謝斯俊,徐以濤,陳浩楠
一種基于信道信息修正的解碼后合并算法?
謝斯俊,徐以濤,陳浩楠
(解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院,南京210007)
遠(yuǎn)距離短波通信過程復(fù)雜,接收信號相位、幅度都發(fā)生劇烈變化。為提高遠(yuǎn)距離短波通信性能,采用本土多臺站構(gòu)成宏分集,結(jié)合最大比合并方法性能最優(yōu)和解碼后合并方法實現(xiàn)簡單的優(yōu)點,對兩種方法進(jìn)行折衷,提出了一種基于信道信息修正的解碼后合并方法,并對其性能進(jìn)行理論分析和仿真實現(xiàn)。仿真結(jié)果表明,在誤碼率為10-4時,修正后的解碼后合并法比傳統(tǒng)擇多判決的方法提高了2 dB,當(dāng)接收臺站數(shù)大于5時,該修正算法性能優(yōu)于等增益法接近最大比法。該方法易于實現(xiàn),為實際通信中合并方法的選擇提供了有效參考。
短波通信;宏分集;分布式接收;信道信息;解碼后合并
當(dāng)前短波通信仍然是不可或缺的遠(yuǎn)程通信基本手段。短波通信信道是典型的時變信道,傳播過程中具有空間路徑損耗、多徑衰落,遠(yuǎn)距離短波通信情況更為復(fù)雜[1]。
為保證遠(yuǎn)距離短波通信的通信質(zhì)量,改善系統(tǒng)性能的一種方式就是使用本土內(nèi)多個獨立臺站構(gòu)成宏分集[2],各臺站接收信號,將其發(fā)送到處理中心,中心再根據(jù)合并后的數(shù)據(jù)作出決策。參照這種廣域多臺站分布式接收模型,常見的合并方法有最大比合并、等增益合并以及選擇分集合并。采用最大比法和選擇法需要精確估計各路信道的信道能量,采用等增益法在各支路達(dá)到均衡的情況下接近于最大比法,但當(dāng)各支路非均衡時效果還不如選擇法,并且這3種合并方法傳輸?shù)街行呐_站的數(shù)據(jù)傳輸量大,處理中心臺站壓力大,雖然理論上性能最優(yōu)卻不利于工程實現(xiàn)。當(dāng)前分布式?jīng)Q策[3]受到廣泛關(guān)注,各個臺站對接收信號進(jìn)行解碼后直接合并,無需傳輸信道信息且計算復(fù)雜性小,系統(tǒng)安全性能高,但這種方法雖然工程實現(xiàn)簡單卻無法獲得最優(yōu)的性能。
對以上兩種方法進(jìn)行折衷,將解碼后的信號與各路信道信息聯(lián)系起來,對解碼后信號的合并權(quán)值進(jìn)行修正。理論分析和仿真實驗表明,該方法性能優(yōu)于選擇法和等增益法,接近于最大比值法,且工程上也易于實現(xiàn),尤其適用于遠(yuǎn)距離的短波通信環(huán)境。
短波波長較長,架設(shè)多天線對空間要求高,不經(jīng)濟(jì),并且不能克服遠(yuǎn)距離短波通信中出現(xiàn)的接收“盲區(qū)”[4],因此采用多臺站分布式接收模型(如圖1所示),構(gòu)建分布式臺站網(wǎng)絡(luò),各臺站通過光纖互聯(lián),將接收信號傳至中心臺站處理。
圖1 分布式短波通信系統(tǒng)模型Fig.1 Distributed HF communication system model
為簡單仿真分析,采用瑞利信道來代替短波信道。瑞利信道沖激響應(yīng)h(t)可以看成是一個復(fù)高斯的隨機(jī)過程:
其中,x(t)和y(t)均服從高斯分布,假設(shè)x(t)和y(t)的采樣值為x和y,即有x~N(0,σ2)、y~N(0,σ2)。其包絡(luò)值R服從以δ2為方差的瑞利分布,相位φ服從[0,2π]內(nèi)的均勻分布:
分別定義L×1維矢量:
其中,[·]T表示轉(zhuǎn)置,R為L條支路的接收信號,N為L個獨立的高斯噪聲,發(fā)送信號為s,則有
短波通信中常見的空間分集合并方式[5-7]有3種,即選擇分集合并(SC)、最大比合并(MRC)和等增益合并(EGC)。
3.1選擇分集合并
假設(shè)接收支路為L,在接收端中從L個分集支路中選擇出信噪比最高的一路基帶信號作為輸出,這種方式稱為選擇分集合并。輸出信號ro為
3.2最大比合并
接收端L個統(tǒng)計獨立的分集支路通過相位校正,按照相應(yīng)的可變加權(quán)增益,使得合并后的信號信噪比為最高,這就得到最大比合并。最大比合并后輸出信號ro為
式中,[·]H為求共軛轉(zhuǎn)置。
3.3等增益合并
等增益合并是特殊的最大比合并,當(dāng)可變加權(quán)系數(shù)都取1時,即為等增益合并。等增益合并輸出信號ro為
采用最優(yōu)判決準(zhǔn)則[8],如果滿足
則判定輸出=1。
將式(11)代入式(10)得
即有
定義
則式(13)可以寫為
兩邊取對數(shù),有
一般情況下,判決錯誤概率不取決于發(fā)送比特,因此
這樣式(16)可表示為
根據(jù)式(18)可以得到處理中心的決策變量為
式(19)可以看成是各支路解調(diào)后信號的合并,每一支路的判決值都與一權(quán)值相乘,其中權(quán)值是由每一路的判決誤碼率所決定的,而判決誤碼率可以通過信道信息來估計。對于每一個小的時間段,不考慮衰落情況,無衰落下PSK的誤碼率可以表示為
其中,γ為瞬時信噪比。這樣就將信道信息與每條支路的判決值聯(lián)系起來,系統(tǒng)框圖如圖2所示。
圖2 最優(yōu)解碼后合并流程Fig.2 The process of the optimal combinin-after-decoding
處理中心臺站收集各支路信號,每一路信號都乘以最優(yōu)權(quán)重如下:
式中,由于Pei<1/2,則wi>0。針對等概率傳輸信號,中心臺站合并后系統(tǒng)誤碼率可以表示為
若信道信息未知,假設(shè)各支路誤碼率相同,即Pei=Pe,i=1,2,…,L,各支路權(quán)重都相同,則合并方案變?yōu)椤皳穸嗯袥Q”方案,其誤碼率如下:
若已知信道信息,設(shè)vi=widi,i=1,2,…,L,則有
其中,E1[·]表示發(fā)送信號b=1時的期望值。要求最優(yōu)的t*,對式(25)右邊取對數(shù)并積分,令其為零,有
要使上式成立,對于任意的Pei,要有
計算式(27)可得出t*=1/2,代入式(25)后,可得
即
假設(shè)收到三路獨立信號,信道衰落情況通過信道估計已知,分別采用最大比法、等增益法、選擇法以及擇多判決法和基于信道信息的解碼后合并方法,為清晰比較各種合并方法,仿真采用瑞利衰落信道代替短波信道。
采用三臺站接收,圖3給出了3種常用的解碼前合并方法性能。圖3表明這3種方法依次是最大比法最優(yōu),等增益法次之,選擇法最差。圖4給出的是兩種解碼后合并方法,其中虛線表示的為修正的解碼后合并的理論上界,擇多判決是一種簡單的解碼后合并方法,仿真結(jié)果顯示,在誤碼率為10-4時,修正后的解碼后合并法比傳統(tǒng)擇多判決的方法提高了2 dB,和圖3中等增益法性能相當(dāng)。
圖3 三臺站接收下的常見分集合并方法性能仿真Fig.3 The simulation of common schemes of diversity with three stations received
圖4 三臺站接收下的解碼后合并方法性能仿真Fig.4 The simulation of the combining-after-decoding scheme with three stations received
在信噪比為2 dB情況下,在不同接收臺站數(shù)目下,不同方法合并性能曲線如圖5所示。圖5表明當(dāng)采用接收臺站數(shù)大于5時,擇多法性能較選擇法大幅提高,在無法估計信道信息情況下,這種方法的優(yōu)勢突顯;當(dāng)信道信息已知,接收臺站數(shù)大于6時,修正后的解碼后合并法性能優(yōu)于等增益合并,逐步接近于最大比合并。
圖5 2 dB信噪比下不同合并方法性能比較Fig.5 The performance comparison of different combining schemes in 2 dB SNR
結(jié)合最大比法修正的解碼后合并方法對性能和實現(xiàn)復(fù)雜度進(jìn)行了折衷。首先,通過性能仿真可以看到,隨著接收臺站數(shù)目的增加,該方法在性能上能夠接近最大比法;其次,解碼后合并法實現(xiàn)簡單,復(fù)雜度低,易于工程實現(xiàn)。由此可知,該方法在短波通信的多臺站分布式接收模型下有良好的實際運用價值,成為改善遠(yuǎn)距離短波通信性能的有力選擇。
參考文獻(xiàn):
[1]陳斌,黃贊能,李磊.短波通信多徑效應(yīng)分析[J].艦船電子工程,2007,27(6):104-106.
CHEN Bin,HUANG Zan-neng,LI Lei.Multipath Effect in the SW Communication[J].Ship Electronic Engineering,2007,27(6):104-106.(in Chinese)
[2]Soares A,Correia A.Macro Diversity Combining Techniques for Multimedia Broadcast/Multicast Service in UMTS Networks[C]//Proceedings of Wireless Communications and Networking Conference.Las Vegas,NV:IEEE,2006:685-690.
[3]蔣鐵珍.分布式檢測多目標(biāo)融合算法研究[J].中國電子科學(xué)研究院學(xué)報,2010,5(6):594-598.
JIANG Tie-zhen.Research on Multi-target Fusion Algorithm for Distributed Detection[J].Journal of China Academy of Electronics and Information Technology,2010,5(6):594-598.(in Chinese)
[4]孫明亮,雷坤.短波通信中“盲區(qū)”問題研究[J].艦船科學(xué)技術(shù),2010,43(12):169-170.
SUN Ming-liang,LEI Kun.Research on Blind Area in HF Communications[J].Ship Science and Technology,2010,43(12):169-170.(in Chinese)
[5]Alamouti S.A simple transmit diversity Technique for wireless communications[J].IEEE Journal on Select Areas in Communications,1998,16(8):1451-1458.
[6]LI Jian,ZHANG Xian-da,GAO Qiu-bin,et al.BEP Analysis of MRT/MRC Diver sity in Rayleigh Fading Channels[C]//Proceedings of 2008 Vehicular Technology Conference. Singapore:IEEE,2008:385-389.
[7]李漢強(qiáng),郭偉,鄭輝.層疊分布式天線系統(tǒng)混合分集技術(shù)[J].電訊技術(shù),2005,45(4):83-86.
LI Han-qiang,GUO Wei,ZHENG Hui.Hybrid Diversity for Cascade Distributed Antenna Systems[J].Telecommunication Engineering,2005,45(4):83-86.(in Chinese)
[8]Blum R S.Distributed Detection for Diversity Reception of Fading Signals in Noise[J].IEEE Transactions on Information Theory,1999,45(1):158-164.
[9]Kot A D,Leung C.Optimal partial decision combining in diversity system[J].IEEE Transactions on Communications,1990,38(7):981-991.
XIE Si-jun was born in Fuzhou,Jiangxi Province,in 1988. He received the B.S.degree from Wuhan University of Technology in 2009.He is now a graduate student.His research direction is mobile communications.
Email:52renee@163.com
徐以濤(1971—),男,山東沂南人,2005年獲博士學(xué)位,現(xiàn)為解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院副教授,主要研究方向為短波通信和信號處理;
XU Yi-tao was born in Yinan,Shangdong Province,in 1971.He received the Ph.D.degree in 2005.He is now an associate professor.His research interests include HF communications and signal processing.
陳浩楠(1988—),男,浙江臺州人,2009年于浙江大學(xué)獲電子信息工程專業(yè)學(xué)士學(xué)位,現(xiàn)為解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院碩士研究生,主要研究方向為移動通信。
CHEN Hao-nan was born in Taizhou,Zhejiang Province,in 1988.He received the B.S.degree from Zhejiang University in 2009.He is now a graduate student.His research direction is mobile communications.
A Modified Combining-after-Decoding Algorithm Based on Channel State Information
XIE Si-jun,XU Yi-tao,CHEN Hao-nan
(Institute of Communications Engineering,PLA University of Science and Technology,Nanjing 210007,China)
The process of long-distance HF communication is complex,and the
signal′s amplitude and phase change dramatically.To improve the performance of long-distance HF communication,the local stations are used to form macro diversity.The method of maximum ratio combining has optimal performance and the method of combining after decoding is simple.Compromising the advantages between the two methods,the modified combining-after-decoding scheme based on channel state information(CSI)is proposed.Performance analysis and simulation show that,the modified method increases 2 dB while the PER is 10-4,and when the numbers of the received station are larger than 5,the performance of modified method is better than that of equal -gain scheme,and close to that of the maximal ratio scheme.This modified method is easy to implement and provides an effective reference for choosing combining scheme in the actual communication.
HF communications;macro diversity;distributed receiving;channel state information;combiningafter-decoding
TN929.5
A
10.3969/j.issn.1001-893x.2012.05.017
謝斯俊(1988—),男,江西撫州人,2009年于武漢理工大學(xué)獲通信工程專業(yè)學(xué)士學(xué)位,現(xiàn)為解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院碩士研究生,主要研究方向為移動通信;
1001-893X(2012)05-0689-05
2011-10-31;
2012-02-17