分/集水器（通用3篇）
分/集水器 篇1
1. 引言
在移动通信系统中, 移动台常常工作在城市建筑群或其它复杂的地理环境中, 而且移动的速度和方向是任意的, 发送的信号经过反射、散射等传播路径, 到达接收端的信号是附加有信道噪声的多个时延不同, 幅度和相位不同的信号的叠加, 它们的叠加会使复合信号产生相互抵消, 使接收机的信号幅度出现随机起伏变化, 导致严重的衰落。这种衰落降低有用信号功率并加大干扰, 使接收信号产生失真、波形重叠和畸变, 造成通信出错甚至无法通信。
此外, 即使在接收机非移动情况下, 当期所处位置不佳或发射机出现移动时也同样出现这种衰落。如无线遥控、无线音视频传输、无线麦克风等, 也即凡是利用电磁波做传输媒介的领域几乎都会遇到上述衰落特性的影响。
为了提高无线通信接收系统的性能, 本文提出采用多天线分集接收技术结合智能控制处理技术可以大大抵御多径衰落的影响, 提高接收信号的质量, 因而具有极为广阔的应用领域和前景。
2. 分集接收技术的种类
分集接收技术包括频率分集、时间分集、空间分集和极化分集等多种。
空间分集是采用两个以上相距大于一个波长的天线及接收电路, 利用电路分别接收两个或更多的输入信号, 将这些互不相关的随机衰落信号, 通过接收处理、分析比较, 以最佳算法进行智能选择合并, 实现增强信号、克服衰落、提高接收质量的目的。
频率分集是采用两个或两个以上具有一定频率间隔的频率同时发送同一信息, 接收端利用不同频率的信号衰落特性上的差异, 再合并输出提高抗衰落能力。
时间分集是将同一信号在不同时间区间多次重发, 各次发送的时间间隔足够大, 利用衰落互不相关的特点, 再合并输出提高接收质量。其缺点是对于静止状态的移动台无效, 传输效率较低。
极化分集是利用电磁波极化方向相互正交的天线发出信号, 接收端由垂直极化水平极化天线得到两路衰落特性不相关的信号处理, 提高抗衰落能力。
由于空间分集接收具有分集增益高, 适用于模拟和数字接收, 技术实现容易, 应用领域广泛, 因此本文以空间分集技术探讨多天线智能分集接收及其应用。
3. 分集接收技术的信号合并算法
3.1 几种信号合并算法的比较
分集接收天线接收的信号主要有四种合并算法:选择合并、开关合并、最大比值合并和等增益合并。
选择合并是将信噪比最高的接收信号作为输出信号, 专业无线分集接收麦克风系统多采用该方法。其缺点是需要有与天线数目相等的射频接收单元, 当天线较多时成本较高。
开关合并是在接收端设置门限电平, 当某天线接收正常时就始终保持该路天线信号的连接, 直到该信号电平低于门限电平时, 才转换到另一路较强天线端口。开关合并的多个天线可共用一个接收装置, 成本低, 性能低于选择合并。
最大比值合并是将多路接收信号进行加权求和, 效果较好。
等增益合并是在上述合并中, 各支路信号的加权系数相同, 易于实现。
在接收电平均等的条件下, 上述合并方式中最大比值合并性能最好, 其接收改善效果如图1所示。
3.2 最大比值合并算法的加权分析
多径传播路径上的信号幅度、时延以及相位随时随地发生变化, 所以接收端的信号电平是起伏、不稳定的, 这些多径信号相互叠加引起信号幅度变化, 最终形成信号衰落, 严重衰落时的深度达20-40d B。
设在信号覆盖范围内设置M个天线分集接收机, M个接收信号的幅度分别为r1 (t) , r2 (t) , ……rM (t) , 则加权合并后的信号为:
其中ak为第k个信号加权系数, 设第k个信号噪声功率为Nk, 可以证明, 当:
则合并输出的信号具有最佳信噪比, 输出信号包络为:
图2是最大比值合并效果示意图。
4. 智能分集接收系统的设计
目前的无线通信可分为模拟通信和数字通信两大部分, 因而在信号的合并处理上也有所不同。无线麦克风、短波通信、低速率遥控系统仍较多地采用模拟系统;而移动通信技术广泛采用数字通信。在信号处理方面, 数字信号空时变换较为方便, 并且在空间域和时间域联合处理接收信号更具优势, 因此在处理模拟信号时有越来越多的采用DSP数字运算方式来完成处理。不同领域因成本和便利性考虑方法各有侧重, 但其基本原理是通用的和普适的。
4.1 8-2-1多天线智能分集接收系统的设计
图3是智能分集接收机原理框图, 主要由八个天线前端、两路放大处理电路及判决合并后输出一路信号, 故简称8-2-1多天线智能分集接收系统。
该系统采用低成本的1/4波长的单鞭天线, 天线信号经由阈值选择电路, 相当于前述开关合并, 设置接收端门限电平, 只要某天线接收正常时就始终保持该路天线信号的连接, 直到该信号电平低于门限电平时, 才转换到另一路较强天线端口。由于四个天线共用一个接收高频头, 成本增加不多。从模拟前端输出的两路IF信号分别通过A/D进行模数变换, 得到的两路数字信号经预解调送入合并模块, 信号经噪声估计送入判决电路, 产生控制信号控制合并模块选择合并算法。合成模块根据合成算法将两路信号合成为一路同相数字信号后进行数字解调或解码, 最后输出解调后的信号。
实际接收中, 信号电平、信噪比差异较大, 当两路信号电平差异较大时, 选择合并较具优势;当两路信号近乎一致时, 等增益合并较具优势;当两路信号电平接近但信噪比有差异时, 最大比值合并最佳。
因此, 本技术方案根据信号接收效果实时采用不同的合并方式, 实现了多种合并的智能判决接收, 达到更好的接收效果, 故称之多天线智能分集接收系统。
4.2 实施示例——空间分集无线遥控接收装置
根据上述多天线智能分集接收系统的基础进行简化版实验验证, 设计一空间分集无线遥控接收装置, 如图4。该接收机内置完整的双天线接收系统, 当需要扩大天线间距时, 可通过电缆3-3和接插件3-6与外置高频头3-2相连, 同时通过接插件3-6断开33-1天线的内置高频头通道。
模拟前端共有两个高频头通道分别连接来自两个天线的输入信号, 在共用一个本振的情况下, 各通道独立的对天线信号进行混频、滤波和放大等操作, 输出中频信号。
数字变换主要便于进行空域或时域分析。其中最大比值合并采用的算法是最佳比例同相合成。通过对输入信号的采集和计算, 确定移相度数和比例系数, 计算信号的信噪比和幅度, 比较两路信号的相差, 通过移相使两路信号相位一致, 再根据每路信号的信噪比和幅度分别予以不同的系数加权, 加权后的两路信号相加。
实验中通过屏蔽其中一路天线使该路信号大幅衰落, 控制电路及时切换到选择合并算法, 将未屏蔽的天线接收信号作为合并输出信号。实验中接收机接收死角出现概率降低80%以上, 接收质量改善效果明显。
5. 结束语
本文提出的8-2-1多天线智能分集接收系统方案将智能控制和空间分集技术相结合, 仅需两内置高频头处理电路即可达到多天线分集, 具有成本低, 维护简单, 可显著克服信号衰落的影响, 提高接收机质量, 可广泛应用于模拟、数字通信, 在无线麦克风、无线遥控技术、无线宽带数据传输、微波传输、移动通信等领域有着广泛的应用价值。
参考文献
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分/集水器 篇2
分集水器选择原则
分集水器是低温热水地板采暖控制系统的关键组件，随着水地暖的优点被越来越多的人们所接受，分集水器质量的重要性也逐渐被人们所认识，但目前市面上分集水器种类繁多，产品良莠不齐，分集水器漏水事故时有发生。因此，消费者需要在选择地暖产品前，要先了解分集水器的质量，建议最好能选用进口品牌。下面，笔者就为大家简单介绍一下把握分集水器质量的几个要点的CAD教程：
从产品的材料和工艺结构上看
为了保证分集水器的质量，各生产厂商纷纷从产品的材料和工艺结构上动脑筋。从材料上看，目前市场上有不锈钢、铜、高分子合成材料等;从结构上看，有组装式、焊接式、锻造拼接式等。
目前市场上最能体现分集水器材料与结构完美统一的是黄铜整体锻造的一体式分集水器。黄铜整体锻造不但从产
体式拉杆分集水器
产品的结构上解决了其他分集水器存在的漏点问题，也从材料上有效地杜绝了分集水器的漏水隐患。如森威尔的分集水器SASF4系列地板采暖分集水器引进高精密数控车床生产阀芯、同心度高，耐磨。标配流量计，自动排气阀、排水阀等重要部件。采用热挤压铜材镀镍，防腐蚀性、耐压能力强，安装支架厚实，活接式管接头，安装维护方便、牢固，极大的提高了产品的使用寿命和可靠性。分集水管各回水路水量均可调节，并可在各支路选配安装电热恒温控制器、地热温控器，可以轻松实现分区智能控制。其他进口品牌的也有一体化分集水器，功能相差不大，客户看参考相关资料。
市场上的分集水器由于结构形式不同，安装使用上也存在很大的差别。以最常见的铜质分集水器为例，拼装式分集水器由于生产工艺简单，设备技术要求低，被很多生产厂商所青睐，阀类生产企业甚至是一般的机械类制造企业，只要具备机加工能力的，都可以生产出此类分集水器，所以这种分集水器在市场上占的比例最高。当然其中也有许多生产工艺控制严格，质量可靠的分集水器，国外许多知名品牌也一直延用这种结构。这种类型的分集水器由于接点多，一旦工艺控制不严格，很容易出现漏水。另一类是整体锻造或铸造的分集水器，大大减少了组装节点，有效地减去了许多可能产生的漏水隐患点，是现有市面上可见分集水器较为理想的结构，
从分集水器与系统的联接形式上看
由于分集水器的使用环境常受冷热水的冲击，所以一般的密封材料很容易老化损坏。采用O型圈或密封垫片联接的，在冷热水的反复频繁冲击下，一般 2-3年就必需进行一次更换或维修。因此一些高端的国外品牌以及国内拥有硬密封联接生产设备和技术的厂商，现在均采用金属之间的硬密封联接。国内一些小厂家由于生产技术水平达不到要求，产品精度没有达到硬密封所需的要求，加上材料选用上追求价廉，对接的材料没有做到相应的互补压缩性，往往很难做到硬密封。所以要保证分集水器的质量，选择硬密封联接是明智的。
从制造的工艺看
制造工艺控制是保证分集水器质量的必要环节。加工精度不高，装配好的产品容易松动，推进阀杆表面光洁度不符合要求等等，都会严重影响分集水器的使用寿命和质量，甚至直接导致分集水器漏水。所以笔者建议消费者在选用分集水器时一定要了解产品的结构、生产厂商、材料、售后服务等相关信息。选择结构合理、售后服务有保障的货真价实的高性价比的产品。
从质量性能上看
如锅炉的热功率输出要通过分水器的合理分配，一个低档次的简易型分水器很可能会造成系统的循环不畅，而使得锅炉反映出燃烧不足或其他故障;在满足分室控温的情况下，盘管长度就很难保证长度接近，低档简易型分水器无法调节环路压损、平衡流量，有可能造成水力失调，欠流或过流，使得局部不热或过热。而采用一款能够进行流量调节的智能分水器解决这个问题就比较容易;分室温控系统也要依赖于一款高档智能分水器，容易安装控制装置，可以对系统进行房间温度、运行时间的控制，达到舒适、节能和人性化的目的。还有如，智能温控中心调节系统、气候补偿调节系统、系统的压差调节、流量调节等等。
功能介绍
菜 单：[分户计量]→[地板采暖]→[盘管计算]
功 能：在平面图中布置分集水器。
执行该命令后，弹出对话框，如图示：
用户可设置分集水器的长度、宽度、出管对数、出管间距、出管长度，其数值均为实际尺寸;户内如果采用地板采暖，则选择“地热盘管”，反之则选择“干管”;选择绘制图中是否添加阀门。
点【计算】按钮，：软件会根据用户输入的出管对数计算合适的分集水器长度和宽度值。
点【绘制】按钮：
命令提示行：指定中心点：
命令提示行：指定旋转角度<270。00`>：
输入角度或点取一点确认分集水器的布置角度
单载波频域空间分集均衡算法 篇3
关键词：短波高速数据通信,信道均衡,分集合并,联合优化
短波通信具有通信距离远、抗毁能力强以及机动灵活的特点, 因而是现代通信中一种非常重要的应急通信手段。近年来, 随着技术的不断发展, 短波通信也取得了长足的进步[1,2,3], 通信速率大大提升、可靠性不断增强, 短波通信呈现出崭新的面貌。然而短波信道是最复杂的无线通信信道之一, 其具有的时间和频率上的扩散效应导致严重的符号间干扰 (Inter-Symbol Interference, ISI) 和突发深衰落[4]。特别是在远程高速率通信中, 这种现象尤为严重[5,6]。传统的通过增加发射机功率或采用高增益的定向天线的方法不但难以取得良好效果, 反而需要付出更大代价。如何有效地减缓衰落的影响, 同时克服严重ISI是提高短波远程高速率数据通信性能的关键。
为了解决上述问题, 相关领域的研究者做了大量工作。文献[7]提出将空间分集和信道均衡技术同时运用于接收端, 利用空间分集来提高散射系统接收端的信噪比, 利用信道均衡来克服多径传播引起的符号间干扰。文献[8]进一步给出了两种接收端结构。但是在以上结构中, 分集合并和均衡是级联处理的, 并没有达到全局最优。文献[9]从滤波器设计的角度给出一种分集合并和信道均衡联合处理方案, 但由于采用传统的均衡算法, 在克服严重符号间干扰方面有很大局限性。文献[10]将Turbo迭代思想引入分集合并和均衡的联合处理中, 提出一种用于短波信道的迭代合并均衡算法, 大大提高了短波通信的接收性能。但是在远距离通信中, 由于传播模式多、多径时延大, 需要的滤波器抽头数多, 算法运算量较大, 难以满足实时处理要求。为此, 本文综合运用离散傅里叶变换对和循环矩阵的性质, 通过引入向量化算子给出一种单载波频域空间分集均衡 (Single Carrier Frequency-Domain Spatial Diversity Equalization, SCFD-SDE) 算法。算法充分利用了时域和空域信息, 接收端性能显著提高。同时, 算法在频域完成, 大大简化了计算复杂度, 从而使系统运算量得到了很好的控制。仿真结果证明了所提算法的有效性。
1 传输模型
基于分集合并和均衡联合处理的短波高速率数据通信系统等效基带模型如图1所示。
发射端二进制比特序列x=[x0, x1, …, xRc·m·L-1]T经过编码、交织成为c=[c0, c1, …, cm·L-1]T, 码率为Rc, 根据2m进制符号映射集A={α0, α1, …, α2m-1}, 每m交织比特构成复符号块s'=[s'0, s'1, …, s'L-1], 比特到符号的映射关系为αi=map (bi, 0bi, 1…bi, (m-1) ) , 最终形成的符号序列长为L, 在块与块之间插入循环前缀s″, 若干个这样的数据符号序列构成发送数据帧s。
信道部分, 考虑K副接收天线, 根据空间分集K条短波信道相互独立的假设。发射天线和第k副接收天线之间的信道冲激响应可表示为h (k) =[h0 (k) , h1 (k) , …, hM (k) -1], 其中1≤k≤K, M为信道长度。
在接收端, 各路信号分别完成符号同步、信道估计和去循环前缀后, 得到接收符号r (k) 。将全部r (k) 输入SCFD-SDE模块实现频域分集合并和频域信道均衡的联合优化, 输出对数似然比信息, 接着通过解块交织和译码器模块得到信息比特序列的估计^x。
第k路接收数据符号块r (k) 可表示为
式中:ω (k) =[ω0 (k) , ω1 (k) , …, ωL (-1k) ]T是均值为0、方差为σω2的高斯白噪声;循环矩阵H (k) 为第k路信号经历的多径信道, 可表示为
2 SCFD-SDE算法原理
2.1 算法结构
SCFD-SDE算法通过在频域进行分集合并和均衡联合处理来提高系统接收性能, 因此算法首先需要具备时频域转换的能力;其次, 为了能对分集合并和信道均衡进行联合处理, 还需要具有空时滤波的能力;最后, 还需要具有输出对数似然比信息的能力。根据以上需求设计的频域空间分集均衡器结构如图2所示。
频域空间分集均衡器由时频域转换模块 (图2中的DFT和IDFT) 、空时滤波模块、符号到对数似然比信息的转换模块 (S/LLR) 组成。首先, 接收符号r (k) 经过DFT模块转换为频域的接收符号R (k) ;然后, 根据MMSE准则确定空时滤波器的抽头系数C, 对全部分集支路上的接收符号滤波后得到发射符号块的频域估计值^S, 再通过ID-FT模块转换为时域估计值^s;最后由S/LLR模块求出经过空间分集均衡的对数似然比信息序列λe (c) 。
2.2 算法推导
在推导算法前, 将符号意义表述如下:diag (·) 表示对角矩阵, circ (·) 表示循环矩阵, 对数似然比λ (x) 定义为λ (x) =ln[P (x=+1) /P (x=-1) ]。
由MMSE准则, 第k路接收信号估计时域发射符号序列的表达式为
式中:为估计出的发射符号块;c (k) =[c0 (k) , c1 (k) , …, cL (-1k) ]T为相应的滤波器抽头系数; (·) T代表矩阵转置; (·) H代表矩阵共轭转置。对接收信号做离散傅里叶变换 (DFT) , 变换算子为
式中:。
则上述各变量的频域形式为
此外, 第k路信道冲激响应的频域形式为
由循环矩阵性质Fcirc (c) F-1=diag (C) , 推导发射符号频域估计值的表达式为
式 (8) 可进一步写为
相应的频域滤波器抽头系数为
式中:u=[1 01× (L-1) ]T。对于全部分集接收信号, 定义接收矩阵R=[R (1) , R (2) , …, R (K) ], 滤波器系数矩阵C=[C (1) , C (2) , …, C (K) ], 引入向量化算子vec (·) , 矩阵C的向量化算子表示为
构造信道向量Hl=[Hl (1) , Hl (2) , …, Hl (K) ]T, 且0≤l≤L-1, 则信道矩阵表示为
利用式 (12) 构造的信道矩阵求解滤波器的抽头系数, 得
对其去向量化C=vec-1 (CD) =[C (1) , C (2) , …, C (K) ]L×K, 发射符号的估计可表示为
式中:下标l表示矩阵的第l行或者向量的第l个元素,
。将频域的^S逆变换到时域, 得到发射符号的时域估计值为
最后将假设近似服从高斯分布, 则对应的符号对数似然比为
则空间分集均衡器输出符号的对数似然比信息λ (sl) 可表示为
由此, 利用比特和符号的映射关系[11] (见表1) , 将符号的对数似然比转换为比特的对数似然比信息。
综上, SCFD-SDE算法描述如下:
输入:r (k) , k=1, 2, …, K;h (k) =[h0 (k) , h1 (k) , …, h (k) M-1] (k=1, 2, …, K) ;σ2ω。
步骤1:初始化, 执行式 (7) 和式 (12) 。
步骤2:利用式 (13) 求解CD, 并对其去向量化, 得到C。
步骤3:利用式 (14) 求解发射符号的频域估计值。
步骤4:执行式 (15) ~式 (17) , 代入式 (18) , 求解软符号信息λ (sl) 。
步骤5:根据映射关系, 查找表1, 求解全部比特软信息序列λ (c) , 输出。
步骤5:根据映射关系, 查找表1, 求解全部比特软信息序列λ (c) , 输出。
3 仿真结果与分析
发端数据波形根据MIL-STD-188-110C标准[2]构造, 短波信道采用Watterson模型, 按照ITU-R F.1487规定的中纬度恶劣条件信道参数确定, 接收端精确同步并且信道已知, 依据图2系统传输模型搭建短波高速数传系统, 信源在每个信噪比产生2.5×106个二进制数据比特。参数选取如表2所示。
实验一:采用QPSK调制, 分别在2、3和4重分集条件下对SCFD-SDE算法的误码率性能进行仿真, 并与不分集的频域迭代均衡 (FD-IE) 算法进行比较, 仿真结果如图3所示。
从图中曲线可知, 随着分集重数的增加, SCFD-SDE算法获得的增益逐渐增大。如当BER=10-3时, 2重分集SCFD-SDE算法相比FD-IE算法能够带来约13 d B的增益, 3重分集时达到了16 d B, 4重分集时达到了18 d B, 其中2重分集情况下算法带来的增益最多。
实验二:采用16QAM调制, 在2重分集条件下比较SCFD-SDE算法和单载波时域空间分集均衡 (SCTD-SDE) 算法的误码率性能, 仿真结果如图4所示。
对比图中曲线可知, 两种算法的误码率曲线十分接近, 如当BER=10-3时, 两种算法的性能仅差0.5 d B左右, 当BER=10-4时, 两种算法的性能仅差约1 d B, SCFD-SDE算法比时域SCTD-SDE算法略差, 这是由于SCFD-SDE算法在变换到频域时, 受傅里叶变换块大小的限制, 导致性能略有下降。但是在低信噪比区域, 两种算法的性能相差无几。
实验三:为了直观地说明SCFD-SDE算法的运算量水平, 在相同仿真平台上, 对该算法与SCTD-SDE算法在求解图4所示的误码率曲线时所消耗的平均仿真时间进行比较。由于算法的运算量与分集重数的选取有关, 因此给出2重、3重和4重分集下的仿真结果, 如图5所示。
由图5可见, SCFD-SDE算法在不同分集重数下消耗的仿真时间均明显小于同条件下SCTD-SDE算法需要的仿真时间。同时, 随着分集重数的增加, 两种算法消耗的仿真时间也相应有所增加, 但是SCFD-SDE算法的增量远小于SCTD-SDE算法的增量。此外, 在图示仿真结果中, SCFD-SDE算法仿真耗时最大的情况 (4重分集) 也小于SCTD-SDE算法仿真耗时的最低限 (2重分集) 。以上结果说明, SCFD-SDE算法具有显著的计算量优势, 同时对分集重数并不敏感, 分集重数越大, SCFD-SDE带来的计算量优势越显著。
4 结论
为进一步提高远程短波高速数据传输数据速率和传输质量, 提出一种复杂度低的SCFD-SDE算法。论文推导了频域分集合并和迭代均衡联合处理过程, 给出相应的算法结构。仿真结果表明, 相对于传统的频域迭代均衡算法, 所提算法在2重分集时的增益增加了约13 d B;与同等条件下的时域迭代合并均衡相比, 其计算量显著降低而性能相当, 大大缩短算法耗时;此外, 所提算法的计算量优势还可为弥补SCFD-SDE算法与ICE算法之间的微小差距提供途径, 即通过增加分集重数来提高SCFD-SDE的误码率性能。总之, SCFD-SDE算法具有较好的整体性能, 在较高分集阶数下的计算量小是其突出特点。
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