DSP,缓存在DSP的片外存储区,再由DSP经USB实时传输到PC端以Wave格式存储在硬盘中,等待进一步的分析和处理。
3 PC端软件算法设计与实现
IOSS系统软件包括发送端系统软件和接收端系统软件。发送端和接收端系统软件都是有PC端软件、DSP端软件、GPS导航电文接收模块软件和电台工作模式和频率控制模块软件四部分组成。PC端软件也分为发送端和接收端两部分。
PC端软件按功能可以分成系统检测、系统初始化、数据通信和数据显示四大模块,主要完成USB设备的检测与状态信息的显示、与DSP进行数据传输线程的创建、命令文件的读取和根据命令文件中的命令执行相应的操作、探测数据的收发、探测数据的更换(只有发端有此功能)、GPS导航电文的接收与显示、电台扫频控制、本地时间的显示、当前正在发送的探测数据的信息显示等功能。PC端发送软件功能结构图如图 2所示。
根据命令文件中的命令,PC端软件的工作有两个阶段。发端第一个阶段主要完成发送数据的读取、GPS导航电文的接收和显示、电台工作模式和频率的初始化命令的发送和显示。第二个阶段主要完成探测数据的发送、GPS导航电文的接收和显示、电台工作频率转换命令的发送、电台工作频率和模式的显示,并可以根据需要随时更换探测数据。收端第一个阶段主要完成电台工作模式和频率的初始化命令的发送和显示、GPS导航电文的接收和显示。第二个阶段主要完成探测数据的接收、GPS导航电文的接收和显示、电台工作频率转换命令的发送、电台工作频率和模式的显示等。
按照软件设计功能要求, 发送端软件算法流程图如 3所示。
软件启动时,先检测USB设备,如果USB设备不存在,则弹出警告信息;如果USB设备存在,则对全局变量进行初始化,创建读写USB的线程。当系统开始工作后,先执行读命令文件函数把命令读到命令数组中,然后打开定时器1和定时器2。
在定时器1中,首先判断命令已被执行变量是否为真,若为真,则跳过;若为假,则调用函数把命令数组中的第CmdIndex行的注释去掉,并把去掉注释后的命令行字符赋给变量str,接着调用取命令行的头两个字符的函数,把获得的命令头字符赋给变量CmdStr。接着判断CmdStr是否为PC端工作模式命令MD、读Wave文件命令LW、电台模式初始化命令MS、电台工作频率初始化命令FI中的一种,若是,则执行相应的命令。如果不是上述命令中的一种,则报错,在PC端工作状态列表中显示出错信息。
在定时器2中,首先判断PC端是否工作在模式1,若是,再判断命令执行结果变量是否为真,若是,使变量CmdIndex加1,将命令已被执行变量和命令执行结果变量置为假,以允许命令判断继续进行。若命令执行结果变量为假,程序继续往下执行。判断发送电台命令反馈变量是否为真,若是,则在PC端工作状态列表中显示命令发送成功信息。若发送电台命令反馈变量为假,则继续判断PC端是否工作在模式2。若不是模式2,顺序执行把GPS时间数据赋给显示变量函数、更换电台工作频率函数、清空ListBox函数、显示总的读写次数函数、在BUTTON上显示电台工作频率函数和显示GPS时间函数。若是模式2,判断发送电台命令反馈变量是否为真,若是,则在PC端工作状态列表中显示命令发送成功信息,之后顺序执行上述函数。最后,在定时器函数中显示电台工作模式。
图 3中的线程主要通过读写USB口完成PC与DSP之间数据的实时传输。其算法流程图如图 4所示。
软件启动时,对建立线程用到的变量进行初始化。软件开始工作时调用创建线程函数,创建读写USB的线程。在读USB的线程中,首先调用读USB口的数据的函数,把数据读入数组RDBuf中。然后判断RDBuf中的前两个数据是否为DSP请求数据命令头0x3131,若是0x3131,就把RDBuf中DSP请求的数据包号赋给包号变量,把指示已读到DSP发来的数据请求命令头的变量置为真,告诉写USB线程已读到DSP发来的请求,并将RDBuf[0]置为0,继续进行下一个命令头的判断;若不是0x3131,则接着判断RDBuf中的前两个数据是否为DSP发来的GPS导航电文数据识别命令头0x3232,若不是,则继续进行下一个命令头的判断;若是0x3232,则判断RDBuf[4]是否为GPS导航电文二级识别命令头0x55,若不是0x55,则继续进行下一个命令头的判断,若是0x55,则把GPS数据转存入数组DataReadBuf中,并将RDBuf[0]、 RDBuf[4]置为0。接着判断RDBuf中的前两个数据是否为DSP发来的写电台控制命令的反馈信息的第一级识别命令头0x3333,若不是0x3333,则返回读USB线程的入口进行下一轮的循环;若是0x3333,再判断RDBuf[2]、RDBuf[3]中是否为第二级识别命令头0xFEFE,若不是0xFEFE,则返回读USB线程的入口进行下一轮的循环,若是0xFEFE,则将写电台命令是否成功标志变量置为真,将RDBuf[2]、RDBuf[0]置为0,并返回读USB线程的入口进行下一轮的循环。在写USB的线程中,首先判断标识读到DSP发来的数据请求命令头的变量是否为真,若不是,返回继续判断;若是,则调用写数据到USB口的函数,并将标识读到DSP发来的数据请求命令头的变量置为假,返回继续下一轮循环。两个线程将一直工作,直到程序退出。
PC端接收软件在工作中不读Wave文件,在线程中将DSP发来的8bits数据合成16bits,根据GPS导航电文时间将数据以Wave格式存入指定硬盘,其余基本与发端软件相同。接收端软件读写USB线程算法流程图如图 5所示。
4 实验测试
利用图 1所示IOSS硬件系统对本文设计的IOSS系统软件进行实验测试。收发信机为IC-725A型短波电台,工作频率为5MHz～7MHz,调制方式为USB,发送信号是频率为1000Hz的正弦信号测试。历时5天的实验测试表明,所设计软件各功能模块均能稳定工作。
5 结束语
短波信道探测对研制新型短波通信系统具有重要意义。本文在介绍最近研制的IOSS系统硬件结构和工作原理的基础上,设计了IOSS系统的整体软件结构和PC端收、发软件整体结构,给出了软件设计算法流程图,采用多线程技术实现了PC与DSP之间数据的实时传输,在Visual C++编程环境中实现了PC端收、发软件所设计的功能。实验结果表明,所设计软件能可靠工作,实现了所设计的所有功能。
摘要：短波信道的探测成果对新型短波通信系统的研制具有重要意义。在短波信道斜向探测系统硬件结构和工作原理的基础上,设计了系统的整体软件结构和PC端收、发软件结构,在Visual C++中实现了所设计的PC端收、发软件,用线程实现了PC与DSP的实时数据传输,给出了软件设计算法流程图。实验结果表明,所设计软件工作稳定,实现了设计的所有功能。
关键词：短波,信道探测,线程,软件设计
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短波信道 篇7
短波信道传播特性探测对提高下一代短波数字通信设备的性能具有十分重要的意义。地面短波信道 ( 电离层) 探测方法主要包括斜向探测、斜向返回探测、垂直探测、相干散射探测和非相干散射探测等[1]。文献显示, 国内外研究短波信道探测的学者很多, 主要采取斜向探测[2,3,4,5,6,7,8]、斜向返回探测[9,10,11,12,13,14,15]和垂直探测[16]三种探测方式。其中, 短波信道斜向探测是指高频无线电波入射方向与电离层的等电子浓度面法线成一非零角的传播探测方式, 一般地说, 它的接收点的地面距离是确定可知的[17]。斜向探测通常采用扫频方式工作, 短波斜向探测电离图是电波斜向入射经短波信道反射到指定地点接收的回波记录。这种记录反映了发、收两站之间, 斜投射短波信号的频率与信道反射回波的群路径之间的关系。电离层斜向探测可以对数千千米范围内的电离层进行探测与研究。
为了给短波信道传播特性的初步估计、短波无线电频率管理、短波信道可通状态初步评估等提供服务, 特别是为现有短波通信服务, 作者设计了一种成本较低、性能适中的短波信道斜向探测系统 ( HFCOSS) 。HFCOSS的设计基于软件无线电思想, 发射端、接收端硬件电路完全相同, 通过不同的软件分别实现发、收的功能。数字信号处理器 ( DSP) 模块负责各种数据的处理和传输, 是HFCOSS中的核心模块, 本文主要对HFCOSS中DSP模块进行设计并用电路实现。
2 HFCOSS 系统及工作原理
HFCOSS主要由数据发送与采集板、PLL、低噪声直流电源、计算机 ( PC) 终端、短波电台和天线组成[18]。数据发送与采集板包括DSP模块、DSP扩展随机存储器 ( RAM) 、CPLD时序控制模块、模数/数模转换器 ( ADC/DAC) 模块、电台工作模式和频率控制模块、GPS接收机模块、GPS导航电文接收模块、高速通用串行总线 ( USB) 模块、时钟模块。系统的收发同步由GPS秒脉冲触发实现, 同步误差在10- 7秒数量级, 系统结构框图如图1所示。其中, DSP模块主要负责数据的处理和传输, 包括探测发送数据、接收数据、GPS导航电文数据、电台控制命令等; CPLD时序控制模块主要负责DSP与USB模块、GPS导航电文接收模块、电台工作模式和频率控制模块之间通信的时序控制, 以及分频等; ADC/DAC模块负责数据采集和数模转换; GPS接收机模块主要负责接收GPS导航电文, 向DSP提供同步秒脉冲; GPS导航电文接收模块主要负责GPS导航电文的接收、提取和传输, 并在每分钟的00秒产生一个脉冲供收发同步用, 主要由单片机组成; 电台工作模式和频率控制模块主要由单片机组成, 负责接收DSP传来的电台控制命令并转发给短波电台; USB模块负责PC和DSP之间的数据实时传输; 时钟模块为DSP、单片机和USB提供工作时钟, 主要有20MHz、11. 0592MHz、24MHz晶振和反相器组成; 铷时钟和PLL模块为收发短波电台和ADC/DAC提供基准工作频率源, 使接收端采集得到的信号中由收发系统引入的频差控制在0.007Hz以内; PC终端作为上位机, 主要负责整个系统的启动操作、数据发送与保存、控制电台命令发送及状态显示等; 短波电台负责数据的发送和接收; 低噪声直流电源由开关电源和滤波器组成, 给铷时钟、PLL和短波电台提供工作电源; DSP扩展RAM用于缓存探测数据。
HFCOSS系统收发硬件电路完全相同, 通过不同的软件实现发和收的功能, 采用脉冲压缩技术和相干多普勒积分可以使发射功率比传统探测仪降低1000多倍的情况下而在接收端具有相同的接收效果, 大大降低了发射功率。系统可在3 ~30MHz频段对短波信道进行扫频探测, 其频率步进可调, 最小为电台的最小步进。系统启动前, 待发送数据以WAVE格式存储在PC中, 系统启动以后, 用户可根据需要选择发送数据, 数据经USB模块实时传输给DSP, 缓存在DSP的片外存储区, 经DAC后由短波电台经天线发射出去。每个频率点的散射波由天线接收后, 从接收机串行输出到ADC进行采样, 并实时传输给DSP, 缓存在DSP的片外存储区, 再由DSP经USB实时传输到PC端进行显示和存储。在Matlab中, 通过编程实现短波信道冲击响应的估计、散射函数的计算等工作。
3 DSP 模块的设计
DSP模块主要负责数据的处理和传输, 包括探测发送数据、接收数据、GPS导航电文数据、电台控制命令等; 它的工作时钟由20MHz晶振和两个20pF的电容组成的电路提供, 接入DSP的X1、X2脚。其它外围电路设计如下。
3. 1 DSP 中断的设计
设计中使用的DSP中断主要有外部中断INT1和INT3、缓冲串口中断, 如图2所示。外部中断INT1由GPS导航电文接收模块在每分钟的00秒发出的脉冲触发; 外部中断INT3直接由GPS模块输出的秒脉冲触发。在外部中断INT1、INT3和相应软件的协调下, 发端和收端实现时间同步。缓冲串口中断由DSP内部事件触发, 在时钟和控制信号的配合下, 在发端负责将短波信道探测数据发给DAC, 在收端负责将ADC采集的短波信道探测数据存入DSP片外RAM。图2中的中断INT0和INT2在本文的设计中都没有开放, 留作备用。XF为通用输出口, 在程序调试阶段使用, 发光二极管为输出指示器。
3. 2 DSP 与 GPS 导航电文接收
模块连接电路的设计
DSP与GPS导航电文接收模块之间的数据传输是通过DSP的HPI口和单片机的P0口进行的。HPI的8位数据总线 ( HD0 ~ HD7) 和单片机的P00~ P07连接, 负责从单片机接收GPS导航数据;HBIL和P20连接, 用于识别传输的是第1个或第2个字节; HCNTL0/1分别和单片机的P21、P22连接, 用于选择内部寄存器, 根据其电平高低, 可以分别选择HPIC、HPIA、HPID; HR/W读写控制信号接P23, 用于读写控制; HCS、HDS1、HDS2分别接P24、P37、P36, 用于片选、读选通和写选通; HAS接高电平。单片机与HPI的具体连接框图如图3所示。当DSP与单片机交换数据时, HPI是单片机的一个外围设备。HPI的使用是通过对HPIA、HPIC和HPID三个寄存器赋值实现的。单片机通过外部引脚HCNTL0和HCNTL1选中不同的寄存器。在进行数据传输时, HPI能自动地将单片机传来的连续的8位数据组合成16位。
3. 3 DSP 与 CPLD 之间连接电路的设计
由于DSP与CPLD的工作电压都是3. 3V, 所以, 直接将DSP的地址线、数据线与相关的控制信号线与CPLD内部配置好的相应引脚相连即可, 如图4所示。PPS为GPS秒脉冲信号输入端; A12 ~A15为地址线, 用于DSP向CPLD传输短波电台控制命令时的寻址; D0 ~D7为数据线, 用于传输电台控制命令; DS、IS、RW、MSTRB、IOSTRB为控制信号线。其中, DS、IS分别为数据、I/O空间选择信号, MSTRB为数据存储器选通信号, IOSTRB为I /O选通信号, RW是读/写信号。
3. 4 DSP 与 ADC /DAC 之间连接电路的设计
DSP与ADC /DAC芯片TLV320AIC23B的数据传输是通过DSP的多通道带缓冲串口McBSP进行的, 具体连接如图5所示。其中, BCLKR0 ( 引脚41) 、BCLKX0 ( 引脚48) 分别是DSP串口0的数据接收、发送同步时钟引脚; BDX0 ( 引脚59) 是串口0的串口数据发射输出引脚, 不发送信号时为高阻;BFSX0 ( 引脚53) 为串口0的同步发射信号引脚;BDR0 ( 引脚45) 串口0的串行数据接收输入引脚;BFSR0 ( 引脚43) 为串口0的同步接收信号引脚。
3. 5 DSP 与 RAM 之间连接电路的设计
RAM的地址线A0 ~ A15 ( 引脚5 ~ 1、44 ~ 42、27 ~ 24、21 ~ 18) 与DSP的A0 ~ A15 ( 引脚5、7 ~ 11、131 ~ 134、136 ~ 141 ) , 用于数据存取时的寻址;RAM的数据线D1 ~ D16 ( 引脚7 ~ 10、13 ~ 16、29 ~32、35 ~ 38) 与DSP ( 引脚99 ~ 104、113 ~ 119、121 ~123) 的数据线D0 ~ D15相连接, 用于数据存取。
3. 6 DSP 与 USB 之间连接电路的设计
DSP与USB通过一个16位的双向I /O口D0 ~D15相连接, DSP端是引脚99 ~ 104、113 ~ 119、121~ 123, USB端是引脚44 ~ 47、54 ~ 57、102 ~ 105、121 ~ 124, 主要是作为DSP和PC之间的双向数据传输通道。
4 电路实现
系统的PCB板的设计工作采用VeriBest完成, VeriBest软件具有良好的自动推挤式布线功能和引脚自动互换功能 ( 对CPLD芯片) 。PCB板的设计工作主要分两步[18]: 第一步, 在Design Capture中完成原理图设计; 第二步, VeriBest PCB中进行元器件的布局和布线。如果VeriBest PCB的元器件封装库中没有某些元件的封装, 应测量元器件的封装尺寸, 自己画出封装并添加到VeriBest PCB的元器件封装库中。
DSP芯片采用TMS320VC5402, 它的工作时钟由20MHz晶振和两个20pF的电容组成的电路提供, 接入DSP的X1、X2脚。GPS导航电文接收模块采用STC89LE58RD + 单片机, ADC/DAC采用TLV320AIC23B高性能音频编解码芯片, CPLD芯片采用EPM3128ATC100 - 10, USB芯片采用CY7C68013A。焊接完成后的DSP模块的实物图如图6所示。
5 结束语
开展短波信道传播特性探测和建模等研究工作能给新型短波通信系统调制解调器的研制提供服务, 对提高下一代短波数字通信电台的性能, 进而提高短波通信可靠性具有十分重要的意义。DSP模块作为短波信道探测系统的重要一环, 对系统的整体性能起着不可替代的作用。本文在介绍HFCOSS系统组成与工作原理的基础上, 着重对DSP模块进行设计, 包括DSP与GPS导航电文接收、CPLD、ADC/DAC、USB等模块之间的连接电路以及DSP中断电路进行具体设计, 给出了原理图并用硬件实现。实验测试结果表明, 所设计电路能满足短波信道传播特性探测工作的需要。
摘要：DSP模块作为短波信道探测系统的核心模块, 对系统的性能起着举足轻重的作用。主要对DSP与GPS导航电文接收、CPLD、ADC/DAC、USB等模块之间的连接电路以及DSP中断电路进行具体设计, 给出了原理图并用硬件实现。实验测试结果表明, 所设计电路工作稳定, 性能良好, 能满足短波信道探测的需要。