同步信号

2024-08-07

同步信号（精选7篇）

同步信号篇1

1 引言

由于超宽带信号脉冲持续时间短,占空比低,工作信噪比低,而实际超宽带信道又是密集多径的,现有的超宽带同步方案[1,2]中大部分都是基于相干的方法,从超宽带通信系统对定时误差敏感性分析[3]可知,如果接收端采用固定的模板相关信号,则需要接收机非常精确的定时,故需要寻求新的途径来解决超宽带通信系统在密集多径下的信号捕获和定时同步问题。

给出了基于导频脉冲序列简单捕获和定时同步算法:接收信号与原始脉冲序列的“拷贝”互相关,下面称原始脉冲序列的“拷贝”为模板信号。相关积分必须考虑模板信号在时间上的所有可能位置。在这种方式下,相关器输出信号幅度随接收信号与时移模板信号的相似性而改变。相似程度越高,相关器输出越大。如果相关器的输出超过某个门限值,接收机就认为出现了导频信号(信号捕获)。这时,接收机估计相关器输出的峰值并计算模板信号的相应时移。这个时移就是传播时延的一个估计值。在理想情况下,信号不受噪声和失真的影响,上面的估计就可以使发射机和接收机正确同步(定时同步)。本文对AWGN信道和多径信道下CM1信道模型进行了仿真分析,验证了利用导频脉冲实现信号捕获和定时同步的可行性。

2 接收机结构

接收机结构如图1所示。

图1表明该超宽带接收机由信号相关器、判决器两个模块组成,下面分别研究它们的性能。

2.1 信号相关器

假设多径接收信号r(t)与本地模板v(t)均为周期为Tb的周期函数,且相位完全同步。在一个码元周期内,定义Err为多径接收信号r(t)的自相关值,Evv为模板信号v(t)的自相关值,Erv为多径接收信号r(t)与模板信号v(t)的互相关值。则Err表示多径接收信号在一个码元周期内的能量,Evv表示本地模板在一个码元周期内的能量,即:

$\begin{array}{l} E_{r r} = \int_{0}^{Τ_{b}} r (t) \cdot r (t) d t \\ E_{v v} = \int_{0}^{Τ_{b}} v (t) \cdot v (t) d t \\ E_{r v} = \int_{0}^{Τ_{b}} r (t) \cdot v (t) d t \end{array} (1)$

信号相关器实现本地产生的模板信号v(t)和接收信号r(t)的互相关运算,相关器在时间间隔0≤t≤Tb内计算相关输出,并在t=Tb时刻对输出进行抽样,将抽样结果送入判决器。

当发送0时,接收相关器输出为噪声n(t)与模板v(t)的相关值:

$\begin{array}{l} R_{0} (t) = \int_{0}^{Τ_{b}} r_{0} (t) \cdot v (t) d t = \int_{0}^{Τ_{b}} n (t) \cdot v (t) d t \\ = n_{0} (2) \end{array}$

当发送1时,接收相关器输出为信号叠加噪声r(t)+n(t)与模板v(t)的相关值:

$\begin{array}{l} R_{1} (t) = \int_{0}^{Τ_{b}} r_{1} (t) \cdot v (t) d t \\ = \int_{0}^{Τ_{b}} r (t) \cdot v (t) d t + \int_{0}^{Τ_{b}} n (t) \cdot v (t) d t \\ = E_{r v} + n_{0} (3) \end{array}$

可见,由于接收噪声的影响,相关器输出叠加了噪声分量n0,既然n(t)是功率谱为N0/2的高斯白噪声,那么经过相关器后噪声分量n0即是均值为0、方差为σ2的高斯过程。相关器输出噪声n0的均值和方差为:

$\begin{array}{l} E [n_{0}] = E [\int_{0}^{Τ_{b}} n (τ) \cdot v (t - τ) d τ] \\ = \int_{0}^{Τ_{b}} E [n (t)] \cdot v (t) d t = 0 (4) \\ σ^{2} = E [n_{0}^{2}] = \int_{0}^{Τ_{b}} \int_{0}^{Τ_{b}} v (t) \cdot v (τ) \cdot E [n (t) \cdot n (τ)] d t d τ \\ = \frac{Ν_{0}}{2} \cdot \int_{0}^{Τ_{b}} \int_{0}^{Τ_{b}} v (t) \cdot v (τ) δ (t - τ) d t d τ \\ = \frac{Ν_{0}}{2} \cdot \int_{0}^{Τ_{b}} v^{2} (t) d t = \frac{Ν_{0}}{2} \cdot E_{v v} (5) \end{array}$

当发送信息0和1时,相关器输出R0和R1的概率密度函数为:

$\begin{array}{l} p (R_{0} | 0) = \frac{1}{\sqrt{2 π} σ} e^{- R_{0}^{2} / 2 σ^{2}} \\ p (R_{1} | 1) = \frac{1}{\sqrt{2 π} σ} e^{- (R_{1} - E_{r v})^{2} / 2 σ^{2}} \end{array} (6)$

当发送信息0时,相关器输出R0是一个均值为0、方差为σ2的高斯过程。同理,发送1时,R1是一个均值为ε=Erv、方差为σ2的高斯过程,ε/2为最佳判决电平(即门限值)。

2.2 判决器

判决器根据信号相关器的输出R0和R1来判决发送的信息是0还是1。输出信号的最佳判决电平为α=ε/2=Erv/2,如果相关器R>α,表示发送的是1,否则表示发送的是0。

3 仿真分析

如图2(a)代表一个具有10个脉冲的序列,为了构造模板信号,接收机必须知道发射信号每帧中全部脉冲的精确位置,故这10个脉冲在时间轴上的位置是已知的。

本例中引入的传播时移为15 ns,为了仿真信号捕获和时间同步过程,假定接收机时延值是待定的未知值,时移后的信号如图2(b)所示。

首先考虑信号在AWGN信道中传播的情况。接收机输入信号根据给定的ERX/N0,分析了几种不同情况下相干检测导频序列的性能:理想情况ERX/N0=50 dB,两种实际情况ERX/N0=0 dB和ERX/N0=-10 dB。三种情况下加入不同噪声之后的相关器输入信号分别如图3中(a)、(b)、(c)所示。注意在图3(a)中,ERX/N0=50 dB,从接收波形中很容易识别出导频序列。在这种情况下,我们可以认为信号捕获和定时同步算法可以正确检测序列并获得同步。图3(b)(ERX/N0=0 dB)和图3(c)(ERX/N0=-10 dB)就不同了。这时有用信号完全淹没在噪声之中,与前一种情况相比,接收机检测和估计导频脉冲正确位置的可能性有所下降。

如图4(a)给出理想情况下(ERX/N0=50 dB)相关器输出C1。从图中,我们可以在大约15 ns的位置观察到一个很大的峰值。

正如所料,信号C1的峰值提供了信道传播之后导频时延值的精确估计。而且在估计过程中没有任何模糊现象,因为相关器输出的最大值远远超过了其他较小的峰值。

图4(a)也显示出正确选择门限值的重要性。如果门限值太大,例如,在图4(a)情况下超过10 mV,接收机就不可能检测出导频序列。如果门限值太小,例如,在图4(a)情况下小于3 mV,相关器输出的所有小峰值信号都会触发信号捕获。

ERX/N0=0 dB时的相关器输出C2如图4(b)所示。这种情况下,相关器输出信号受到噪声的影响,但我们仍旧能够识别出15 ns附近有较大的峰值。因此可以推断,即使在噪声能量与单脉冲能量相差无几时,接收机的相关滤波器仍然能够捕获到导频序列。

对相关器输出信号的分析,为获得导频信号在时间轴上的精确位置提供了可能,即可以达到接收机和发射机之间的定时同步。

ERX/N0=-10 dB时的相关器输出C3如图4(c)所示。此时,15 ns处的峰值仍旧可以识别,但是其值接近背景噪声电平。特别地,可以看到,有许多其他峰值的幅度与有用峰值的幅度接近。由于寄生峰值触发的同步过程会引起虚警,信号检测会受到影响。为了避免虚警,可以增加检测门限,但这样可能会检测不到导频序列。这种情况下,增加导频信号的长度是一种可能的解决方案,但同时也增加了发送导频序列使用的能量和时间。能量和检测性能的折衷需要根据具体的应用考虑。对于定时同步过程的性能,很明显,即使序列被正确检测,高电平噪声的存在也可能会使接收机导频序列的时延估计产生误差。

接着再看看导频序列在多径信道传播时对同步性能的影响,具体的说,我们将考虑由于信道冲激响应引起的时延扩展在接收端产生ISI的情况。

假定发射机和接收机之间是LOS的(CM1)。这时信道冲激响应如图5所示。

图6为对应于导频序列在图5所示的多径信道中传播、具有不同ERX/N0的接收信号。注意,ERX为每脉冲的总接收能量,即接收机获得的一个发射脉冲经多径信道传播之后的所有多径分量之和。

相关器输入信号rxcla(ERX/N0=50 dB)、rxclb(ERX/N0=0 dB)和rxclc(ERX/N0=-10 dB)受高斯噪声和脉冲重叠失真影响,如图6所示因为多径而引起的信号失真。

同理得到相关器输出Cm1(ERX/N0=50 dB),Cm2(ERX/N0=0 dB)和Cm3(ERX/N0=-10 dB)如图7所示。

由以上分析知:仿真结果与AWGN时完全相同,即在ERX/N0=50 dB和ERX/N0=0 dB时获得完全同步,在ERX/N0=-10 dB时存在误差。我们可以得出结论:在这种情况下,多径的存在不会降低同步性能。但是,多径的存在使相关器输入端信号对噪声更敏感,这可以通过进一步降低ERX/N0得到验证。

4 结语

本文详细分析和仿真了TH-PPM-UWB系统基于导频脉冲序列的信号捕获和定时同步算法,分析和仿真结果表明,该方案在多种信道下都能很好地实现定时同步和捕获。

摘要：针对TH调制PPM超宽带系统,给出一种解决IR-UWB通信系统信号捕获和定时同步方法。这种方法基于导频脉冲序列,接收机使用与导频脉冲序列相匹配的相关滤波器,通过观察相关器的输出信号,可以估计导频序列的存在,此外,相关器输出的峰值可以使接收机与发射机时间对齐,从而达到同步。采用仿真与理论分析相结合的方法,详细分析了AWGN和多径信道下的同步性能,结果表明,理论分析和仿真结果相吻合,利用导频脉冲序列在各种信道下均可获得很好的同步。

关键词：同步,导频,相关器,超宽带

参考文献

[1]Homier E A,Scholtz R A.Rapid Acquisition of Ultra-wide-band Signals in the Dense Multipath Channel[C].UWBST2002.Baltimore,US,2003:105-109.

[2]Reggian I L,Maggo G M.Rapid Search Algorithms for CodeAcquisition in UWB Impulse Radio Communications[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2005,23(5):898-908.

[3]Tian Z,Giannakis G B.BER Sensitivity to Mistiming in Ul-tra-wideband Impulse Radios-PartI:Nonrandom Channels[J].IEEE Trans.on Signal Processing,2005,53(4):1 550-1560.

[4][意]贝尼迪特.吉安卡拉.超宽带无线电基础[M].葛利嘉,朱林,袁晓芳,等译.北京:电子工业出版社,2005.

[5]李妍.Matlab通信仿真开发手册[M].北京:国防工业出版社,2005.

同步信号篇2

基带视频信号占据了电视制作领域的核心, 在这里我们所追求的是信号质量和低延时量。从黑白信号和彩色复合视频到今天的多种多样的SDI信号, 这些格式组成了电视系统的基础。即便随着为了存储和分发而生的压缩系统的出现, 基带信号仍然成为现场电视制作运营传输的首选。

基带电视系统天生就是与同步锁相分不开的。因此, 一个主同步信号需要分配给系统内的设备从而使它们的输出同步。每个设备都被“同步”到与整体系统一致, 如此才能保证诸如切换、混合、键控等操作正确无虞。模拟黑场信号作为系统同步信号已长达50年之久。甚至SDI信号的诞生也无法改变其作为同步基准的主导地位——因为它功能丰富、容易部署、价格低廉, 实在是不二之选。

在早期的电视系统, 很显然需要将信号源如摄像机进行同步从而保证下游设备在它们之中切换时不会导致画面被破坏。为了实现这一点, 一个演播室需要一个主脉冲信号发生器为每台摄像机提供同步脉冲信号。这些信号是很基本的电视驱动脉冲信号如H和V同步、H和V消隐等等。这样同步后的摄像机的输出就可以进行切换和混合了, 也促进了特效、键控等功能的出现和发展。

然而在演播室之间进行信号切换成为了问题, 因为缺乏演播室间的信号同步。解决方案很简单, 就是送一路主同步信号到每个演播室去把所有信号进行锁定。接下来的问题就是台内信号和台外信号之间的切换, 比如转播车信号, 也需要进行同步。这样就需要传送大量同步信号给每个台内设备, 使得同步系统变得昂贵且复杂。同时, 设备电路的发展让台内系统与原来的摄像机切换台系统比起来变得越来越复杂和庞大, 因此我们需要更简单的同步解决方案。

大家知道NTSC或PAL制模拟波形信号包含所有的同步信息可用于信号的同步, 实际上也被作为同步信号而使用。它由高质量的信号发生器产生, 并且通过同轴电缆和模拟视频分配放大器进行传输与分发。当一个设备收到它时, 同步沿被分解加以锁定并驱动信号最后的生成。这种从设备去锁主同步信号发生器的方式意味着“主-从”同步锁相的时代的来临。

再看今天的视频设备, 信号由逻辑状态机产生。这些复杂的逻辑电路被用来计算像素、行、场等, 并提供给设备自用的计时信号 (如摄像机的成像器驱动信号和内存控制) 以及根据SMPTE标准输出信号。它们由一个基础频率晶振提供时钟, 这是一个视频格式的根本所在——比如SD信号的27MHz。一旦被这个时钟驱动, 系统将开始源源不断地生成信号。这个信号的相位是不确定的, 由系统初始启动时决定。

要把这样的设备锁定在外同步上, 需要两件事情——一个时钟 (时基) 和一个相位基准, 它们都可以从一个同步波形里获得。时钟实际上存在于每一个同步脉冲沿, 并且可以通过一个锁相环从波形中恢复出来。通常来说H同步用来锁定从设备的基础振荡器;当彩色电视信号时代来临时, 色同步常被用来进一步解决锁相问题, 使得一个从设备实现与主同步的锁定而不受噪波干扰。有了锁定的基础时钟, 从设备就可以输出与主同步一致的信号了, 但相位是不确定的。当然, 在SDI世界里这种被模拟复合彩色电视所要求的锁定已经不再需要, 因为同步信号接收端已经从复杂的同步头锁定转向简单的H锁定, 它已经提供了足够的功能。

为了让从设备输出与主系统相同相位的信号 (也与其他设备相同) , 这些信号发生器状态机必须互相锁定。这通常由简单地从相应同步信号垂直同步的时钟沿分解得出, 并用于重置信号发生器的逻辑。设计上通常让输出信号的时钟与基准信号的H和V一致, 并且提供了可调整的功能, 以像素 (最多一行) 和行 (最多一帧) 为步进, 来进行系统设置。

这套方案被使用长达数十年, 因为它成本低、稳定可靠、易于使用。即便是HD的到来带来了三电平同步, 黑场仍然是当今同步信号的统治者。同时, 系统还包含了其他的同步基准, 比如SMPTE 12M的时码和DARS, 每个都需要类似的树状分发结构。还有, 技术的发展和设备将电视系统与IT系统结合在了一起。典型的例子就是视频服务器和编解码器。这些设备连接了两个世界——且不仅限于这两大高端设备, 任何设备只要带有以太网口即便用于监控也利用了IT的架构——所有的报警、控制与管理都依赖于此。采用IT架构进行基准信号的分发将大大缓和系统的复杂性并带来网络系统的灵活性。

二同步信号与IT架构

随着IT技术在广播电视系统里的广泛应用, 寻找一个传统同步技术的替代者的意愿变得强烈。IT技术被人们熟悉因为它已经在我们身边无处不在。在一个被良好管理的媒体网络中, 包含上千个实时流是可能的, 但在显微镜下, 这些流是不稳定的, 并且不能传输一个所需要的高精度同步信号。一旦网络拥堵, 抖动将变得很大。因此这远不能满足广播电视系统对同步的要求。守时服务如NTP确实存在, 通过时间信息可以推算系统延时并且允许一定程度的守时精度 (ms级) 传输到从设备, 但对于视频来说精度还是不够。

基于NTP理论, 新的协议出现了, 为广播电视系统提供了需要的性能。IEEE1588标准定义的精确守时协议 (PTP) 就是这样一项技术用来通过以太网络将精确时间从主时钟系统传送到大量的从设备。主时钟发生器与网络设备以及最终的从设备交换时间信息。标准还提供了网络交换机与主设备和从设备交互的功能——这样主设备能与最近的设备交互 (从设备或者交换机) , 然后这些交换机再与下级设备交互, 依次下去。交互的功能是测量发送和停留的时间允许接收端进行校正。一个支持1588的交换机能够既被当做主设备也可以当做从设备。它可以被上游的主设备锁定时间, 利用它来锁定下游设备的时间。采用这种技术, 让交换机参与到守时中来, 精确时间的大型网络就可以搭建起来了。

采用守时方式作为信号基准成不是一个新理论了。至少有些设备制造商已经在内部结构上基于类似守时方式来设计了。这个结构的一个立竿见影的好处是采用GPS同步成为了简单明了的方式, 因为GPS的守时方式是相同的。GPS接收机携带不仅仅时间输出 (通常是在串口上有时间信息和逻辑信号“datum”此时之前发送的数据是有效的) , 还提供了源于GPS频率的基准。GPS时间, datum以及可选的时钟基准就可被信号发生器用来进行内部时间计数器的同步。同样, 时间计数器被用来生成信号。IEEE1588可以被认为是网络分发的GPS。实际上, 当系统主同步锁定在GPS上, 从设备将可以认为它们工作在直接锁定在主同步上。这实际上是一个比GPS更可靠地系统方案, 因为有多个主系统和不止一个网络可以使用。而GPS, 需要天空、气候的限制、无备份的空间因素都给这个系统带来了限制和风险。

写到这里, 一个系统由主时钟、多层的交换机和大量的从设备能够达到精确守时到数百ns, 这样的系统广泛用于机扑工程学和设备控制。但这种表现是不足以支持传统复合视频世界的, 那里需要亚纳秒的级别, 但足够应付SDI系统了 (ns级) ——精度够用且可以忍受微小的偏移。如果IEEE1588用于SDI同步设备并用于合成需要的时钟频率, 这种功能很容易被实现。如果1588中的时间数据翻译成视频信号项目, 那么就能成为基准同步系统。

三IEEE-1588与同步锁相

IEEE1588标准基于TAI守时技术。这项技术于1958年1月1日午夜开始计时 (TAI纪元) 。开始时TAI与UTC同步, 一段时间后由于地球自转闰秒被用来进行校正, 但UTC支持闰秒跳变而TAI则持续不断以线性方式计时下去。

IEEE1588守时协议由两个主要计数元素组成。其中一个是32bit整秒计时, 另一个是32bit的1GHz时钟计时, 即达到1ns精度的计时。当计数器达到10的9次方-1时, 归零, 整秒计时器增加1。两部分组成了一个跨度为136年以1ns为单位的计时方式。

实现精确守时的过程实际就是建立一个精确时基的过程。虽然协议里不包含频率的传递, 周期性的时间信息传到从设备后与本地时钟进行比较, 不仅仅是对本地时间进行校对, 还基于误差调整本地晶振。结果是随着时间的同步, 从设备的晶振也与主钟紧密锁在一起。

以此为基础, 如传统同步一样, 需要为信号同步提供两个主要的元素——频率和相位基准。1588的基准频率可以认为是1GHz, 但它无需为了守时而运行在某个特定的频率下, 只需要用在计时器保持与主钟的计时步调一致。现代科技支持任何所需要的频率都可以合成出来, 即使是直接使用1588的1GHz频率。

时钟锁定从设备只是同步任务的一部分, 建立一个绝对的相位基准同样很重要。这可以通过一项技术叫做“基准点对齐”来完成。这个概念的基础是建立一个“基准点”——这个时间上的一点决定了信号的相位。IEEE1588采用TAI基准点, 任何时间和日期都可以使用, 只要符合规范即可。比如, 可以定义第一场第一行的同步头的下降沿为基准点, 此时, 计时的数值是已知的。相应地, 对于下一个V同步, 该计数值是可以计算出来的。在从设备中, 包含对进行中的时间计数和计算出的下一个V (或任意感兴趣的事件) 事件值加以对比, 如果同时出现即生成一个定时边沿。此时, 信号发生器便重置到这个已知的状态, 即例子中的第一场第一行。因此, 如传统同步锁相一样, 输出信号的相位就确定了。系统如传统的blackburst同步锁相方式一样, 通过从主钟时基获取到的频率和通过计算得到的相位即可对信号进行同步锁相。

除了视频, 还有其他基准信号可能要用到, 比如DARS和时码。产生DARS与产生视频基准没什么区别。信号的相位所在基准点已经被定义, 持续地计算下一事件 (根据DARS波形的周期) 用来驱动信号发生器的重置。这里周期不再是视频的场频, 而是DARS的。如视频一样, 信号与基准点对齐, 在之后的任何时间只要相位确定, 就可以输出正确的信号了。

时码则有所不同。时码首先是精确的帧标记系统, 其次是被用作守时的工具。人们想出通过对视频帧使用特定的类似时间的标签加以标记来简化cue和编辑应用。

在50/25Hz系统里, 因为视频的场频和时码的运作与秒的关系为整数倍, 因此不存在错误积累问题。视频帧与时间戳能够准确对应。而在59.94/29.97Hz系统里, 视频和时码频率不是秒的整数倍关系, 而是运行在1.001 NTSC速率下, 这意味着时码和真实时间之间存在误差。通过NTSC的丢帧方式, 这个误差可以被尽量减小, 但不会被消除。在24小时后, 时码和真实时间仍然存在一个差量。因此, 在视频与真实时间对齐的时候, 时码并不是与真实时间一致。因此在NTSC环境里, 有一个非标准的操作即“每日定时方式”来消除每天的错误积累使其与真实时间一致, 通常是在午夜完成。这导致了时码的不连续性, 但经过40多年的使用, NTSC系统设备已经很好地处理并接受了这种方式。

从1588中生成时码很直接, 与合成视频的过程很像。时码值由1588中的时间计算得出, 包括闰秒值 (用来得出UTC) 和本地的时区偏置。另外, 某些地方强制的夏令时规则必须要考虑。这些变化都要根据不同的帧率系统进行相应处理。对于NTSC系统而言, 有必要让从设备知道“每日定时方式”的校对从而针对丢帧规则进行恰当的同步和锁相。

IEEE1588包含最基本的时间分发元素, 但某些广播电视特有的元数据, 如1001系统中的每日同步时间, 需要传送到从设备。1588中有一个机制, 允许制作根据应用的“profiles范本”。这些扩展数据与主数据一起作为协议的一部分来进行守时运转。这种机制可以用来传输其他应用的元数据而无需增加额外的传输协议。

从系统角度来看, 采用网络化的同步锁相带来很多好处。从成本与架构复杂度出发, 不再需要专用的树状分配系统给每个信号类型, 也就意味着节省了大量的电缆和用于安装分配器的机柜 (同时也减少了链路的崩溃点) 。更多地网络设备供应商则将1588加入到设备当中, 在用于媒体传送或控制外, 还能透传同步锁相信号而无需特殊的网络。通过网络提供和管理同步锁相架构, 还可以无缝管理其他的IP设备。冗余性则通过传统的网络保护技术:多台主钟可同时存在, 内部商定哪一台作为活动主钟而哪些是备份。

将会有一段过渡时期传统同步锁相与1588同时存在。而将新技术引入是可行的, 因为无需改变现有系统。但在新系统里, 两种同步锁相都会存在。我们希望看到设备生产商在设计新产品时将两种同步锁相都考虑进去, 而不仅提供一种。这种混合型产品将可以在两种方式中任选, 不管是传统同步还是网络同步。H和V定时控制在两个方式里没有区别, 使得信号能够与系统同步。

实现一个完美的解决方案还需要做几件事。现有的同步锁相系统正如它的连接方式一样, 内部是安全可靠的, 而网络传送的同步锁相则相对脆弱易受其他通信流量影响。需要引入安全性测量机制来确保不受干扰。冗余性管理技术需要进一步开发研究来确保同步锁相系统的稳定如同“板上钉钉”。闰秒也是一个问题。很多的经验还需来自媒体、控制、管理、报告和同步锁相在一起的网络, 了解它们是否以及如何对同步锁相信号造成影响是成功的关键。

我们在传统同步基准信号上已经走了很久, 也许比技术允许使用它们的时间更久, 不过确实使用一个现有的要比重新定义新的要简单。其他领域技术的发展为广电的改革提供了新的解决方案, 而我们的厂商则仅需要进行一点点改进, 距离新的时代只有一步之遥。新的替代同步锁相信号所基于的网络代表了材质上的进步, 并且不像过去的方法, 它自身的属性让未来支持新的格式、标准和信号变得更容易。或许更重要的是, 它带来了网络与基带领域的融合, 这是一个不可阻挡的趋势。是否今天的所有基带信号都会在未来变为网络的应用?或许现在没有人敢立刻下赌注, 但网络化的同步锁相信号或许就是一个开端。如果设备同时具有两种同步接口, 系统设计者就可以根据行业发展和技术发展的趋势构建更好的平台而无需背负传统同步的高成本、多限制的负担。随着基带向网络转化, 新的同步锁相将随时融入新的行业体系。

同步信号篇3

智能信号切换设备一般都有两个工作状态:自动切换、手动切换。在自动切换状态下,当主路信号丢失时设备自动切换到备用信号,而主路信号恢复后,设备则会自动地切换回主路信号上;在手动状态下,值机人员手工操作信号切换。这些信号的切换动作,表面上看起来已经很完美了,但在发射台的实际应用中还是发现了一个小问题,即切换时听众会感受到信号出现了短暂的停顿或重复。这是由于同一个节目的信号,经过不同的路由(光纤、卫星、微波)和路径(模数转换、编码、解码、数模转换)后,其到达发射台前端是有时间差的,即信号不同步。下面所讨论和阐述的就是如何运用音频比对技术实现音频信号源的同步切换。

1 音频包络比对的提出

1.1 常规的音频比对技术

音频比对技术是利用数字音频的时域、频域特征和属性来分析两段音频序列的相似度,再以相似度的大小来判断这两段音频序列播放的是否是相同或相似的内容。其流程大概是:音频采集(滤波(增益补偿(模数转换(压缩(提取特征参数(比较特征参数(输出比对结果。

滤波和增益补偿主要目的是降低噪音的干扰;压缩处理是为了减少音频中相关性较低或不相关的参数,提高后续工作的处理速度;特征参数是指音频流中以帧为单位提取出音频的质心、均方根、Mel倒谱系数、音高、振幅、带宽、能量等;音频比对是利用上一步提取的特征参数完成计算和比较,将比较结果同预先设定的阈值进行对比,得出最终结果。

音频比对技术在实现时并不考虑音频的具体内容,它只注重音频序列的关键参数和属性的相似度。

1.2 常规音频比对算法的技术特点

常规算法中对音频特征参数的提取,主要是在频域空间中分析并完成的。在时域空间变换到频域空间时,多采用矩形窗(一个矩形窗包含若干个音频帧,一个音频帧包含若干个音频样本),通过各种频域变换(傅里叶变换、离散余弦变换、离散小波变换)而完成。这种频域变换的特点,是能有效地体现音频信号局部区域的频率特征,其应用于完全同步的信号比较(语音文件比对)或语音识别(特定人、物比对)中,是比较有效的,但在广播节目的信号比对中,常规算法有很大的缺陷:其一,广播信号由于经过不同的路由通道,多路信号不可能被同步采集处理,即两路相同音频信号在不同延迟时间的条件下,其矩形窗频域特征很难做一致性判断;其二,时域转换为频域的算法时间复杂度很大,傅里叶变换的时间复杂度是O(NlogN),而高速算法也只能达到O(NlogN),这在实时性很强、数据量很大的广播信号比对中,应用的局限性非常大。

1.3 音频比对新算法方案的提出

图1是一个人分别两次朗读同一首诗歌所录制下来的音频时域波形图。仔细观察便可发现一个重要的特征:剔除朗读时停顿的影响(删除静音部分),剔除朗读时音量(振幅)大小的影响,两张波形图是及其相似的。

通过图1音频特征的分析,提出一种新的音频比对算法:在音频的时域空间,按几何方法比较其音频包络的相似度。

2 音频包络比对技术要解决的问题

2.1 包络的几何相似度判定

把音频包络的几何形态看做是N纬空间中的向量,于是该问题就转化为N纬向量相似度的判定问题。向量的相似度判定在数学上使用距离的概念。向量距离的计算有很多种方法,简要说明如下:

对二元向量,可采用“简单匹配系数法”“杰卡得距离(Jaccard系数)法”“Dicc系数法”。这些算法由于是只针对二元向量运算,所以不适合在音频比对中应用。

对一般向量(多维向量),可采用“欧氏距离(Euclidcan)法”“曼哈顿距离(Manhattan)法”“马氏距离(Mahalanobis)法”“Cambcrra法”。但上述算法中,向量中个别元素对向量的影响会被放大或缩小,而此影响反而在音频包络的比对上并不适合。

从上述向量距离测度的算法中,根据音频包络的特性与算法特征进行匹配筛选,决定采用“夹角余弦”的向量距离完成相似度测度及判定。

向量夹角余弦的几何意义,如图2在三维空间中就是向量A与向量B之间的夹角θ的余弦,用cosθ表示向量的相似度,其取值范围是[-1,1],1表示向量重叠夹角为0。,即向量相同;0表示向量垂直夹角为90。,即向量完全不同;-1表示向量方向相反。对应于音频包络的几何形态,1表示包络形状一致;-1表示形态一致但一个是包络的上升段,而另一个是包络的下降段;0则表示包络形态完全不同,一个包络处于基本平直的段,而另一个包络处于急速上升或下降段。

沿向量的方向,增大或减小向量的模长度,对夹角的大小不产生没有影响,此特性恰好能消除音频振幅大小对包络几何形态相似度的判定。如果采用欧氏距离计算dist (A,B)则会因为坐标的变化产生重大影响。

向量夹角余弦公式推导:

如图3的平面三角形,a,b边的夹角为θ,余弦定理描述为:

以坐标(x1,y1),(x2,y2)代入公式得:

化简得:

同理可推导出三维空间中,两个向量的夹角余弦公式为:

再推广到N维空间中,两个向量{x1,x2…xn)和{y1,y2…yn}夹角余弦公式为:

2.2 音频振幅的变化对包络几何相似度的影响

广播信号的音频比对与常规的音频比对是在完全不同应用场景下实施的,在广播信号中的音频比对和测量,尤其是在同步切换器的使用中,用户并不关心信号的节目内容而专注于同一个节目的信号,经过不同的路由路径后是否发生了变化,比如更关心的是信号的延迟、丢失、信噪比异常等。

向量的夹角余弦测度方法,恰好能避免上述环境的变化对音频比对效果的影响。从几何意义的角度上看,算法中比较的是向量的方向,而向量的长度(模)的变化不会对角度产生任何作用。如图4,向量a与向量b夹角,不会因为向量b线性延长为向量c而发生改变。

数学推导证明如下:

两个向量{x1,x2…xn}和{y1,y2·yn},设yi=λxi(i=1···n),则:

结论:向量各维度坐标的线性变化不会改变向量的方向。该结论如下图5,在音频包络上的几何意义为:包络A与包络B是相同的。

而音频在时域空间的包络幅度其物理意义代表音频的响度(音量),从而得出结论:使用向量夹角余弦算法,音频响度的线性变化,不会影响相似度比对的效果。

2.3 背景噪音的干扰对包络几何相似度的影响

从日常经验知道,音频背景噪音的量级大约是纯净信号的3%～5%,于是设yi=xi+σi,σi为xi的背景噪音(σi≤0.05xi),则:

观察一段音频信号的包络,会发现一个特点:信号以X轴(时间轴)为中心上下震荡,并近似于X轴对称。于是可以令化简得:

上述加扰后的余弦公式中当n=1时,可以把X看做是直角三角形的A边,σ看做是直角三角形的B边(B的边长非常小,只相当于A边长的3%～5%),上述公式就等价于三角函数中余弦的定义式:

由于b非常小,因此COSθ非常接近于1,也就是说干扰的影响非常小,几乎可以忽略,当n越大干扰对相似度的影响就越趋近于0。通过计算机模拟测试,在n=20的条件下,加入3%～5%背景白噪声干扰,相似度的影响在0.7%～0.9%范围内变化。下表是对各种不同类型的向量曲线,加入3%-5%的随机白噪声后,计算机模拟得到的结果:

于是,可以得出经验性结论是:使用夹角余弦算法,背景噪声的干扰对多维向量相似度的影响程度降低了一个数量级。因此只要设定恰当的相似度阈值匹配门限,就完全可以消除背景噪声的干扰。

从余弦算法的理论值来说,信噪比只要能达到13dB,就能很好地完成音频比对了,而一般的接收设备性能都远远超过这个理论值。

3 音频包络比对的实现方法

3.1 音频比对窗口

对同时多路采集到音频,经过数字化后成为音频数字流。音频相似度比对前的准备工作就是要按统一的时间跨度分割为一个一个相同时间长度的矩形比对窗口,多路音频都在同一个度量窗口中完成相似度比对。

比对窗口的宽度要根据实际的应用场景进行调整。窗口太宽则比对的时效性会降低;窗口太窄则不易准确定位多路音频的时间同步点。在不同的应用环境中,需要对窗口宽度实际进行测试调整。比如需要比对两路光纤传输的信号时,可以把窗口设计的比较窄,考虑到光信号经过不同的路由延时,则按0.5～1s开设音频比对窗口就足够了;如果需要比对最快到达的音频信号(播音室输出信号)和最慢到达的卫星信号,可以把窗口设计的宽一些,1～2s (卫星的高度约36000km,因此卫星信号至少有0.2s的延迟),具体实施时通过调整窗口宽度参数来完成配置。

软件在设计上最优的方法是:查找多路音频同步的时间点时,比对窗口宽一点,这样方便准确定位;一旦多路音频同步上后,就可以动态地缩小比对窗口的宽度,从而提高比对的时效性能。

为方便起见,在后面的论述中我们窗口宽度设计为2.1s的原因是中心时间点数据为0.1s,中心点前后各有1s的音频数据长度,这只是为了方便计算和论述。同步切换器中的嵌入式DSP在对窗口数据进行比对时会消耗一点时间,这段时间叫“窗口间隙”其长度随数据量及DSP速度而不同,大约耗时0.2～0.5s,这段时间的音频不参与相似度比对。

3.2 比对算法

3.2.1 音频帧的划分

进行音频包络几何形状的完整相似度比对,数据量太大了,因此需要进行简化,方法就是划分音频帧,用音频帧的平均能量替代包络的几何形态。

通过划分音频帧,参与相似度运算的数据量将大大缩小。通过这样的运算等于忽略了音频包络的细节,而只关注音频包络的曲线特征,其在频域上的理论就是忽略高频部分,而声音的主要特征是由低中频部分来承载的。因此,使用音频帧划分音频比对窗口,既简单快速又能很好地完成音频比对。

3.2.2 音频帧能量计算

音频帧的能量,采用平均振幅的方法进行计算。把音频帧内所有样本的振幅累加得到帧的能量和,其平均值记为该帧的能量,即

3.2.3 相似度计算

进行相似度比对的每路音频,其左右声道窗口数据分别通过上述运算得到一系列音频帧能量数据队列Pi (i=1…n),当音频窗口按前述的2.1s时长进行分割时,则n=41,中心帧序号为21,中心帧左侧包含前1s的20个帧能量数据,中心点右侧包含后1s的20个帧能量数据。

每两个待比对的音频,分别按左声道和左声道、右声道和右声道进行相似度运算,如果需要考虑音频比对系统中允许左右声道接插错误的情况,那么还要完成两路音频左右声道的交叉相似度比对,把相似度匹配最佳的声道作为同一个声道,继续完成后续的计算任务。

立体声(调频)广播的音频要分别按左右声道完成相似度比对,其“左左”声道和“右右”声道相似度的平均值作为整体的相似度。

3.2.4 向量维度的确定

把音频帧能量序列看成向量,然后计算两路需比对的音频帧向量的夹角余弦。那么向量的维度如何确定呢?向量维度大,其几何意义表示用一大段的包络片段进行比对,准确性高,但运算量大;向量维度小,表示用一小段的包络片段进行比对,准确性低,但运算速度快,于是适当选取向量维度的大小是很重要的。

3.3 查找音频同步时间点

在广播节目中,AB两路音频信号经过不同的路由链路(光纤、微波、卫星、网络),它们到达音频比对监测点的时间一定是有差别的。在信号非同步状态下进行对位比较不会得到正确的结论。因此,查找音频的同步时间点是完成相似度比对的前提和条件。

查找同步点的方法就是在音频窗口中依次错位比对所有连续音频帧向量的相似度,然后挑选相似度最高的时间点作为同步点。为简化描述,假设AB两路音频在窗口中的帧能量序列PAi和PBi中只包含5个音频帧(i=0,…4),中心帧的索引编号是2,向量的维度采样半个窗口宽度,即维度为2,如图7所示:

假设AB两路音频是同步的(两路音频同时到达,此时称音频的同步时间点为0ms),则下面4组向量比对的相似度平均值,一定是最高的。

假设B路音频比A路音频提前半个音频帧(50ms)左右先期到达(此时称音频的同步时间点为-50ms),则下面3组向量比对的相似度平均值,一定是最高的。

假设B路音频比A路音频提前一个音频帧(100ms)左右先期到达(此时称音频的同步时间点为-100ms),则下面2组向量比对的相似度平均值,一定是最高的。

假设A路音频比B路音频提前半个音频帧(50ms)左右先期到达(此时称音频的同步时间点为50ms),则下面3组向量比对的相似度平均值,一定是最高的。

假设A路音频比B路音频提前一个音频帧(100ms)左右先期到达(此时称音频的同步时间点为100ms),则下面2组向量比对的相似度平均值,一定是最高的。

AB两路音频到底是同步的呢,还是有先有后呢?同步时间点是多少呢?非常简单,把上面描述的错位比对过程全部运算一遍,找出相似度最高的作为候选的同步时间点。对连续的N个窗口通过上述过程经过N次测试后,如果最佳的同步点都落在同一个时刻,就说明已经找到同步时间点了。

3.4 音频比对与报警切换

在确定了同步时间点后,后续的相似度比对就采取定位的比对运算。可以定义相似度门限,该门限应该比同步查找的门限略微放宽,若连续几次的相似度低于门限,则可以报警了,同时把输出信号切换到其它正常的信源信号上,此时程序再次返回到同步时间点查找过程中。

4 结语

本文是基于广播发射台实际工作的需要而提出,上述方法已经过实验证明可行,下一步将出产品。广播发射台实现音频信号源的同步切换,必将带来播出质量的提高,是广播发射工作的实际需要。

摘要：现在的广播发射台信号进行切换时,信号经常出现停顿或重复现象。为了消除此现象,本文提出了采用音频包络比对技术,经过比对窗口设置、划分音频帧、相似度计算等步骤,实现音频信号的同步切换。该技术方法已得到实验验证,若得以实际推广应用,必将有效提高广播发射台的播出质量。

关键词：信号切换,音频包络比对,相似度

参考文献

[1]郭兴吉,范秉琪.基于特征的音频比对技术[J].河南师范大学学报:自然科学版,2006(5).

同步信号篇4

全数字定时同步方案可分为反馈式和前馈式两种。反馈方案具有较好的跟踪性能但是需要相对较长的捕获时间;而前馈方案因为捕获时间短, 适合于在较短的符号内实现定时同步。针对窄带突发信号, 特别是在短波信道下的长突发信号, 既要求定时同步算法有最短的捕获时间, 同时也要求定时同步算法具有跟踪能力。本文将前馈估计和反馈环路相结合, 设计一种针对短波突发信号的定时同步结构。

本文主要研究非数据辅助的定时同步算法。非数据辅助的前馈式定时同步算法采用基于最大似然 (ML) [1]的算法, 该算法估计精度高, 对载波相位偏差不敏感、实现简单。非数据辅助的反馈式算法采用Gardner算法[2], 该算法需要的数据量小, 对载波相位偏差不敏感。但对于带限基带数字信号, Gardner算法存在自噪声, 因此要在定时误差检测之前进行预滤波, 使信号在码元转换点处的值为零。卡尔曼滤波器是基于状态空间模型的线性最优滤波器, 对检测出的定时误差进行卡尔曼滤波, 从而得到定时误差的最佳估计。

1 前馈式ML算法

假设输入信号x (kTs) , 关于延时μ的最大似然函数为[1]:

$Λ (r | \tilde{μ}) \approx \sum_{k_{1} = 0}^{Ν L_{0} - 1} \sum_{k_{2} = 0}^{Ν L_{0} - 1} x (k_{1} Τ_{s}) x (k_{2} Τ_{s}) F (k_{1}, k_{2}, \tilde{μ})$ (1)

其中 $F (k_{1}, k_{2}, \tilde{μ}) ≜ \sum_{i} g (k_{1} Τ_{s} - i Τ - \tilde{μ}) g (k_{2} Τ_{s} - i Τ - \tilde{μ})$ , 是关于 $\tilde{μ}$ 的以T为周期的周期函数:

$\begin{array}{l} F (k_{1}, k_{2}, \tilde{μ} - Τ) = \sum_{i} g (k_{1} Τ_{s} - (i - 1) Τ - \tilde{μ}) g (k_{2} Τ_{s} - (i - 1) Τ - \tilde{μ}) \\ = F (k_{1}, k_{2}, \tilde{μ}) (2) \end{array}$

将F傅氏展开:

$F (k_{1}, k_{2}, \tilde{μ}) ≜ \sum_{m} F_{m} (k_{1}, k_{2}) e^{j 2 π m \tilde{μ} / Τ}$ (3)

其中 $F_{m} (k_{1}, k_{2}) = \frac{1}{Τ} \int_{0}^{Τ} F (k_{1}, k_{2}, \tilde{μ}) e^{- j 2 π m \tilde{μ} / Τ} d \tilde{μ}$ , 且满足F-m (k1, k2) =F $_{m}^{*}$ (k1, k2) 。

当基带信号的频带限制在±1/T之内时, 文献[1]中证明 $F_{m} (k_{1}, k_{2}) = 0, | m | \geq 2$ , 因此:

因为 $F_{1} (k_{1}, k_{2}) = \frac{1}{Τ} q [(k_{1} - k_{2}) Τ_{s}] e^{- j π (k_{1} + k_{2}) / Ν}$ , 以及q (t) 的傅立叶变换形式:

$Q (f) = G (f - \frac{1}{2 Τ}) G^{*} (f + \frac{1}{2 Τ})$ (7)

所以有:

图1所示为前馈式ML算法的处理流程。g (k) 为根升余弦滚降滤波器, Ts为采样间隔, T为符号间隔, L0为前向估计符号数, N为每符号的采样数, D为延迟的符号数, (·) *为取复共轭。

2 预滤波

本文基于实现的复杂度和整体结构设计的考虑, 直接利用成形滤波器来设计预滤波器[7]Hp (ω) :

其中Gs (ω) 为发送端的成形滤波器, Gr (ω) 为与发送端相同的接收端匹配滤波器。经过预滤波后的信号等效滤波器P (ω) 有下面的形式:

成形滤波器采用平方根升余弦滚降滤波器[3]:

可以得出预滤波器为[7]:

3 Gardner定时误差检测

Gardner算法的定时误差提取公式[2]为:

$e (i) = {x [(k - 1) Τ + \hat{τ}_{k - 1}] - x (k Τ + \hat{τ}_{k})} x (k Τ - Τ / 2 + \hat{τ}_{k - 1})$ (16)

T为码元持续时间, τ 为估计的最佳定时时刻, 由泊松求和公式可得[1]:

$S (τ) = E {e_{i} | τ_{i} = τ} = \frac{4 C Κ}{Τ} \sin (\frac{2 π τ}{Τ})$ (17)

C为基带波形能量, 其中 $Κ ≜ \int_{- \infty}^{+ \infty} Η (\frac{1}{2 Τ} + f) Η (\frac{1}{2 Τ} - f) \cos (π f Τ) d f$ , 更新公式:

$\hat{τ}_{i + 1} = \hat{τ}_{i} - G \times e (i)$ (18)

其中G为环路增益。

当误差检测的输入信号经过预滤波, 即H (w) =P (w) , 可得到[7]:

4 综合仿真和性能分析

设计如图2所示前馈和反馈相结合的定时同步结构。内插滤波器采用三阶的多项式插值[4]。当接收到突发信号r (n) , 首先由前向的ML算法估计出时延 $\hat{τ}$ , 把 $\hat{τ}$ 作为Gardner定时跟踪模块中Kalman滤波器[6]的初始值, 使得Gardner定时跳过初始的收敛过程, 直接进入跟踪状态。

仿真条件如下:输入信号为8PSK调制的窄带信号, 符号速率2400波特, 载波频率1800Hz, 采样率12k, 采用根升余弦滚降滤波器, 滚降系数0.35。首先对单独采样前馈式ML算法的估计性能进行仿真, 取L0=100。如图3所示, 在高斯信道下, 算法的估计性能比较稳定, 在5dB时估计的方差已达到10-3。

图4、图5所示为理想情况下预滤波前后的信号眼图。预滤波前的信号在最佳采样点处张开眼图, 信号波形在码元转换点不归零。预滤波后的信号波形正好相反, 在码元转换点处归零, 在最佳采样点处引入码间干扰。预滤波达到了增强信号波形的归零特性和消除定时抖动的目的。

单独采用Gardner反馈定时同步算法进行仿真。如图6、图7所示, 两图的信噪比均为15dB, 信号时延为0.4T, 两次仿真的反馈环路增益不同。图6中仿真采用较大的环路增益, 图中曲线的收敛速度较快, 但是曲线在收敛状态下的起伏即稳态误差也比较大;图7中仿真采用的环路增益比较小, 图中曲线的收敛速度比较慢, 但是收敛状态的稳态误差比较小。由此可见, Gardner定时同步算法的收敛速度和稳态误差是相互矛盾的两个方面。

由于时钟的偏差和时延的偏差变化不会太剧烈, 因此可以在Gardner算法中使用较小的环路增益来确保收敛状态的稳态误差。而由前馈的ML估计值作为Gardner算法的初始值, 保证环路快速进入锁定。对联合结构进行仿真, 分三种情况:①在0.2T的初始时延, 采样时钟无偏差 (本地时钟与12k的差) 下的时延估计;②在0.2T的初始时延和1Hz的采样时钟偏差下的时延估计;③在0.2T的初始时延和-1Hz的采样时钟偏差下的时延估计。图8所示的曲线1、2、3分别是这三种情况, 15dB高斯信道下的时延估计曲线, 初始时延估计和Gardner定时跟踪环路都有较好的估计和跟踪性能。图9中的曲线1、2、3分别是这三种情况, 15dB短波信道[5]下的时延估计曲线, 短波信道的多普勒扩展为0.1Hz, 多径时延为0.5ms, 且两径等增益, 由图可见短波信道下估计曲线的稳态误差只是略有恶化, 但是前馈定时估计和曲线1的收敛状态却偏离了初始值0.2T, 这是因为0.5ms时延的等增益两径信道使得非数据辅助的算法收敛于两径迭加的峰值点位置。理论上最佳采样时刻应为为满足奈奎斯特准则的时刻即无码间干扰的时刻, 但是在短波信道下, 由于多条路径的相互迭加, 几乎不存在无码间干扰的时刻, 因此最佳的采样时刻也迭加上了多径传播带来的码间串扰, 但它是综合码间干扰相对最小、输出信噪比最大的时刻。

5 结论

本文设计出一种前馈和反馈联合的定时同步结构。前馈采用基于ML的算法, 反馈采用Gardner定时同步算法。该联合同步结构能够克服Gardner定时同步算法中收敛速度和稳态误差的矛盾, 既具有前馈算法收敛迅速的特点, 也具有反馈算法稳态误差小、跟踪能力强的特点, 适合于短波突发信号的定时同步。

摘要：基于ML前馈定时算法和Gardner反馈定时算法, 设计一种适用于短波突发信号的全数字联合定时同步结构。该联合定时同步结构既具有前馈算法收敛迅速的特点, 也具有反馈算法稳态误差小、跟踪能力强的特点。不同信道环境下的仿真实验表明, 该联合结构算法的收敛和跟踪性能优良。

关键词：短波,突发,定时同步,联合结构

参考文献

[1]Umberto Mengali, Aldo N D’Andrea.Synchronization Techniques forDigital Receivers[M].New York:Plenum Press, 1997.

[2]Floyd M Gardner.A BPSK/QPSK Timing-error Detector for SampledReceivers[J].IEEE Transactions Communication, 1986, 34 (5) :423-429.

[3]John G Proakis.Digital Communications (Fourth Edition) [M].Bei-Jing:Publishing House of Electronics Industry, 2001.

[4]Floyd MGardner.Interpolation in Digital Modems-Part I:Fundamentals[J].IEEE transactions on communication, 1993, 41 (3) :501-507.

[5]ITU-R Recommendation 520-2, Use of high frequency ionosphericchannel simulators[R];1994-F series, Part2.ISBN92-61-05411-0.ITU, Geneva, 1994.

[6]张贤达.现代信号处理 (第二版) [M].清华大学出版社, 2002.

同步信号篇5

关键词：TD-LTE系统,定时同步,频域快速同步,频偏补偿

随着人们生活质量的提高和互联网业务的不断发展,用户对于移动网络的需求不断的增加,为了满足市场的需求,LTE移动通信系统应运而生。LTE通信系统具有更高的数据速率和支持高速移动终端等优势[1,2]。PSS定时同步作为TD-LTE系统小区搜索中关键的模块,其算法的性能具有重要的研究意义。

PSS定时同步常用的算法就是利用PSS序列的自相关性和互相关性。文献[3]通过主同步序列时域滑动互相关运算实现符号同步; 文献[4]通过利用主同步序列的自相关性和降采样等方式降低算法的复杂度。这种改进方法只能减少部分计算量,并没有从根本上降低算法的复杂度,并且降采样处理还会影响算法的抗频偏和抗噪声性能。文献[3]和[4]提出的同步算法在频偏较小时,符号定时同步效果较好,当用户终端的高速移动以及终端设备的时钟误差导致的设备接收信号出现较大的频偏时,其同步性能将会严重恶化。文献[5]和[6]对传统的算法进行了改进,分段相关同步算法减小频偏的积累从而提高PSS同步算法的抗频偏性能。该算法在一定程度上增强了抗频偏的性能,但是频偏很大时效果依然不是很理想。

针对上述存在的问题,本文提出来一种基于快速卷积与重叠相加法结合的频域快速同步算法,该算法的最大特点是把时域相关变换到频域进行相乘,通过分段处理降低了FFT变换的长度,实现了长序列与短序列的相关,从根本上降低算法的时间复杂度,提高了算法的效率。频域快速同步算法结合频偏补偿处理,粗略的估计出信号的频偏,并修正信号频偏增强抗频偏性能,从而准确快速的进行符号定时同步。

1 主同步序列

3GPP协议规定TD-LTE系统的PSS序列由Zadoff-Chu ( ZC) 序列生成。ZC具有良好的自相关和互相关等特性[7]。ZC的表达式为:

式( 1) 中,u表示根序号。3 组主同步序列由根序号u分别为25,29,34 确定,分别对应扇区标识为0,1,2 。

图1 为PSS序列的资源的映射关系[8,9]。由式( 1) 可知,映射前PSS序列的长度为62,将PSS序列分别映射到中心两边对称的31 个子载波上,两边各有5 个子载波作为保护间隔。在一个无线帧内,每个半帧的第一个子帧的第三个OFDM符号上都映射了一个PSS序列,因此只需在半帧的长度内进行同步即可以捕获到PSS序列。

2 主同步序列同步算法

2. 1 传统同步算法

文献[3]利用PSS序列良好的互相关特性,通过接收序列与本地PSS序列时域滑动实现符号定时同步。由根序列u = 25,29,34 产生3 组不同的频域主同步序列,经过资源映射后进行OFDM调制变为三组长度2 048 的时序PSS序列p( n) 。相关表达式为:

式( 2) 中,s( n) 表示接收的无线帧数据,半帧的长度为M ,p*( k) 表示p( n) 的共轭,N本地PSS序列长度。通过式( 2) 得到三组相关结果r( n) ,根据三组相关结果r( n) 的最大值确定PSS的位置和的值。由于s( n) 序列长度较长,时域滑动相关算法的实现需要大量的存储资源和时间,并且算法的鲁棒性不高。

2. 2 分段相关同步算法

传统的时域滑动相关算法没有做任何的抗频偏处理,其同步性能将会受到很大影响。文献[5]和[6]对传统的算法进行了改进,对接收无线帧数据s( n) 和本地PSS序列p( n) 分段进行分段相关同步。分段相关同步可表示为:

式( 3) 中,D为总分段数。对数据的分段处理可以减小频偏的积累,增强算法的抗频偏性能。但是频偏很大时,分段相关同步效果依然不是很理想。

2. 3 频域快速相关同步

本文基于预频偏补偿方法,提出结合快速卷积与重叠相加法的频域快速同步算法,通过分段FFT变换,实现长序列和短序列的快速线性相关,从而降低算法的时间复杂度和提高抗频偏性能。

2. 3. 1 预频偏补偿法

分段相关法是从减小频偏积累的角度提高抗频偏性能,忽略了数据本身,若可以对数据进行一定的频偏校正,使得频偏落在PSS序列可以承受的频偏范围内,就可以达到很好的抗频偏效果。本文通过时频二维搜索的方式,粗略估计数据的频偏,对接收的数据进行频偏补偿,从而增加系统的抗频偏性能。对接收数据s( n) 作预频偏补偿处理后的信号可表示为:

式( 4) 中,Δf为预频偏补偿间隔。当接收的无线帧数据的实际频偏值与预频偏补偿wΔf最接近时,同步结果得到最大相关峰值,从而精确捕获到PSS位置。

2. 3. 2 快速卷积与重叠相加法

PSS序列的时域滑动相关算法如式( 2) 所示,对式( 2) 进行变换得到:

式( 5) 建立了互相关与线性卷积的等效关系,表明可以通过计算线性卷积的方法计算两个序列的互相关,前提是对PSS序列p( n) 进行翻转。令表示p*( n) 的翻转,式( 4) 可以表示为:

由圆周卷积定理可知,线性卷积可以通过对s( n) 和做补零处理等效为圆周卷积。具体实现方法如式( 7) 和式( 8) 。

式中,L = 2γ≥ M + N - 1,γ 是正整数。因此,可以建立圆周卷积与线性卷积的关系:

式( 9 ) 中,表示圆周卷积。若,其中S( k) 、分别是s( n) 与FFT变换,则可以得到:

由式( 10) 可知,快速卷积法可以实现序列的互相关运算。具体过程为: 对s( n) 与做补零处理和FFT变换得到S( k) 和,计算S( k) 和的频域乘积得到R( k) ,对R( k) 做IFFT变换后取结果的前M + N - 1 个数据即可得到r( n) 。

由于M的长度较长,PSS序列需要补许多零再进行计算,计算量有很大的浪费,并且那么长的FFT变换很难实现。为了解决快速卷积存在的问题,通过重叠相加法可将s( n) 分为许多段,进行分段FFT相关运算,每段的长度与本地PSS序列的长度接近。

将s( n) 分为长度为m的多段序列,si( n) 表示s( n) 序列的第i段序列。

通过分段后,式( 2) 可表示为:

式( 12) 中,ri( n) 与ri +1( n) 结果之间有N - 1 项重叠,ri( n) 的后N - 1 与ri +1( n) 前N - 1 点的重叠相加才能构成最后的输出序列r( n) 。

由上述可知,式( 10) 与式( 12) 的结合可以实现长序列与短序列的快速相关。因此,PSS符号同步可以通过快速卷积和重叠相加法实现频域快速同步。频域快速同步结合预频偏处理进行符号同步和频偏估计,从而提高算法的正确性和减小算法的时间复杂度。

3 仿真结果与性能分析

图2 表示PSS频域快速同步的处理流程。接收无线帧数据与本地PSS序列经过一系列的处理之后,通过频域相乘和IFFT变换得到每段的相关结果,再把每段结果重叠部分相加,即可得到最终的相关结果。做完一次相关后调整补偿频率重复上述步骤,遍历所有补偿频率后调整本地PSS序列。

PSS序列的长度N为2 048,半帧长度M为153 600,分段长度m为2 048,L的长度为4 096,总的频偏估计次数W为5。表1 为本文的仿真系统环境。

3. 1 时间复杂度分析

传统时域滑动相关算法与分段相关算法的复数乘法与复数加法次数都是3NM 。频域快速同步算法每段相关需要经过2 次FFT和1 次IFFT运算,每段相关的总的复数乘法和加法次数分别( 3L/2) lg L + L和3Llg L + N 。频域快速同步算法的分段次数为M / m ,频偏补偿次数为W和本地PSS序列的组数为3。频域快速同步算法的复数乘法和加法次数分别为3W( M/m) [( 3L/2) lg L + L]和3W( M/m) ( 3Llg L +N) 。

可以计算得到,频域快速同步算法复数乘法次数占传统算法和分段相关算法的9.27%,复数加法次数占传统算法和分段相关算法的17.8%。结果表明,频域并行同步算法在很大程度上降低了算法计算量,缩短了同步的时间。

3. 2 算法的正确性

图3( a) 是在零频偏、0 d B信噪比和u为29 的环境情况下,通过频域快速同步算法得出的3 组相关结果。图3( a) 中p0、p1和p2分别代表u为25,29,34 的符号定时同步相关结果。可以明显的看出相关结果p0和p2没有出现良好的相关峰值,并且最高峰都不超过0. 2。而p1的相关结果有很明显的峰值,图3( b) 为p1相关峰值的放大,峰值很高接近2,并且峰值下降很快,峰值所在位置正是接收数据PSS的位置。通过频域快速相关法可以快速准确的确定PSS的位置和的值,验证了频域快速同步算法正确性。

3. 3 抗频偏性能分析

图4 在信噪比为0 d B条件下,对传统同步算法、分段同步算法和频域快速同步算法在多径信道下抗频偏性能仿真。图中可知,传统算法在没有噪声干扰的情况下的抗频偏范围9 k Hz,而分段相关算法的抗频偏范围15 k Hz,分段处理确实改善了算法的抗频偏性能。但是在频偏超过18 k Hz,其他算法的同步正确率接近零,而频域快速同步算法仍然可以精确的同步。因此,域快速同步算法很好的改善了同步的抗频偏性能。

如图5 所示,在10 k Hz频偏和不同信噪比的情况下,采用多种符号同步算法得到的成功率仿真图。传统的同步算法同步效果很差,而分段相关算法和频域快速同步算法同步的成功率较好。在- 20 ~- 10 d B信噪比下,频域快速同步算法的正确率高于分段相关算法。

4 结束语

针对目前符号同步算法存在的不足,本文给出了一种基于快速卷积与重叠相加法的频域快速同步算法,实现了长序列和短序列的快速相关,该算法在很大程度上降低了算法的时间复杂度,缩短了PSS同步的时间。频域快速同步算法结合预频偏处理对接收的无线帧数据进行时频二维搜索,提高算法的抗频偏性能。通过理论分析,频域快速同步算法的计算量为其他算法的9. 27% ,降低了PSS定时同步算法的时间复杂度。仿真结果验证了频域快速同步算法的正确性和较强的抗频偏性能。本文算法具有高效性、鲁棒性和可行性,能够满足LTE系统对同步性能的要求。

参考文献

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同步信号篇6

关键词：正交幅度调制,载波同步,判决反馈均衡器

0 引言

QAM具有较高的频谱利用率,在频谱资源日益紧张的今天,越来越多的领域采用了这一调制方式,如DVB-C、宽带接入、SDH和其他许多高速数字收发器中。

由于收发两端载波频率的偏差和信道延迟造成的相位偏差会造成接收端星座图旋转,载波同步的目的就是去除载波频偏和相偏,恢复星座图。在带限信道上传输高速数字信号,由于存在信道的衰落和多径干扰、接收机中接口阻抗不匹配等造成的回波会引起严重的码间串扰(ISI)。均衡技术可以有效地抵挡ISI,自适应均衡器的设计是高速QAM解调中的重要内容。载波同步和自适应均衡在高速QAM解调器中是2个重要的环路,对解调性能起了决定性的影响。在有载波频偏的情况下对信道失真进行补偿,均衡器系数收敛变慢、稳态抖动变大甚至不能收敛。受信道影响,对严重失真的信号消除载波频率偏差时,载波同步环路抖动变大,甚至不能锁定。本文介绍了一种载波同步与自适应均衡的并行结构,有效解决了这一问题。

1 并行结构分析

载波同步与自适应均衡的并行结构原理框图如图1所示。

载波同步采用通用环结构,这是一个二阶锁相环,包括频率解旋模块、载波相位误差提取、环路滤波器和NCO等单元组成。自适应均衡器采用判决反馈结构(DFE),由前馈均衡器(FFE)和反馈均衡器(FBE)组成,反馈回路使用了判决后的符号值,因此均衡器是一种非线性IIR型滤波器。只要判决正确,后向滤波器就不会引入误差,因此这种结构的均衡器比普通的横向均衡器性能优良。考虑到信道失真不仅引起同路间的码间串扰,还会引起异路间的码间串扰,因此均衡器采用二维正交结构。前馈均衡器可以采用符号间隔或者分数间隔滤波器(T/2),分数间隔均衡器对定时误差不敏感,但是会使硬件资源消耗量变大。需要折中考虑,本设计采用符号间隔滤波器。

1.1 载波同步

载波同步采用通用环结构,通用环的基带处理函数为:

$\begin{array}{l} u_{d} = sgn (u_{2}) \oplus sgn \prod_{i = - m + 1}^{m - 1} (u_{1} - i) - \\ sgn (u_{1}) \oplus sgn \prod_{j = - m + 1}^{m - 1} (u_{2} - j) 。 (1) \end{array}$

式中,u1、u2为软判决信号(即判决模块前的信号);对于16QAM和64QAM信号,m分别取4和8。这种方法可以完全消除码型噪声,并且鉴相特性为矩形,在稳定点处鉴相输出方差为0,可以实现很好的跟踪性能。由式(1)可以看出来,该鉴相器仅用加法器和异或门即可实现,结构简单便于FPGA实现。

环路滤波器采用比例积分滤波器,调整直通路和积分路的系数可以改变环路的捕获带快、收敛速度和稳态抖动等性能。

NCO在实现中由一个累加器和一个查找表构成,累加器输入数据位宽取24位,查找表输出正弦余弦函数位宽取16位。

1.2 自适应均衡

自适应均衡不仅能校正传输信道不理想引入的码间串扰,还能自适应地跟踪信道传输相应的变化,均衡算法决定了均衡器的收敛性能。

均衡器的电路结构复杂,在QAM接收机中占用了大部分资源,尤其是横向滤波器的卷积求和以及系数更新模块会占用大量的乘法器,以下对系数更新模块的实现进行了简化。

1.2.1 均衡算法

自适应均衡算法的选择应该满足以下条件:① 在均衡开始阶段,均衡收敛不受载波频率偏移的影响;② 无需训练序列就能使眼图张开;③ 当眼图张开且频偏纠正后自适应均衡算法应能进一步减小剩余误差,且能跟踪信道的慢速变化。

常数模算法(CMA)满足前2个要求,最小均方误差算法(LMS)满足第3个要求,但是要求星座图能够正确判决,否则得到的误差没有意义。由于CMA算法对载波频偏相偏不敏感,可以使均衡器首先工作于CMA算法阶段,待系数初步收敛后再启动恢复环路,载波环锁定后,星座图恢复,均衡器再转到LMS算法阶段,以降低均方误差。

CMA算法是根据接收信号的统计特性来调整系数的自适应均衡算法,其误差提取与系数更新公式为:

e(k)=y(k)(|y(k)|2-R2), (2)

w(k+1)=w(k)+μ*e(k)*x*(k)。 (3)

式中,y(k)为均衡器判决前信号;x(k)为均衡器当前的输入信号;μ为系数更新步长;R2=E{|a(n)|4}/E{|a(n)|2},是由调制星座图决定的常数,根据标准星座图计算得到的不同调制类型的R2如表1所示。

由式(2)和式(3)可见,系数更新是对输入信号的矩进行操作,以试图减小接收信号的矩与标准星座图的矩之间的均方差。载波频偏仅仅会造成QAM星座图旋转而不会影响信号的矩,故CMA算法可以在有频偏的情况下工作。

LMS算法是根据最陡下降原则推导出的一种经典的自适应算法,其系数更新方程与CMA算法相同,误差提取公式为:

$e (k) = y (k) - \hat{y} (k)$ 。 (4)

式中,y(k)、 $\hat{y} (k)$ 分别为均衡器判决前后的信号。如果符号被错判,得到的误差就没有意义,所以该算法应用的前提是信号眼图张开。该算法调整均衡器的系数以试图减小接收信号星座点与标准星座点的误差。LMS算法剩余误差小,适合跟踪信道的缓慢变化。

1.2.2 系数更新模块

为了消除正交串扰,基带正交均衡器采用4个均衡器并联而成,那么均衡器也包含4个系数更新模块,实数形式的系数更新方程如式(5)所示。文献[6]指出为了消除IQ两路基带上信号的非对称失真,4个系数更新模块应该设计成独立的,得到的系数更新方程为:

式中,xi(k)、xq(k)为均衡器当前的输入信号;ei(k)、eq(k)为均衡器误差信号;μ为系数更新步长;wii、wiq、wqi、wqq为4个滤波器的系数。

误差信号和输入数据取16 bit宽度,每一个抽头系数更新模块包括2个16 bit*16 bit乘法器和1个加法器,乘法器的消耗量是抽头数的8倍。为了降低系数更新模块资源消耗量,可以对误差信号或输入数据进行取符号运算。仿真发现,在QAM均衡器中,对数据进行符号运算对均衡器的性能影响不大,而对误差取符号运算可能造成均衡器不收敛,故本设计采用对输入数据取符号的方法。另外,系数更新步长设计成2的整数次幂的形式,乘法就可以用移位操作来实现了。每一个抽头系数更新模块的实现过程为:对误差信号以及它的相反数按照步长移位,用输入数据的符号做选通信号,再进行加法计算,即可得到抽头系数的下一个值。这样就省去了2次乘法操作,大大节省了硬件资源。

2 载波同步与均衡的收敛

CMA均衡器和LMS均衡器结构相同,唯一不同的地方是误差产生电路,在实际中可以根据均方误差值的大小,设定一个门限值来选择2种误差,送给系数更新模块即完成了算法的切换。为了简化,也可以根据时间来切换算法。

把收敛过程分为3个阶段:

① CMA均衡阶段:载波环不工作,解旋因子e-jwT=1,均衡器误差信号由CMA算法得到,此时均衡器对有载波频偏的恶劣信道进行初步均衡;

② 载波锁定阶段:信道初步均衡后,固定均衡器系数,启动载波环,进行载波频偏相偏的捕获;

③ LMS均衡阶段:载波锁定后,均衡器误差信号由LMS算法得到,此时均衡器进一步收敛,抽头系数收敛到最佳值。

锁定过程的均方误差(MSE)曲线如图2所示。在CMA收敛阶段,均方误差由13 dB减小到8 dB,收敛后,均方误差值较大,说明CMA算法的误差抖动较大。在载波环锁定后,均方误差减小了约3 dB,说明消除了载波频偏后,恢复了星座图,星座点在标准星座点周围,但是抖动还是较大。在LMS阶段,均方误差减小约14 dB,说明星座点在标准星座点周围抖动很小。

3 算法仿真与实现

以64QAM调制信号为例,用MALAB工具对上述算法进行了仿真,符号速率为20 Msps,信噪比为29 dB,载波频偏为20 kHz,均衡器采用5抽头DFE结构,前向3阶后向2阶,信道多径模型为:H(z)=1+0.2z-1+0.1z-2。算法各个阶段的星座图如图3所示。

由图3(a)可见,由于信道失真和载波频偏的影响,无法识别出星座图;图3(b)经过CMA均衡后,信道失真得到了补偿,但是由于载波频偏使星座图产生了旋转,由图还可以看出CMA具有AGC的幅度调节作用;图3(c)载波同步后,纠正了载波频偏相偏,恢复了星座图,但是星座点偏大;图3(d)LMS收敛后,星座点进一步减小,星座图很清晰。

在上面仿真中,CMA阶段用了约1.5×104个符号,载波同步用了约1.3×104个符号, LMS阶段用了约1.8×104个符号。

经过充分的算法仿真,介绍的载波同步与自适应均衡的联合结构在XILINX的FPGA平台上已经实现,并且成功用于侦察接收机中的QAM解调器中,均衡器采用5抽头正交DFE结构。接收机工作稳定可靠,可以有效去除系统中的回波干扰和信道失真,载波捕获范围超过40 kHz,完全满足侦察接收机的需要。

4 结束语

载波同步与自适应均衡的并行结构适用于信道多径时延较小的情况,这种情况FFE不需要太长的节数,针对QPSK、16QAM、64QAM信号分别做了仿真,载波环与均衡器工作良好。如果信道多径时延较大,FFE的节数就需要加长,这种结构就会造成载波环的延时过大,从而造成载波跟踪性能变差,此时可以把解旋模块移到FFE的后面。

高速QAM均衡器的FPGA实现是QAM接收机设计的难点。载波同步与均衡的并行实现保证了均衡器的稳态跟踪性能,并且使载波同步在衰落信道中能可靠锁定。实际测试结果表明,这种结构可以应用于侦察接收机中的QAM信号的解调。

参考文献

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同步信号篇7

1 帧同步信号的提取设计

帧同步提取性能的好坏直接影响整个数据的解调质量, 甚至影响整个通信系统的性能。随着可编程器件的不断发展, VHDL编程语言的出现, 用可编程器件来实现数据流中帧同步信号的提取, 能使设备简化, 检测电平容易控制, 同时也提高了系统的可靠性。本文选用插入特殊码法实现帧同步, 即插入式帧同步法, 它在数字信息码序列中插入一些特殊码组作为每帧的帧头标志, 而在接收端则根据这些码组的位置来实现帧同步。

1.1 连贯式插入法

连贯式插入法是指在每帧的开头集中插入帧同步码组的方法, 连贯式插入法的关键是要找出群同步码组的特殊码组。巴克码是一种具有特殊规律的非周期序列。设一个n位的巴克码组为{X1, X2, X3, ……, Xn}, 其中Xi其值为 +1或-1, 则它的局部自相关函数为:

本文选用的是七位的巴克码, 如图1所示, 为七位巴克码的自相关函数特性图:在通信系统的接收端, 需对以巴克码作为帧同步码进行识别, 并产生对应的帧同步脉冲。

1.2 系统划分

本文帧信号是基于32位的信息码组, 而巴克码是七位的。首先用分频器把巴克码从信息流中识别出来, 然后用识别器把帧同步信号识别出来, 当分频器输出一个脉冲时, 识别器也应该输出一个脉冲, 只要它们的相位对应相同输出, 那么就能把帧同步信号提取出来, 为了更加完善, 加入保护电路。系统框图如图2所示。

1.3 识别器的实现

识别器的功能是把巴克码从信息流中识别出来。识别器可分为三个部分:第一个部分完成移位功能, 第二个部分完成将寄存器的七位输出码进行译码处理, 第三部分是判决器。

1.3.1移位寄存器

通过仿真图可以看到当有一个脉冲进入时, 数据就向左移动一位, 直到七位全部进入后, 数据进入到下一个模块译码器。

1.3.2译码器

1.3.3判决器

判决器的功能相当于一个比较器, 即当巴克码的输出大于或等于自动门限的输出时, 就输出一个“1”脉冲, 否则就输出一个“0”脉冲。

1.4 分频器的实现

用VHDL语言来写分频器的源程序, 分频电路是由一个计数器所组成, 其功能是当帧头输出时, 给出一个同巴克码识别器输出同相的一个脉冲, 也就是当计数到32的时候就输出一个脉冲。

1.5 保护电路的设计

2 系统仿真

假定帧同步码为1110010, 信息为0110010110111001010001010, 则输出波形为如图7所示。

经过对模拟仿真图的分析, 已经看到了帧同步信息码的输出, 所要传递的信息被识别输出, 基本上保证了无漏同步和假同步码的出现。

3 结论

本文设计是VHDL在帧同步信号提取中的应用, 主要实现帧同步信号从识别到输出的过程, 通过对系统划分、仿真, 完成帧同步信号的提取。首先运用EDA软件来实现底层文件的设计, 然后借助顶层文件调用底层文件, 这样实现了“自顶向下”分层设计的思想。通过仿真, 看到了信号被提取出来。EDA软件方便快捷的特点为本设计节省了时间, 并且简化了电路。

摘要：本文利用EDA技术作为开发系统, 以VHDL语言作为硬件描述语言来实现帧同步信号的提取的设计。首先从同步数据流中提取位同步信息, 然后提取帧同步信息。这里采用插入特殊码法来实现提取帧同步信号。插入特殊码法 (即插入式帧同步法) 是以巴克码作为帧同步开头的方式, 它在数字信息码序列中插入一些特殊码组作为每帧的帧头标志, 而在接收端则根据这些码组的位置来实现帧同步。仿真结果表明在接收端可以提取出准确的帧同步信号。

关键词：帧同步,巴克码,VHDL

参考文献

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