直扩通信系统

直扩通信系统（精选6篇）

直扩通信系统 篇1

随着通信技术发展, 扩频通信体制应用范围越来越广。扩频通信是一种宽带通信体制, 它通过用伪随机噪声码 (pseudorandom noise, 简称PN码) 将原始信息扩展到很宽的频带上, 降低传输时的谱密度, 可使信号淹没在噪声中, 在接收端进行相关解扩恢复为窄带信号, 干扰信号由于与伪码信号不相关, 被扩展到一个很宽的频带上, 使落入信号频带内的干扰信号功率大大降低, 从而提高系统的输出信噪比。中频直扩通信系统以扩频通信体制为基础, 主要通过数字化技术实现对信源编码、扩频、调制和扩频调制信号的接收、解扩、解调两大部分功能。

1 方案设计

中频直扩通信系统采用一体化设计, 用一块电路板实现中频直扩接收机和中频信号源。特别是使用VHDL语言编程实现了中频直扩接收机解扩、解调和外围器件控制电路是本设计的亮点。

1.1 DDS芯片简介

DDS专用芯片采用AD公司AD9954, AD9954时钟400 MHz, 最高合成信号频率160 MHz, 功耗200 mW, 内置高速高性能14位DAC, 1024×32静态RAM[1]。

AD9954内部的1024×32静态RAM, 对它进行的读/写操作不能同时进行, 写操作优先[1]。RAM的使能位是CFR<31> (控制功能寄存器的31位) , 此位为低时, 对RAM的操作只能通过串行端口;此位为高且CFR<30> 为逻辑0时, RAM的输出为相位累加器的输入, 此时给芯片提供的是频率转换字;此位为高且CFR<30> 为逻辑1时, RAM的输出可作为相位偏移加法器的输入给芯片提供相位偏移控制字[1]。

BPSK调制模式时 CFR<31～30>设置为“11”, RAM分为两个区存储两个相位字, 通过PS0的值来选择相位字送入相位累加器实现BPSK调制。

1.2 中频信号源设计

中频信号源设计通过FPGA和AD9954实现。其工作原理如下:

(1) AD9954初始化和基带扩频信号生成:ADD9954初始化由FPGA通过其串口总线接入控制字完成, 控制字内容包括倍频系数、输出频率、相位、RAM工作模式等参数。

(2) 基带扩频信号:首先由编码电路完成数据组帧工作进行NRZ-M编码[2], 然后该码流送入扩频电路与本地PN码相乘, 即得到基带扩频信号。基带扩频信号将作为AD9954片内RAM的地址选择信号PS0, 实现BPSK调制。扩频序列采用63位小m序列作为扩频序列, 6.3 MHz扩频码速率, 中频70 MHz;模拟源采用NRZ-M码, 帧长150字节格式表1。

1.3 中频直扩接收机

中频直扩接收机采用数字化技术完成对70 MHz中频信号的接收、解扩、解调。解扩是在伪随机码同步的情况下, 通过对接收信号的相关处理, 提高解调器输入端的信噪比, 使系统性能得以改善。解调则是通过对接收信号的相关处理得到所需信息流。根据直接序列扩频原理, 只有当接收端的本地扩频序列与接收信号中扩频序列相位一致时, 即扩频序列同步时, 才能实现接收信号的解扩和解调, 否则信号将淹没在噪声中。因此, 扩频序列的同步是扩频系统的关键技术, 也是影响整个扩频系统性能的重要因素。

直序扩频信号的解扩解调由可编程逻辑电路设计实现。主要分为抗混叠滤波模块、下变频模块、解扩模块、解调模块、数据解调输出模块, 原理如图1所示。上述各功能模块除抗混叠滤波和A/D采用专用器件完成外, 其余模块均通过VHDL编程在FPGA上实现。

中频直扩接收机原理图模块分析如下:

(1) 抗混叠滤波模块:抗混叠滤波模块滤除通带外噪声及干扰。

(2) 下变频模块:下变频模块主要功能是将接收机中频信号采样后下变频至零中频, 得到真正的基带信号。下变频模块由ADC模块、混频模块、滤波处理模块组成。输入的模拟中频信号先经过ADC模块, 在中频进行采样数字化, 将扩频信号与数字混频器的正交信号进行混频搬至零中频, 之后经滤波处理, 送给后面的解扩单元。

(3) 解扩模块:解扩模块包括伪码捕获和伪码跟踪模块。伪码捕获模工作原理:通过数字匹配滤波器[2]进行相关运算。当采样数据与本地Pn序列伪码相位小于TC/2时, 出现相关峰值, 将I、Q两路的相关峰值平方相加后的值与门限值相比, 超过门限值则说明捕获成功, 将峰值数据记录并通过快捕策略将捕获范围缩小至一个期望的范围, 然后进入跟踪状态。伪码跟踪模块采用延迟锁定环[2]跟踪伪码相位。当捕获时输入信号与本地码的相位差已小于伪随机码的切普宽度Tc。τ为捕获后输入信号与本地伪码的相位差, τ≤Tc。为了使接收端伪码与输入新号精确同步, 使用了两个相关器, 即超前相关器和滞后相关器。两个相关器输出的差用于产生误差信号 以驱动压控振荡器 (NCO) , NCO可以调整PN码发生的时钟, 当本地PN码相位滞后于输入信号时, 它就促使时钟变快, 反之亦然。

(4) 解调模块:解调模块采用数字锁相环进行载波同步[2]。数字锁相环由数字鉴相器、环路滤波器、数控振荡器等基本单元组成, 输入信号被采样并与环路输出的本地载波作相位比较, 产生一个可充分反映两者相位误差大小和极性的数字样本序列, 经由数字环路滤波器加以平滑得到控制信号 (频率控制字或相位控制字) 对本地NCO的周期进行控制。

(5) 码同步模块:码同步模块采用全数字锁相环[3]方式, 通过鉴相器获得的超前、滞后脉冲, 不是去控制VCO, 而是通过一个控制器对一个脉冲序列中进行加/减脉冲操作, 调整加到鉴相器上的码同步时钟, 实现同步。利用建立的码同步时钟对输入信号进行积分、抽样、判决[3], 然后恢复出发送端所发送的信息。由匹配滤波器原理可知, 为了提高数据的正确判决概率, 码判决必须在匹配滤波器输出最大信噪比时进行。然而对于码速率在宽范围内连续可变的PCM输入信号进行匹配检查时, 用传统的模拟积分判决电路是难以实现最佳检测的, 为此提出了用数值积分实现数字匹配滤波器的方法。用数值积分实现的数字匹配滤波器起实现过程简单、灵活、通用, 并且不用改变任何硬件电路, 只需改变时钟频率, 就可实现任意码速率下的最佳匹配, 最终输出码同步数据和时钟。

2 设计验证

本文采用Altera公司的FPGA——EP2S60实现中频接收机解扩解调所有功能。并且所有外围芯片如A/D、AD9954、RS232等控制电路也由EP2S60芯片完成, 系统集成度高, 满足设计需求。

在硬件电路和VHDL语言设计完成后对系统进行测试, 测试框图如图2所示, 方案如下:

(1) 由射频信号源TSS—2000对标准扩频信号源输出的基带扩频信号进行BPSK调制, 输出70 MHz中频信号;将中频信号送入中频直扩接收机中, 进行解扩、解调运算, 运算结果经USB接收设备送入计算机并记录;调整射频信号源输出信号动态使系统达到临界状态, 并记录此时TSS—2000输出信号功率电平和解调后数据误码率。

(2) 将内置模拟源输出的中频信号发送至可调衰减器HP8494B, 可调衰减器设定为0衰减状态, 用矢量信号分析仪测试此时信号功率电平并记录;然后将此信号送入中频直扩接收机中, 进行解扩解调运算, 结果经USB接收设备送入计算机并记录;通过可调衰减器调整中频信号动态使系统达到临界状态, 并记录此时HP8494B衰减值和解调后数据误码率。

按上述测试方法对中频通信系统进行测试, 测试数据见表2, 测试结果满足系统设计指标。

3 结 论

通过对中频通信系统设计的设计实现与验证, 证明本方案节简捷有效, 实现了对中频信号的快速解扩解调, 系统工作稳定。具有体积小, 可靠性高的优点, 特别是在野外环境下, 通过简单连接即可进行系统自检, 提高了系统的环境适应度, 满足了工程化需求。

参考文献

[1]Analog Devices, Inc, AD9954datasheet, 2007

[2] (美) Sklar B, 数字通信-基础与应用.徐平平, 宋铁成, 叶芝慧, 等译.北京:电子工业出版社, 2002

[3]杨小牛, 楼才义.软件无线电原理与应用.北京:电子工业出版社, 2001

直扩通信系统 篇2

直接序列扩频通信系统因具有较强的抗干扰能力和防截获能力,在军用卫星通信、GPS和军事微波通信等系统中得到广泛的应用。卫星通信的路径损耗大,接收功率低,有用信号经常淹没在噪声当中,容易受到各种大功率信号的干扰。通过卫星通信干扰检测器,可以使频谱监测系统正确区分正常信号、恶意干扰信号和地面干扰信号,对于不同来源、不同性质的干扰信号实施不同处置措施[1,2]。

1 干扰检测接收机信号和系统的基本模型

在卫星扩频通信系统中,宽带直接序列扩频信号和加性高斯白噪声在频域上具有相似的特性,单频或者窄带干扰信号与二者相比在频域上会呈现较高的峰值,利用这一不同特性对接收信号进行DFT,然后根据干扰信号在频域上呈现的特性计算出干扰信号的功率、频率和带宽,由时域信号变换为频域信号时采用加窗FFT,由于截断后序列在边界不连续,则会导致信号经过DFT变换之后出现频谱泄漏。为了减轻DFT变换的能量泄漏,常用的方法是在对信号进行DFT之前进行加窗,文献[3,4]对加窗FFT进行了详细的研究。干扰检测原理框图如图1所示。

假设中频接收端的接收信号为:

$\begin{array}{l}r(t)=\sqrt{2S}p(t-\tau {}_{\text{d}})\cos (2\text{π}f{}_{\text{c}}t+\theta )+n(t)+\\ \sqrt{2J}\cos (2\text{π}f{}_{\text{J}}t+\phi )(1)\end{array}$

式中:S,fc,θ分别为发送信号的功率、载波频率和相位;p(t-τd)为PN码序列,τd为传输时延;n(t)是双边功率谱密度为N0/2的加性高斯白噪声;J,fJ,φ分别为干扰信号的功率、载波频率和相位。

在这里假设接收信号载波与本振信号不存在频率偏移,即本振信号为cos(2πfct),信号的采样间隔为Tc,经过采样的信号进行数字下变频后得到正交的I,Q两路信号可分别表示为:

$\begin{array}{l}y{}_{\text{Ι}}(k)=\sqrt{S}p(k{\rm T}{}_{\text{c}}+n)\cos \theta +n{}_{\text{Ι}}(k{\rm T}{}_{\text{c}}+n)+\\ \sqrt{J}\cos (2\text{π}\text{Δ}fk{\rm T}{}_{\text{c}}+\text{ϕ})\\ y{}_{\text{Q}}(k)=\sqrt{S}p(k{\rm T}{}_{\text{c}}+n)\sin \theta +n{}_{\text{Q}}(k{\rm T}{}_{\text{c}}+n)+\\ \sqrt{J}\sin (2\text{π}\text{Δ}fk{\rm T}{}_{\text{c}}+\text{ϕ})\end{array}(2)$

式中:n为时延τd对应的采样时刻;ϕ为初相;Δf=fJ-fc。在这里引入一个复矢量R(k)进行分析:

$\mathit{R}(k)=y{}_{\text{Ι}}(k)+\text{j}y{}_{\text{Q}}(k)(3)$

问题归结到一个复信号的检测,令:n(kTc+n)=nI(kTc+n)+jnQ(kTc+n),p(kTc+n)=p(kTc+n)cos θ+jp(kTc+n)sin θ,则式(3)变为:

$\begin{array}{l}\mathit{R}(k)=\sqrt{J}\exp [\text{j}(2\text{π}\text{Δ}f)k{\rm T}{}_{\text{c}}+\text{ϕ}]+\\ n(k{\rm T}{}_{\text{c}}+n)+\sqrt{S}p(k{\rm T}{}_{\text{c}}+n)(4)\end{array}$

对式(4)进行加窗FFT得到:

$\mathit{R}({\rm K})=J({\rm K})+{\rm N}({\rm K})+{\rm P}({\rm K})(5)$

式中:P(K)表示扩频信号的频谱;N(K)表示噪声的频谱;J(K)表示Δf的频谱,K=0,1,2,…,N-1。复信号R(K)进行FFT后得到R(K)在数字频域上不再具有以N/2点为中心的对称幅频特性[5],而是单边带频谱特性,且与其Δf正负有关。当Δf为正值时,谱峰值出现在0～N/2-1之间;当Δf为负值时,谱峰值出现在N/2～N-1之间。正是这种不对称的频谱特征,决定了可检测出Δf正负和大小,而对实信号进行FFT后只能检测出Δf大小,但是正负无法确定。

要想判断哪些谱线是干扰信号的谱线,必须有一个干扰检测门限作为参考,当某一谱线的幅度大于干扰检测门限时,判定为干扰信号频谱。因此如何确定干扰检测门限成为一个关键性问题。

2 自适应干扰检测门限设置的理论依据

在很多情况下信号和干扰都是时变的,对干扰门限的选择也不应该是固定的,门限设置太高,一些干扰信号难以检测出来;门限设置太低,有用信号和噪声会被误认为是干扰,所以干扰门限的设计应该以接收信号的统计特性为依据[5]。

卫星直扩通信系统在低信噪比下工作,期望信号淹没在背景噪声当中,例如GPS扩频信号要比背景噪声低几十dB。直扩信号在较大扩展比下,其频谱类似白噪声。当不存在干扰时,由于直扩信号的功率远远小于高斯白噪声功率,从频域上看,即$\left|{\rm P}({\rm K})\right|\ll \left|{\rm N}({\rm K})\right|$,所以P(K)+N(K)也近似服从窄带高斯分布。由窄带高斯分布的特性[4]可知,随机变量P(K)+N(K)的包络$\left|{\rm P}({\rm K})+{\rm N}({\rm K})\right|$服从瑞利分布,其相位服从[0,2π)的均匀分布,包络的平方$\left|{\rm P}({\rm K})+{\rm N}({\rm K})\right|{}^2$服从指数分布,包络和相位在同一时刻是相互独立的随机变量[6,7]。现在假设干扰检测门限为TH,那么必须满足窄带高斯信号的包络平方不超过TH的概率逼近于1,即:

$\begin{array}{l}{\rm P}\{\left|{\rm P}({\rm K})+{\rm N}({\rm K})\right|{}^2\le \text{Τ}\text{Η}\}=\\ 1-{\displaystyle {\int }_{\text{Τ}\text{Η}}^{+\infty }\lambda }\exp (-\lambda A)\text{d}A=\\ 1-[\exp (-\lambda A)]{}_{\text{Τ}\text{Η}}^{+\infty }\to 1(6)\end{array}$

取门限TH=n/λ,其中n=1,2,…。就可以得到表1所示的结果。

由上面的分析可知,在没有干扰的情况下,谱线模的平方大于4/λ的概率仅仅为0.018,也就是说,在1 000根谱线中谱线模的平方大于4/λ的有18.3根,大于8/λ仅有0.3根。根据以上分析,文献[8]利用最大似然估计计算出了1/λ的估计值如式(7)所示:

$E[A({\rm K})]=\frac{1}{\lambda }\approx \frac{1}{{\rm N}}{\displaystyle \sum _{k=0}^{{\rm N}-1}\left|{\rm P}({\rm K})+{\rm N}({\rm K})\right|}{}^2(7)$

这样干扰检测门限TH=n/λ就很容易确定,这里选择TH=8/λ,当$\left|\mathit{R}({\rm K})\right|{}^2$大于TH时,在该频率点上必然存在干扰,此时R(K)=P(K)+N(K)+J(K),但绝大部分频段R(K)=P(K)+N(K),干扰信号带宽相对于宽带信号总是很窄的,所以$\left|\mathit{R}({\rm K})\right|{}^2$大于TH的谱线不能作为干扰检测门限估计的样本值。由此可见,估计干扰检测门限的样本值是随着信号的变化实时更新的,能更好地适应信号和干扰多变的环境。

3 干扰信号的参数估计

由前面的分析可知,复信号经过加窗FFT后得到R(K)=P(K)+N(K)+J(K),根据这些样本值可估计出干扰检测门限,当$\left|\mathit{R}({\rm K})\right|{}^2$大于干扰检测门限时,判定该频率点存在干扰,根据频谱特性还可以分析出干扰信号的功率和带宽。这里假设采样频率为fs,这时的频谱分辨率为F=fs/N(N为做FFT的点数),采样频率太大,会导致频谱分辨率下降。根据抽样定理可知,采样频率fs必须大于信号最高频率的2倍才不会发生混叠失真,所以采样频率也不能太小,在工程应用中要根据实际情况确定[9]。

当第n点的谱线被判定为干扰时,该点的频率Δf为:当n<N/2时,Δf>0且其绝对值大小为nF;当n>N/2时,Δf<0且其绝对值大小为(N-n)F;当n=N/2时,Δf绝对值为fs/2,正负不能确定;当n=0时,Δf为0。那么干扰信号的频率为fJ=fc+Δf,这时估计误差小于0.5F。

还可以得到以下结论:

(1) 假设“连续”大于干扰检测门限的谱线为第k1,k2,…,kn(0<k<N)点谱线,那么干扰信号带宽近似为$\left|k{}_1-k{}_n\right|F$,估计误差小于F。

(2) 假设“连续”大于干扰检测门限的谱线为第k1,k2,…,kn(0<k<N)点谱线,那么干扰信号的功率近似为$\frac{1}{{\rm N}{}^2}{\displaystyle \sum _{{\rm K}=k{}_1}^{k{}_n}\left|\mathit{R}({\rm K})\right|}{}^2$。

4 仿真与分析

假设接收端信号中存在窄带干扰和单频干扰,则选用3个正弦信号之和作为窄带干扰模型。文献[10]指出用多个正弦信号之和或由窄带白噪声模拟窄带干扰几乎具有相同的性能。那么接收信号为:

$\begin{array}{l}r(t)=\sqrt{2S}p(t-\tau {}_{\text{d}})\cos (2\text{π}f{}_{\text{c}}t+\theta )+n(t)+\\ \sqrt{2J}{\displaystyle \sum \text{c}}\text{o}\text{s}(2\text{π}f{}_{\text{J}}t+\phi )(8)\end{array}$

具体的:假设S≪1,J=1,经过下变频后为:

$\begin{array}{l}\mathit{R}(k)=\exp [\text{j}(2\text{π}\times 1000)k{\rm T}{}_{\text{c}}+\text{ϕ}]+\\ \exp [\text{j}(2\text{π}\times 1020)k{\rm T}{}_{\text{c}}+\text{ϕ}]+\\ \exp [\text{j}(2\text{π}\times 1040)k{\rm T}{}_{\text{c}}+\text{ϕ}]+\\ \exp [\text{j}(-2\text{π}\times 1000)k{\rm T}{}_{\text{c}}+\text{ϕ}]+\\ 3n(k{\rm T}{}_{\text{c}}+n)+\sqrt{S}p(k{\rm T}{}_{\text{c}}+n)(9)\end{array}$

对式(9)进行加窗FFT后的干扰检测仿真实验如图2所示。

假设采样频率fs=8 000 Hz,这时的频谱分辨率为F=fs/N=15.625。对上述数据进行了加窗FFT后首先估计出干扰检测门限,TH=8/λ=45 037,大于干扰检测门限$\left|\mathit{R}({\rm K})\right|{}^2$和对应的FFT点数如表2所示。

由上面仿真数据可知,接收信号中存在窄带干扰和单频干扰,且窄带干扰的Δf为正值,单频干扰的Δf为负值,具体计算如下:

(1) 窄带干扰信号参数

信号中心频率:fc+[(64×15.63)+(67×15.63)]/2=fc+1 023.8 Hz,估计误差为3.8 Hz。

信号带宽:(67-64)×15.63=46.89 Hz,估计误差为6.89 Hz。

信号功率:(336 280+268 540+52 150+157 480)/(512×512)=3.11 W,估计误差为0.11 W。

(2) 单频干扰信号参数

信号频率:fc-(512-448)×15.63=fc-1 000.32 Hz,符号为负,估计误差为0.32 Hz。

信号功率:260 500/(512×512)=0.99 W,估计误差为0.01 W。

5 结 语

卫星通信干扰检测是一项重要研究内容,本文首先分析接收信号模型,接着分析干扰检测原理,确定了干扰检测门限,最后对干扰检测算法进行了仿真和验证。计算结果表明,该干扰检测方法可以方便地估计出干扰信号参数,而且估计误差较小,适合工程应用。

参考文献

[1]郭黎利,孙志国.通信对抗技术[M].哈尔滨:哈尔滨工程大学出版社,2007.

[2]姚富强.通信抗干扰工程与实践[M].北京:电子工业出版社,2008.

[3]曾祥华,李峥嵘,王飞雪.扩频系统频域窄带干扰抑制算法加窗损耗研究[J].电子与信息学报,2004,26(8):1276-1281.

[4]张春海,卢树军,张尔扬.基于加窗DFT的DSSS系统变换域窄带干扰抑制技术[J].解放军理工大学学报:自然科学版,2004(4):11-15.

[5]薛巍,向敬成,周治中.一种PN码捕获的门限自适应估计方法[J].电子学报,2003,31(12):1870-1873.

[6]张春海,薛丽君,张尔扬.基于自适应多门限算法的变换域窄带干扰抑制[J].电子与信息学报,2006,28(3):461-465.

[7]常建平,李海林.随机信号分析[M].北京:科学出版社,2006.

[8]张爱民,胡艳龙,韩方景.低信噪比下基于自适应门限的窄带干扰抑制研究[J].电子信息对抗技术,2009,24(1):51-54.

[9]陈大夫,张尔扬,朱江.快速傅里叶变换载波频偏估计算法[J].电路与系统学报,2006,11(2):128-132.

直扩通信系统 篇3

基于伪随机序列扩频的DS-CDMA卫星通信系统因为其具有保密性、抗干扰性和可多址复用等优点在军事和民用领域得到了广泛研究和应用。通信卫星属于功率受限系统, 因此星载功率放大器一般工作在电源效率较高的饱和点附近, 以节省卫星平台功率供给。而功放在饱和区具有较强的非线性特性, 会导致输出信号产生非线性失真, 使得发送信号星座点弥散和带外频谱扩散, 进而恶化系统性能。

相关文献研究了功放非线性对于DS-CDMA通信系统性能的影响, 文献[1]分析了卫星导航系统中, 非线性放大条件下伪码跟踪性能与放大器类型、放大器输出回退等参数的定量关系。文献[2]以带外功率损耗、相关损耗和鉴别器曲线过零点偏移量作为评估指标, 分析了功放非线性效应对导航系统性能的影响。文献[3]研究了功放非线性对导航信号载波跟踪抖动的影响。以往对非线性效应的分析都集中在其对伪码跟踪和载波跟踪的影响, 对于PN码捕获性能的影响没有提及。而作为码跟踪和载波跟踪前提, PN码捕获在DS-CDMA通信系统中具有重要意义[4,5,6]。

本文首先简要描述了DS-CDMA通信卫星系统下行链路模型, 然后提出了一种基于幂级数的功放频带非线性模型。根据所提功放模型, 推导了非线性失真情况下的非相干PN码捕获过程, 在此基础上给出了非线性失真条件下捕获判决量及其概率分布的解析表达式。最后以检测概率和平均捕获时间作为评估指标, 分析了功放非线性对于PN码捕获性能的影响。

1 DS-CDMA通信卫星系统下行链路模型

星载功放非线性失真主要影响下行链路信号质量。DS-CDMA通信卫星信号的下行链路分析模型如图1所示。stotal (t) 为下行链路数据流正交复用后, 经过上变频的发送信号;s'total (t) 为经过功放放大, 含有非线性失真分量的发送信号;卫星信道采用加性高斯白噪声信道模型;rtotal (t) 为经过带通滤波后的接收信号。

发送信号stotal (t) 定义如下[7]:

上式中, CIn和CQn分别为I路和Q路信号PN码第n个码片的机型, A为导频信道信号幅度, Tc为码片周期, φω为载波相位 (一个符号内是常数) , p (t) 为成形脉冲函数, m (t) 为前向链路数据流在基带正交复用的和, 表示如下:

上式中, di表示码片时隙内数据符号的值, di=±1;gi为各码分信道相对于导频信道的幅度系数, 对于导频信道有g0=1, Wi (t) 为第i个沃尔什函数在码片时隙内的值, Wi (t) =±1, 将导频信道幅度用码片能量表示:, 在讨论PN码捕获时不考虑成形脉冲, 得到发送信号的简洁表达式如下:

假定功放的传输函数为P (·) , 则有:s'total (t) =P (stotal (t) ) 。P (·) 的具体定义将在下节介绍。分析功放非线性对PN捕获影响过程中, 忽略多普勒效应和多径效应, 因此地面移动台接收信号为:

上式中, n (t) 为单边功率谱密度为N0的窄带高斯白噪声, 定义如下:

其中,

2 非线性功放模型

采用幂级数方法对非线性功放进行建模[8], 功放输出信号表示为输入信号各次谐波分量之和。DS-CDMA系统一般可视为窄带系统, 可忽略功放的记忆效应。无记忆功放传输函数可表示如下:

式中, x (t) 表示功放输入信号, y (t) 表示功放输出信号, k1, k2, …, kN表示基波以及各次谐波信号的增益。通信系统发送信号的一般表达式为:

式中, I (t) 和Q (t) 分别表示归一化基带信号的同相和正交分量, w0为载波角频率。为分析简便仅考虑3阶以内的谐波失真, 将式 (8) 代入式 (7) , 可得到功放输出信号如式 (9) 所示:

功放输出中的零频信号和高次谐波信号远离载波频点, 可以通过滤波器滤除。因此输出信号基波部分如式 (10) 所示:

一般而言, 功放呈增益压缩特性, 即k3<0。从式 (10) 可以看出, 随着输入信号幅度的增加, 三阶分量幅度以三次方的速率增加, 使得功放整体输出信号幅度增益压缩, 同时造成相位失真。模型中基波增益k1和高阶谐波增益k3可根据一组功放的输入和输出值, 通过最小二乘法求取。

式 (10) 所示为一种具有普适性的功放非线性分析模型, 该模型与常用于行波管放大器的Saleh模型[9]和常用于固态功率放大器的Rapp模型[10]本质上是相同的, 与文献[11]所提的多项式模型取三阶非线性时的表达式完全吻合。所不同之处在于, Saleh模型、Rapp模型和多项式模型均为等效基带复系数模型, 而式 (10) 所示为频带实系数模型, 可直接应用于PN码捕获分析。

3 功放非线性对PN码捕获的影响

3.1 非线性失真情况下的捕获过程

DS-CDMA卫星通信系统广泛采用的非相干PN码捕获原理[12]如图2所示。本节内容主要分析存在非线性失真条件下的PN码捕获过程, 给出存在非线性失真时捕获判决量的解析表达式。

将式 (3) 所示的发送信号代入式 (10) 所示的功放模型, 并用k1对k3进行归一化, 即k'3=k3/k1。整理后可得含有非线性失真分量的接收信号为:

式中, 为信号幅度, CQn取值范围为±1, 因此, 对于任意码片时隙都有如下等式成立:C2In+CInC2Qn=2CIn, C3Qn+CQnC2In=2CQn。因此可将I路接收信号和Q路接收信号分别表示为式 (12) 和式 (13) 所示。

将基带信号正交复用和的三次方项m (t) 3展开并整理可得:

为了进一步化简式 (14) , 首先根据伽罗华域[13]的基本定义给出沃尔什序列的两条特性。

性质1:任一沃尔什序列Wi与W0相乘结果仍为其本身, 即Wi·W0=Wi。

性质2:任意两个沃尔什序列相乘结果仍为沃尔什序列, 即Wi·Wj=Wk (若i≠j≠0, 则i≠j≠k≠0;若i=j, 则k=0) 。

回顾等式 (14) 右边各项, 考虑到di=±1, Wi=±1, 并结合沃尔什序列的特性, 可将式 (14) 化简为:

式 (15) 中, Wijk (t) =Wi (t) ·Wj (t) ·Wk (t) , 仍为某一沃尔什序列, 因为i≠j≠k, 由沃尔什序列特性可知Wijk (t) ≠W0 (t) 。由于沃尔什序列的正交性, 式 (15) 中所有含有沃尔什序列因子Wi (t) (i≠0) 的分项经过整数倍码元周期积分后都将等于零。导频信道码元数据d0≡1, g0≡1, 因此可以将dIQ (t) 、dII (t) 、dQI (t) 和dQQ (t) 分别表示为:

根据式 (16) - (19) 各项, 可得到图2中的Z1m, Z2m分别为:

式 (20) 和式 (21) 中, R (τ) =RcI (τ) =RcQ (τ) , RcI (τ) 和RcQ (τ) 分别为I路和Q路PN码的自相关函数。N1和N2均为高斯随机变量[7], 且有:N1=G (0, N'0T) , N2=G (0, N'0T) , N'0>N0, 当τ=0时, N'0≈N0。因此Z1m, Z2m也服从高斯分布:

从式 (22) - (23) 可知, 判决变量Zm=Z21m+Z22m为两个自由度的非中心χ2随机变量。非中心参量为:

式中, K=T/Tc, 为积分码片数。当功放为理想线性功放时, k'3为零, 而功放存在非线性失真时, k'3不为零 (一般取负值) 。从式 (22) - (24) 可以看出, 因为功放非线性的影响, 导频信道PN码捕获判决量中除了导频信道的能量之外, 还含有其他码分信道能量的因子项∑iN=1g12, 等效于功放的非线性失真破坏了码的正交性。k'3一般取负值, 从直观上理解可知功放非线性会使得PN码的自相关峰降低, 从而影响捕获性能。

为便于定量分析功放非线性失真对于捕获检测量的影响, 不妨假设除导频信道外的所有其他码分信道幅度相等, 且为导频信道幅度的1/2, 即gi=g0/2=1/2。式 (10) 所示功放模型输入为幅度归一化信号, 即所有信道正交复用后幅度最大值等于1, 即:

因此有槡, 可将式 (20) 表示为:

判决量Zm的概率密度函数[14]为:

式中, I0 (x) 为第一类零阶修正贝塞尔函数。对式 (27) 作变量置换:y=α/N'0T, 可得在有信号和无信号的情况下检测量的概率密度函数为:

令输入信噪比Ec/N'≈Ec/N0, 码分信道总数为N=60, 自相关函数R (0) =1。根据式 (26) , 由式 (28) - (29) 可得检测量Zm在不同程度的失真情况下的概率分布如图3所示。从图中可以看出功放非线性因子的存在使得检测量的概率分布发生变化, 在一定的判决门限条件下, |k'3|越大, 则pZm (y H1) 的检测门限右半部分底部积分面积越小, 从而会导致检测概率的降低。k'3对检测概率影响的量化分析将在下文介绍。

3.2 非线性失真对检测概率的影响

设PN码捕获检测量判决门限为βT, 则检测概率 (也称单次捕获概率) PD (m=1) 和虚警概率PF (m=1) 为:

由式 (30) 可知, βT=-2ln (PF (m=1) ) 。自相关函数R (τ) ≤1, 因此检测概率可用玛康Q函数[7]表示为:

用高斯Q函数近似玛康Q函数[14], 可得到检测概率的上界为:

设输入信噪比Ec/N'0≈Ec/N0=-15dB, 码分信道总数为N=60, 各码分信道幅度控制因子为gi=g0/2=1/2, 自相关函数R (0) =1。根据给定参数, 图4给出了不同输入信噪比的情况下, 积分码片数分别为64和128, 失真系数分别为0、-2和-4时接收端的检测概率上界和虚警概率的约束关系。从图中可以看出, 因为功放失真的影响, 在恒定虚警概率条件下, 单次捕获概率将会有明显的下降。例如在输入信噪比为-15dB, 积分码片数为64, 虚警概率为20%时, 无失真情况下检测概率为85%;失真系k'3数为-2时, 检测概率下降至82%;当失真系数k'3增至-4时, 检测概率进一步下降至78%。

图5至图7给出了分别以虚警概率、积分码片数和输入信噪比为参数, 以功放非线性因子k'3为自变量的检测概率的仿真图。从图5可以看出, 四条曲线基本平行, 表明在不同的虚警概率条件下, 检测概率受功放非线性的影响基本相同。图6表明, 积分码片数为64时, 检测概率受非线性影响最大。k'3为-12时, 检测概率相对于k'3为0时有将近30%的下降;而积分码片数为256时, 检测概率最大下降不超过2%。从图7可以看出, 信噪比越高, 检测概率受非线性影响越小。从图5至图7仿真结果表明, 增加积分码片数和提高输入信噪比, 即增加捕获段的检测信噪比, 有利于提高检测概率, 降低功放非线性失真对于系统性能的影响。

3.3 非线性失真对平均捕获时间的影响

PN码捕获的主要性能参数为平均捕获概率和平均捕获时间, 一般而言, 上行链路的地面移动终端采用带前导头的突发通信模式, 以平均捕获概率为评估指标;而下行链路导频信号为广播模式, 一般以地面移动终端的平均捕获时间为评估指标。下行链路的信号质量受星载功放非线性的影响, 因此下文主要分析功放非线性对平均捕获时间的影响。

考虑单驻留串行结构捕获系统, 其平均捕获时间计算公式[15]为:

式中, PD和PFA分别为单次捕获概率和虚警概率, q为总的搜索相位数, K为虚警惩罚因子, τ'D为单次检测总驻留时间, 对于图2所示系统, τ'D为积分时间。从上文分析可知, 在给定虚警概率条件下, 功放的非线性会导致单次捕获概率下降。而从式 (34) 可知, PD减小, 将会导致珔T增大, 因此可得到定性化的结论:星载功放的非线性失真将会导致地面移动终端的平均捕获时间增加。

设码片速率为1.2288Mbps, 采用64位长沃尔什码扩频, 积分时间τ'D为4倍沃尔什码周期, PN码搜索相位总数q为512, 虚警惩罚因子K为20, 检测信噪比为6dB, 单次捕获概率和虚警概率由式 ( (30) 和式 (33) 给出。图8给出了以捕获判决门限为为自变量, 功放非线性因子分别为0, -4和-8时, 给给定仿真参数下的平均捕获时间。从图中可以看出出, 因为功放非线性的影响, 平均捕获时间最小值有明明显增加。平均捕获时间最小值在没有非线性失真时时, 为0.12秒;k'3为-4时为0.16秒, k'3为-8时增增至0.22秒。

4结束语

本文研究了星载功率放大器非线性对DS-CD-MMA卫星通信系统下行链路PN码捕获的影响。理论论分析和仿真结果表明, 功率放大器的非线性导致PPN码自相关性能变差, 使得在同等其他条件下检测概概率降低, 平均捕获时间增加。在系统设计时, 需根据据指标要求对功放进行回退, 或者进行功放线性化处处理。本文所提分析模型和分析方法对系统链路预算算、功率放大器的选型、功率余量的保留、功放线性化化设计具有参考价值。本文分析过程中基于功放弱非非线性条件假设, 仅考虑了三阶非线性失真, 对于强非非线性情况, 仍可用本文所提方法进行分析, 只需增加加功放模型的非线性阶数。

摘要：推导了在非线性放大条件下, DS-CDMA卫星通信系统下行链路PN码捕获判决变量的解析表达式, 针对功放非线性失真对捕获性能的影响做了量化分析。理论分析结果表明, 非线性失真会导致检测概率降低, 平均捕获时间增加。研究结果对功率放大器的选型、功率余量的保留、链路预算设计等具有重要参考价值。

直扩系统窄带干扰抑制技术研究 篇4

信息论的建立和发展为扩频通信奠定了理论基础。因为扩频通信技术能将信号隐蔽在背景噪声下传输, 使信号不易被敌方发现和截获, 且能有效抑制窄带干扰, 所以在军事领域获得广泛应用。现代军事通信系统往往要工作在复杂电磁环境中, 必须具备足够的抗电磁干扰能力。因此, 能否有效识别和抑制各种干扰是未来军事通信发展至关重要的因素, 本文对直接序列扩频通信系统中的干扰抑制技术进行了分析和研究。

扩展频谱通信技术简称扩频通信, 是一门新兴的高科技通信技术, 具有大容量、抗干扰、低截获率以及可实现码分多址 (CDMA) 等优点。从20世纪80年代末、90年代初开始, 扩频技术不仅在军事通信而且在民用通信方面的应用逐渐兴起并迅速发展, 例如在蜂窝数字移动通信系统中, 扩频技术被用于克服多路径效应和抑制同信道干扰, 第三代移动通信系统广泛利用CDMA (Code Division Multiple Access) 技术进一步提高频谱利用率和系统性能。目前, 扩频技术日益成熟, 其应用领域越来越广泛, 除了在卫星导航、雷达、测量、无线通信等方面的典型应用外, 也开始用于电力载波通信, 尤其是在低压和中压配电网中, 用于自动化控制, 远程抄表, 用户数据通信等。其中, 直接序列扩频 (DSSS) 系统是目前应用最广泛的一种扩频通信系统。它最突出的优点是当扩频增益足够大时, 系统具有良好的抗干扰能力。

二、直接序列扩频通信的基本原理[1]

扩频通信是一种数字技术, 它是利用伪随机码 (对称扩频码) 对所传信息进行扩频调制来实现的, 而扩频调制具有以三个特点:

一是发射信号带宽远大于所传信息需要的带宽;

二是扩频调制所用扩频码独立于所传数据;

三是接收端的解扩必须采用用同步扩频码和接收信号进行相关解调。

假设信息信号的带宽为B, 发射信号带宽为Bs, Bs远大于B, 把信息信号加载到发射信号上。则一组带宽为B、持续时间T为的线性无关信号si (t) i=1, 2..., M可以表示为:

其中, 正则基函数张成了一个N维空间。每T秒时间发射一个信号, 每秒的信息量为log2M/T比特。表示这些信号大约需要2BT个基函数。由于线性无关, 所以。选择N>>M将这些信号放入高维空间中, 接收端有M个支路, 第i个支路用si (t) 信号对接收信号进行相关运算。接收机输出各支路相关运算值最大者。

假设用随机序列产生信号si (t) , 则系数sij由随机序列决定, 其均值为0、方差为Es/N。因此信号si的能量均匀分布在信号空间的N个维上。考虑信号空间中的一个干扰

假设发送信号为si (t) , 忽略噪声时的接收信号是发送信号和干扰之和:

接收端第个相关器的输出为

式中, 括号中第一项为有用信号, 第二项为干扰。则信干比为:

SIR与干扰在N维空间中的能量分布无关。将干扰的功率扩展到比信号维度M更大的N维空间后, 信干比增加了G=N/M倍, 称G为处理增益或者扩频因子。实际扩频系统的处理增益G在100~1000量级。由于N≈2BST, M≈2BT, 所以G≈BS/B, 即信号带宽与信息信号带宽的比值。处理增益一般定义为带宽比, 其内涵是指干扰条件下扩频系统相对于未扩频系统的性能增益。

扩频的实现一般有直接序列 (DS) 及跳频 (FH) 两种形式, 本文仅讨论直接序列扩频。

2.1直序扩频基本原理

直序扩频调制是将已调的数据信号s (t) 与扩频码sc (t) 相乘。而sc (t) 在时间Tc内的取值是固定的1或-1。扩频码的比特为码片 (chip) , Tc为码片时间, 1/Tc为码片速率。sc (t) 的带宽BC≈1/Tc近似为已调信号s (t) 带宽B的Bc/B≈Ts/Tc倍, 每比特中的码片数约为G的整数。已调信号与扩频信号在时域相乘, 在频域则为卷积。故发送信号s (t) sc (t) 的频域响应为S (f) *Sc (f) , 其带宽约为B+Bc。

2.2直序扩频抑制干扰原理

在AWGN信道中, 接收的扩频信号为

n (t) 为信道噪声。将此接收信号乘以同步的扩频信号sc (t) , 得到

由sc (t) =±1得审查sc2 (t) =1。如果sc (t) 均值为0, 且带宽足够宽, 那么n' (t) =sc (t) n (t) 与噪声n (t) 有相同的统计特性。这样, 接收信号为

扩频和解扩对信号在AWGN信道中的传输没有产生任何影响。

存在窄带干扰时, 不考虑噪声, 接收机的输入由扩频信号S (f) *Sc (f) 和窄带干扰I (f) 构成。接收端经过解扩后得到信号S (f) 。而干扰信号i (t) 与扩频信号相乘后在频域是卷积S (f) *I (f) , 因此解扩的效果就是把干扰信号的功率分布到扩频信号的带宽上。对s (t) 的解调等效于一个低通滤波器, 它滤除了扩频后的大部分干扰功率, 输出的干扰功率降低了G≈Bs/B倍。

存在多径干扰时, 假设扩频信号为s (t) s通过一个冲激响应为h (t) =αδ (t) +βδ (t-τ) 的两径信道传输。信道的频域响应为

则忽略噪声时的接收机输入频域响应为

时域响应为

假设接收端解扩时所乘的信号是对两径模型中的每一径同步的, 则解扩后信号为

由于第二径分量βs' (t) =βs (t-τ) sc (t-τ) sc (t) 是与异步的sc (t) 相乘, 它还是一个扩频信号, 解调器能滤除其大部分能量, 从而抑制多径干扰。

三、直序扩频系统 (DSSS) 中窄带干扰抑制技术

近几年, 国内外对于窄带干扰抑制的研究发展迅速, 各种技术实现方案相继提出, 如:基于PLL的干扰抑制器、时域自适应滤波器、基于变换域处理、子带滤波及时频分析的窄带干扰抑制技术等。这些技术方案的提出为扩频通信中抗干扰技术的发展提供了很好的思路。

3.1时域自适应干扰抑制技术[2]

最近年来世界各国在时域自适应干扰抑制技术领域研究较活跃。时域自适应干扰抑制技术充分利用干扰和信号特性的差异, 依据某一准则 (如:信噪比准则或最小均方误差准则) 提取自适应干扰抑制所需的参数, 推导自适应滤波器控制权值, 不断调整自身结构, 实现自适应抑制干扰、跟踪信号的目的。在DSSS系统中, 接收信号主要包括扩频信号、接收机背景噪声及窄带干扰, 由于窄带干扰具有强相关性, 可以从其前后相邻的取样值估计出当前窄带干扰的取值, 而扩频信号和背景噪声是宽带过程, 近似不相关, 其当前值不能估计。因此, 能够采用自适应处理将具有强相关性的窄带干扰从当前接收的信号中抑制掉, 而信号由于其不相关则不能抑制。

图1为自适应干扰抑制器的模型。两个输入端分别为接收信号与参考信号。接收信号:

式中, s (t) 为理想信号, s0 (t) 为窄带干扰。参考信号s' (t) 与干扰信号s0 (t) 相关, 而与信号s (t) 不相关。s' (t) 输入到自适应滤波器AF的输入端, 依照某种算法准则调整自适应滤波器的参数, 使得自适应滤波器的输出逐渐逼近接收信号中的干扰信号s0 (t) , 此时, 接收信号减去该分量得到的误差信号ei就近似等于理想信号s (t) , 从而达到了干扰抑制的目的。

3.2变换域处理

鉴于时域抑制算法收敛速度慢, 对快变的干扰抑制效果差的缺点, 提出了基于变换域的干扰抑制算法。采用变换域处理抑制窄带干扰的基本思路是, 选定一种变换, 将信号映射到变换域, 根据窄带干扰和扩频信号及背景噪声在变换域上的不同特性, 在变换域上直接进行干扰抑制, 再将抑制后的信号变换到时域, 进行解扩处理。这种变换必须是唯一的, 并且是非歧义性的, 这样才能保证反变换或逆影射的存在。

3.3自适应时频滤波[3]

自适应时频滤波算法的思想是, 首先分析信号的时域特性, 即采用滑动的时间窗口, 对信号进行判决, 捕获幅值超过门限的样点数目 (N) , 当大于预定门限 (Ns) 时, 判断为干扰, 在时域中进行滤除。如果干扰为时域中的干扰, 根据不确定原则, 这种方法对时域干扰的抑制性能优于任何一种频域分析的算法。如果接收信号中的干扰位于频域, 则可采用自适应子带变换的方法来进行频域抑制。

自适应子带变换可以跟踪输入信号频谱的变化, 减少带内的干扰能量泄露。传统的分析、综合滤波器组以半带滤波器为原型, 采用规则的分层子带树状 (TSA) 结构。如图2所示, 这种分层结构, 具有固定的时频分辨率。有一种不规则的分层方法。按照这种方法, 可以根据输入信号的频谱, 自适应地改变滤波器的最小带宽, 确定干扰存在的精确位置, 以便尽可能地避免有用信号的损失。如图3所示。

图3中所示为不规则的子带树结构。为避免在转换频率 (π/3, π/2或2π/3) 上的重叠, 滤波器的原型选为2个子带或3个子带的PR-QMF滤波器。在子带分解树的每一个节点分析信号的能量分布, 判断出受到干扰污染的子带, 继续分解直到分离出最小范围的干扰子带。这种自适应子带分解的过程, 减少了不必要的分解, 可以锁定并抑制时变的干扰信号。

对非平稳的信号, 时频分析是一种有效的分析手段。若干扰为非平稳特性, 自适应时频滤波可以有效的抑制干扰。然而, 从工程实现上来讲, 这种算法存在着运算量大、不易实现的问题。如何寻求快速的实现方法, 是一项值得研究的内容。

四、总结

综上所述, 窄带干扰抑制可以在时域或变换域上完成。时域抑制技术实现简单, 通过自适应算法产生最优权值, 可有效抑制平稳窄带干扰, 但多数算法需要长时间的迭代才能达到稳定, 无法跟踪上快变的干扰, 当干扰的个数增加或能量改变时, 干扰抑制性能迅速下降, 尽管有不同的改进方案, 但在权值收敛性和失调噪声上始终存在折中问题。

基于变换域的干扰抑制包括频域抑制、重叠变换域抑制、子带变换及时频分析等多种算法。其中, 重叠变换域抑制和子带变换抑制虽然在数据的重构性能方面要优于频域抑制技术, 但硬件实现要复杂得多, 尤其对于宽带扩频系统, 要进行频带分割和滤波器组变换, 工程上较难实现。而频域抑制技术是把接收信号变换到频域, 在频域上进行干扰抑制。与自适应滤波相比, 实时频域滤波不需要收敛的过程, 对快变的干扰迅速作出反应, 且对干扰的个数、频率及能量变化不敏感, 抑制干扰性能大大提高;与其它变换域抑制技术相比, 频域抑制技术可采用快速算法实时处理, 节省了运算量, 易于工程实现。

参考文献

[1][美]Andrea Goldsmith著, 杨鸿文等译.无线通信.人民邮电出版社, 2007.

[2]丁兴文.直接序列扩频通信系统中干扰抑制技术研究.南京理工大学硕士论文, 2007.

[3]Mehmet V.Tazebay, AliN.Akansu.Adaptive subband transforms in time-frequency exeisers for DSSS communications systems.IEEE Trans, on signal Proeessing.1995, 43 (10) :276-282.

[4]张金菊, 孙学康等.现代通信技术 (第二版) .人民邮电出版社, 2007.

[5]樊昌信, 徐炳详等.通信原理 (第5版) .国防工业出版社, 2006.

[6]张春海, 薛丽君, 张尔扬.基于自适应多门限算法的变换域窄带干扰抑制.电子与信息学报, Mar.2006, 28 (3) :461-465.

直扩通信系统 篇5

作为一种最典型的扩频体制, 直接序列扩频由于具有很强的抗截获和抗干扰能力, 近年来在水下通信、战术卫星、微波通信、遥控遥测和导航定位等领域中得到了广泛应用[1]。但在实际的直接序列扩频通信系统, 通常还结合了信道纠错编码技术。信道纠错编码技术的出现为克服通信系统在信道中随机噪声和突发噪声的影响提供了思路, 从而较好地保证了通信系统的良好性能。卷积码由于其独特的性能应用十分广泛, 在深空通信以及第二代、第三代移动通信中均得到不同形式的运用[2], 但是, 卷积码对于突发错误的纠错能力有限, 由于交织技术能有效地将连续突发错误分散, 从而形成短随机错误, 十分有利于系统译码时有效纠错的实现, 因而卷积码在使用时经常与交织技术相结合[3,4,5,6]。因此, 设计了一种基于卷积编码与交织技术相结合的直扩系统, 并在Matlab/Simulink平台中仿真分析比较了不同交织方式下所设计的直扩系统性能, 得出了有用的结论。

1基本原理

这里主要分析上述直扩系统分别选取矩阵交织+通用块交织、随机交织等2种不同交织方式时的性能, 下面简要介绍这2种交织方式的基本原理。

1.1矩阵交织+通用块交织

矩阵交织就是将输入信号按行写入矩阵, 然后按列将元素从矩阵中读出, 作为输出信号[3]。矩阵交织器的输入信号是一个向量 (行向量或列向量) , 若矩阵M是m行n列矩阵, 那么输入信号向量的长度等于m×n。矩阵解交织器对已完成交织的信号实施解交织过程, 还原交织处理之前的信号, 即把接收到的交织信号向量按列写入矩阵中, 然后按行依次读出作为解交织信号。但是, 通信中为了得到最佳的交织效果, 重复的信号应该有尽量大的间隔, 因此往往还要进行第2次交织, 即在矩阵交织的基础上完成通用块交织。矩阵交织是将输入信号按行读入, 按列输出, 通用块交织则是将矩阵交织器每列输出的比特转换成整型数据送入通用块交织模块中, 按照一定的排列规律将这些整型数据重新排列后, 把所得整型数据转换为比特列向量后输出。相应的解交织模块采取逆向处理。与只采用矩阵交织方式一样, 交织与解交织模块的参数设置需保持一致。

1.2随机交织

随机交织的输入信号要求是一个长度为N的向量 (列向量或者行向量) 。当长度为N的输入信号向量进入到随机交织模块中时, 随机交织器采用一个长度为N的转换矢量对输入的信号向量随机地进行交织。在实际的仿真中, 随机交织器模块根据不同的随机数种子来产生不同的转换矢量, 从而可以达到不同的交织目的。与上述矩阵交织+通用块交织的参数设置类似, 交织器与解交织器的参数模块中, 随机数种子应当保持一致。

2系统模型

该文设计的系统仿真模型如图1所示。

按照图1中给出的系统仿真模型, 该文利用Matlab/Simulink仿真平台搭建了该直扩系统的仿真模型。在发送端信源数据由随机整数产生模块产生二进制的信源数据序列0和1, PN序列由PN序列产生模块产生, 二者各自经极性转换模块完成极性转换后进行相与运算实现扩频调制, 所得数据序列为扩频后数据序列, 转换该序列的极性后送入到卷积编码器内实现卷积编码, 编码后的序列输出到交织器模块中完成所需要的交织处理, 处理完成的结果在基带实现BPSK调制后发送到信道中 (为了便于仿真, 该文采用高斯白噪声信道) 。在接收端, 采取与发送端相逆的过程实现基带BPSK解调、解交织、Viterbi译码以及解扩。最后将接收端实际接收到的数据与信源输出的数据输入到误码率计算模块中计算系统的误比特性能。

3仿真参数设置及其结果分析

3.1仿真参数设置

上述给出了该文基于卷积与交织编码直扩系统的详细设计, 为了便于实验, 选取的参数分别为:信源数据速率为100 samples/s, PN序列产生的速率为1 000 samples/s, 卷积编码与译码均采用1/2卷积码, 其中参数Trellis structure设置为poly2trellis (7, [171 133]) , Viterbi译码采用硬判决方式 (Hard Decision) , 且回溯深度Trace Back Depth设置为48。

在采用矩阵交织与通用块交织的直扩系统中, 矩阵交织的行参数Rows设为30, 列参数Columns设为16, 通用块交织中参数elements选取为:

[1, 10, 2, 11, 3, 12, 4, 13, 5, 14, 6, 15, 7, 16, 9, 8]。

在采用随机交织的直扩系统中, 随机交织参数Seed=30。文中包括未编码直扩系统在内的3种直扩系统均采用双相移相键控 (BPSK) 基带调制方式, 信道类型为高斯白噪声信道 (AWGN) 。

3.2仿真结果及其分析

采用不同交织方式的卷积编码直扩系统与未编码直扩系统的性能比较如图2所示。

从图2中可以看出, 当信噪比低于-1.684 dB时, 卷积编码与交织的加入并未能有效提升直扩系统的性能, 反而未编码系统的性能更好。这是因为纠错编码在信噪比较低时, 信道内的随机错误已经超出其纠错能力, 因而在信噪比逐渐增加的过程中, 纠错编码的作用才得以体现。

当信噪比高于-1.684 dB时, 所设计的采用卷积与矩阵交织+通用块交织的直扩系统性能优于未采用编码和交织的直扩系统, 当信噪比高于-1.35 dB时, 所设计的采用卷积与随机交织的直扩系统性能优于未采用编码和交织的直扩系统。

4结束语

上述设计了基于不同交织形式的卷积编码直扩系统, 仿真分析了不同交织形式下直扩系统在高斯白噪声信道中的性能, 仿真结果表明, 在加入卷积编码和交织后, 直扩系统的性能能够在信噪比高于-1.684 dB的情况下得到提升。然而, 交织技术的引入主要是为了解决信道内突发干扰造成的影响, 而在高斯白噪声信道条件下, 信道内的错误形式主要是随机错误, 因此所设计的基于2种不同交织形式的直扩系统还应当在存在突发干扰的条件下进行测试。 

参考文献

[1]朱永松, 张海勇.直接序列扩频通信及其军事应用研究[J].舰船科学技术, 2005, 27 (6) :79-84.

[2]吴湛击.现代纠错编码与调制理论及应用[M].北京:人民邮电出版社, 2008:129-145.

[3]徐明远.Mat lab仿真在通信与电子工程中的应用[M].西安:西安电子科技大学出版社, 2005:293-299.

[4]LI Jifeng, IMAI H.An Overview of Forward Error-CorrectionCoding for Spread Spectrum[C].IEEE Fourth InternationalSymposium on Spread Spectrum Techniques and Applications (ISSSTA'96) Mainz, Germany, 1996:1 193-1 197.

[5]杨丽春, 李仲令, 李少谦.通信综合抗干扰技术的仿真研究[C].成都:2005年中国西部青年通信学术会议论文集, 2005:547-551.

直扩通信系统 篇6

随着直接序列扩频(DSSS)通信技术和软件无线电技术的发展,所有数字扩频接收机都成了研究的焦点。直扩系统的接收通常采用相关接收的方法,通常是先解扩,再解调。先解扩,可以获得所需的扩频增益,以提高解调部分的信噪比(S/N)和载干比(C/I),提高系统的抗干扰能力[1]。直扩系统的伪码同步捕获方法有多种,包括串行、并行、串/并行捕获法,匹配滤波器法,发射参考信号法[2]等。而匹配滤波器实现同步速度快的优点,使其在扩频系统的扩频码同步捕获种得到广泛应用。而将接收机接收的射频信号数字化,可以使数字匹配滤波器应用到先解扩后解调的直扩接收机。

1 PN码

在直扩系统中,扩频码通常采用的是PN码(m序列)。

m序列是线性反馈移位寄存器的最大长度序列的简称。它的生成可用移位寄存器序列发生器的特征多项式f(x)来确定,若由r次本原多项式f(x)为r级线性移位寄存器所产生的序列是m序列,则称f(x)为r次本原多项式。一个本原特征多项式对应一个最大长度序列,也就是对应一个m序列。f(x)可以用公式(1)来表示。

一个由式(2-5)为特征多项式的r级线性移位寄存器所产生的序列是否为m序列,与特征多项式有密切关系。可以证明:产生m序列的特征多项式是不可约多项式,且是本原多项式。但不可约多项式所产生的序列并不一定是m序列。

在实际应用时,常常是根据需要确定所要求的码长N,由N=2-1确定移位寄存器的级数r,再通过查本原多项式表,确定f(x),由f(x)就可以决定线性移位寄存器的反馈连线。从而构造出m序列的移位寄存器的结构逻辑图。

m序列具有良好的自相关特性,根据其性质和自相关函数的定义,可以得出m序列的自相关函数定义如下:

将m序列变换为m码,即将m序列的每一比特变换为宽度为Tc(Tc=1/Rc)、幅度为1的波形函数,当m序列为0元素时,波形函数取正极性,否则取负极性。通过这样的变换后,周期为N的m序列就变成码元宽度为Tc、周期为NTc的m码。

PN码最大的性质,就是其良好的自相关性,如图1所示。

2 匹配滤波器原理及框图

由图1可知,只有当PN码完全重合时,即τ=0时,其相关值最大,为1。而在其他时刻,其相关值很小,为-1/N。匹配滤波器就是利用这一性质实现PN码的捕获,当接收到的扩频信号与本地参考信号完全一致的时候,DMF的输出就跟扩频码的自相关函数一致[3]。

匹配滤波器同步捕获的方框图如图2所示。接收到的频带信号在延迟线内被延迟了0,TC,2TC,3TC,…,(N-1)TC,延迟后的信号分别与CN-1,CN-2,CN-3,C0,…,相乘,只有在N个乘法器输出信号的相位完全相同时,加法器才有最大的输出。而只有进入延迟线的信号s(t)中的扩频码序列与本地参考扩频码序列C0,…,CN-2,CN-1完全相等时,N个乘法器输出信号的相位才能完全相同。当包络检波器输出最大时,输入信号s(t)种的扩频码序列的相位与本地参考扩频码序列C0,…,CN-2,CN-1的相位相同,完成了扩频码的同步捕获。通过包络检波器和门限判比较决器,将同步时的最大值取出,作为本地扩频码产生的触发信号[4]。

3 射频数字化

一般情况下,数字匹配滤波器是在先解调后解扩的扩频系统中使用,此时的输入信号为基带的数字信号,码率低,易于实现。但是,若要在先解扩后解调的扩频系统中,也使用数字匹配滤波器,则需要对从射频接收端接收到的射频信号,进行数字化。实现射频数字化,只要在射频接收端加ADC模数转换器,直接将接收到的模拟信号数字化。

Nyqusit采样定理描述了如何对基带信号进行采样以确保可以准确无误地恢复原信号,表述为:如果以不低于原信号最高频率两倍的采样速度对带线信号进行均匀采样,那么由所得到的序列完全可以确定原信号。

4 改进型DMF

从上面匹配滤波器同步捕获原理框图可知,信号经过包络检波器后,要与某个特定的门限进行比较。只有当信号包络大于门限且达到最大时,才判决出同步,输出一个同步信号,作为后面的本地PN码产生的触发信号。在扩频码同步的过程中,上述的匹配滤波器在每个码片时间内的任意时刻,都有可能达到扩频码同步。那么,在每个码片时间内的任意时刻,系统都要对比较器里的2个数值进行比较。若能让比较器的脉冲产生时刻固定,而让信号经过不同延时并行进入DMF,就可以减少比较器比较的次数,减小硬件的负担。图3提出的方案,就是基于这个目的提出的。

在图3中,输入信号是已经数字化的射频扩频信号。将输入信号经过不同延时,得到K路具有不同延时的延时信号,分别进入K个DMF。其中,K路信号的延时间隔是一致的。如码片长为TC,则每路延时信号的延时间隔为TC/K。图3中的K个DMF,结构与图2相似,但是只到包络检波器结构,然后进入K路信号比较器,输出的是同步信号和输入信号的某一延时信号。此时比较器里比较的信号,是K路包络检波器输出的包络信号,以及所设门限之间的比较。当K路信号中的包络有大于门限值的,得出同步信号,作为本地PN码产生的触发信号。同时输出K路信号中包络值最大的那路信号,作为后面解扩的输入扩频信号。这里比较器的脉冲产生的时间间隔,为TC。

由上述可以知道,该方案中比较器脉冲的抽样间隔,相当于TC/K,且TC时间内的K次包络比较,只在一次完成。这样,就减少了比较器的比较次数,达到降低硬件负荷的目的。

5 MATLAB/Simulink仿真

仿真的参数为:基带码元速率Tb=500B;PN码长度15位,即码片长Tc=1/7.5ms;载波频率fo=60kHz;系统抽样频率fs=300 kHz;输入信号延时路数K=8。仿真模型如图4所示。

该仿真模型可得到2路信号,一路是同步信号,另一路是被选的输入信号的某一延时信号。这两路信号被送入后面的解扩模块,同步信号作为本地PN码产生的触发信号,被选延时信号作为解扩的输入信号,以完成系统的解扩。

6 结语

本文设计了一种新型数字匹配滤波器,用于完成直扩系统接收机扩频码的同步捕获。此数字匹配滤波器应用在先解扩后解调的直扩系统,其输入信号是经过射频数字化的射频接收信号。该数字匹配滤波器的比较器的比较时刻固定,避免了传统DMF比较器比较时刻的随机性,减少比较次数,降低系统硬件负担。该DMF只适用于PN码比较短的扩频码序列,同步的精度可以通过改变并行输入的延时信号路数K来调整,但整体精度不高。若系统使用的PN码较长,建议使用文献[5]介绍的并行折叠DMF,或者文献[6]介绍的部分并行捕获的DMF结构。

摘要：数字匹配滤波器(DMF)在扩频通信的扩频码同步中得到广泛应用。将接收到的射频信号数字化后直接应用DMF,达到先解扩后解调,可以获得系统所需的扩频增益。本文在传统的数字匹配滤波器的原理和结构的基础上,设计了一种改进型数字匹配滤波器,其输入信号为已经过数字化的射频接收信号。将该信号经过K路不同的延时,并行送入DMF,完成系统的扩频码同步。该改进型数字匹配滤波器将包络与阈值比较的时刻固定,减少了比较器的比较次数,降低硬件负担。

关键词：DMF,扩频通信,射频数字化

参考文献

[1]Yuxi Wang,Yebing Shen.Optimized FPGA realization of digital matched filter in spread spectrum communication systems[J].IEEE 8th International conference on Computer and Information Technology Workshops,2008, 8(11):173-176.

[2]刘焕琳,向劲松等.扩展频谱通信[M].北京:北京邮电大学出版社.2008.11. 137-144.

[3]Jari H.J.Iinatti.On the threshold setting principles in code acquisition of DS-SS signals[J].IEEE journal on selected areas in communications,2000, 18(1):62-72.

[4]天日才.扩频通信[M].北京:清华大学出版社.2007.4.188.

[5]杨奎武,魏博.扩频通信中匹配滤波器的FPGA设计[J].微计算机信息(测控自动化).2005,21(3):117-118.