高明慧
(華中師范大學(xué)電子信息工程,湖北武漢430079)
隨著數(shù)字通信技術(shù)的發(fā)展及對通信質(zhì)量的的要求越來越高,數(shù)字通信獲得飛速發(fā)展,成為當(dāng)代通信技術(shù)的主流。與模擬通信系統(tǒng)相比,數(shù)字通信系統(tǒng)有很多優(yōu)勢:傳輸差錯可控、抗干擾能力強、易再生中繼且無噪聲積累等。而在數(shù)字通信系統(tǒng)中,從接收端的角度看,發(fā)送哪一個可能的信號波形是不確定的;且信號在信道傳輸過程中又會受到加性高斯白噪聲的干擾,因此這種發(fā)送信號的不確定性與噪聲的隨機性,導(dǎo)致接收波形是一個隨機波形,故在接收端作判決時會不可避免地出現(xiàn)錯判,也即存在一定的差錯概率。因此常常需要利用某種方法對一個數(shù)字通信系統(tǒng)進行差錯概率評估,以評價該數(shù)字通信系統(tǒng)的可靠性,以及根據(jù)評估的結(jié)果進一步改善系統(tǒng)性能以使得系統(tǒng)的錯判概率達到最小。
蒙特卡羅(Monte Carlo)方法,也稱計算機隨機模擬方法,是一種基于"隨機數(shù)"的計算方法。它源于美國在第二次世界大戰(zhàn)研制原子彈的"曼哈頓計劃"。該計劃的主持人之一用馳名世界的賭城-摩納哥的Monte Carlo-來命名這種方法,為它蒙上了一層神秘色彩。20世紀(jì)40年代中期,由于科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和電子計算機的發(fā)明,Monte Carlo方法作為一種獨立的方法被提出來,并在核武器研究中首先得到應(yīng)用,但其基本思想很早就已經(jīng)被人們發(fā)現(xiàn)與利用,例如:計算平面上的一個單位邊長的正方形及其內(nèi)部的一個形狀不規(guī)則的"圖形"的面積時,Monte Carlo方法"隨機化"的思想就是向該正方形"隨機地"投擲N個點,若有M個點落于"圖形"內(nèi)部,則該"圖形"的面積近似為M/N。蒙特卡羅方法廣泛應(yīng)用在金融工程學(xué)、宏觀經(jīng)濟學(xué)、計算物理學(xué)等領(lǐng)域中,在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中蒙特卡羅(Monte Carlo)計算機仿真主要用于估算數(shù)字通信系統(tǒng)的誤碼率,特別適用于難以對判決器的性能進行分析的情況。
為了計算出樣本值N應(yīng)該滿足什么條件時利用Monte Carlo估計差錯概率能較逼近理論值,我們現(xiàn)在考慮利用Monte Carlo仿真估計一個隨機變量Y=m+G,Y<0的概率情況,即P(m)=P(Y<0/m),其中m為某個給定的正值,G為零均值、方差為1的高斯隨機變量,則Y就是一個均值為m,方差為1的高斯隨機變量。
我們利用一個統(tǒng)計獨立的、同分布的、0均值的單位方差高斯隨機變量Gi,i=1,2,…,N,加上正值m來得到隨機變量序列:Yi=m+Gi,i=1,2,…,N。分析隨機變量的概率密度,我們定義估計值為概率密度函數(shù)的面積,即有P'(m)=,當(dāng)Yi<0時Xi=1,也就是Yi<0(i=1,2,…,N)個數(shù)與總隨機變量N的比值,這種估計思想與Monte Carlo基本算法一致。
為了使驗證估計值能較好地逼近真正概率,我們計算估計的均值和方差。有
由此說明估計P'(m)的均值等于真正的P(m)的均值,即是無偏估計。
如果假設(shè)對較小概率(即P(m)<<1)進行估計,為了保證估計的標(biāo)準(zhǔn)偏差比P(m)更小,我們假定則有,又由于P(m)<<1,因此有,所以在加性噪聲和加性干擾存在的情況下,對數(shù)字通信系統(tǒng)的差錯概率進行估計時,一般應(yīng)該滿足這個條件,但通常當(dāng)P(m)<<1時,滿足就足夠了。下面我們就以二進制數(shù)字通信系統(tǒng)為例對數(shù)字通信系統(tǒng)的Monte Carlo仿真進行詳細分析。
在二進制數(shù)字通信系統(tǒng)中,我們常用波形信號S0(t)和S1(t)來表示0和1組成的二進制數(shù)據(jù),假設(shè)數(shù)字速率為R(bps),且傳輸信號的信道為加性高斯白噪聲(AWGN)信道,則序列0和1與信號波形S0(t)和S1(t)的映射關(guān)系可以表示為:
0→S0(t),0≤t≤Tb
1→S1(t),0≤t≤Tb(其中Tb=定義為比特時間區(qū)間)
接收到的信號r(t)則表示為:r(t)=Si(t)+n(t),i=0,1,其中n(t)是功率譜為常數(shù)N0的加性高斯白噪聲,這樣在接收2端我們將利用信號相關(guān)器(或匹配濾波器)與檢測器對接收到的信號r(t)進行判斷,確定發(fā)送端在0≤t≤Tb時刻發(fā)送的是0還是1。
因為信號相關(guān)器的原理是將接收到的信號r(t)與兩個發(fā)送端信號S0(t)和S1(t)進行互相關(guān)運算,在t=Tb時對這兩個輸出進行采樣(容易證明匹配濾波器在t=Tb時刻的輸出與信號相關(guān)器的輸出是一樣的),并將采樣輸出反饋給檢測器,信號相關(guān)器原理圖如圖1所示。假設(shè)兩個信號波形S0(t)和S1(t)是正交的,即后面的計算中有且發(fā)送的信號為S0(t),則接收到的信號就為r(t)=S0(t)+n(t),0≤t≤Tb。
計算得信號相關(guān)器的輸出為:
由此得,r0和r1的概率密度函數(shù)分別表示為:
因此發(fā)送S0(t)信號波形的差錯概率為:
同理我們也可以計算出發(fā)送S1(t)信號的差錯概率和發(fā)送S0(t)同。
下面我們來計算隨機變量x=(n1-n0)的方差:
實際中我們常常以用Monte Carlo計算機仿真來估計數(shù)字通信系統(tǒng)的差錯概率,特別是對檢測器的性能難以分析時。二進制數(shù)字通信系統(tǒng)中Monte Carlo仿真的模型如圖3所示:
在圖3的仿真模型中我們先由一個產(chǎn)生范圍在(0,1)內(nèi)的均勻隨機發(fā)生器決定等概率出現(xiàn)并且互為統(tǒng)計獨立的二進制0和1的序列。當(dāng)產(chǎn)生的隨機數(shù)在(0,0.5)內(nèi)時,二進制源輸出0,否則輸出1;因此當(dāng)產(chǎn)生0時,信號相關(guān)器輸出r0=E+n0,r1=n1;當(dāng)產(chǎn)生1時,r0=n0,r1=E+n1。最后由差錯計數(shù)器統(tǒng)計出比特差錯數(shù),并得出差錯數(shù)與采樣值N的比值。為滿足我們前面分析的利用估計概率時應(yīng)滿足的條件,我們?nèi)≡诓煌琒NR值下,采樣N=10000。同時為了與理論值進行比較,我們也將理論值在圖中同時繪出,仿真結(jié)果如圖4所示。
從圖4我們可以看出估計概率值與理論概率值基本一致,應(yīng)用類似的算法也可以得出在其它形式的數(shù)字通信系統(tǒng)中,Monte Carlo仿真估計差錯概率與相應(yīng)的理論概率具有一致性,這也就是Monte Carlo在數(shù)字通信系統(tǒng)中可以仿真差錯率的準(zhǔn)確性與可靠性,因此在數(shù)字通信系統(tǒng)中我們常常利用Monte Carlo仿真估計系統(tǒng)的差錯概率。
蒙特卡羅(Monte Carlo)方法是一種基于"隨機數(shù)"的計算方法,其在很多領(lǐng)域都得到廣泛應(yīng)用。在數(shù)字通信系統(tǒng)中,常常利用Monte Carlo仿真對存在噪聲和干擾的通信系統(tǒng)進行差錯概率估計。通過二進制數(shù)字系統(tǒng)理論與仿真的差錯分析,我們從中得出Monte Carlo對數(shù)字通信系統(tǒng)差錯概率仿真的準(zhǔn)確性與重要性。
[1] 劉樹棠譯.現(xiàn)代通信系統(tǒng)(MATLAB版)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2008.
[2] 王立寧,樂光新等.MATLAB與通信仿真[M].北京:人民郵電出版社,2000.
[3] 唐向宏,岳恒立等.MATLAB及在電子信息類課程中的應(yīng)用[M].北京:電子工業(yè)出版社,2006.