陳紀(jì)平 蔡剛 黃志洪

DOI：10.16660/j.cnki.1674-098x.2104-5640-4826

摘? 要：本文針對(duì)擴(kuò)頻通信系統(tǒng)在低信噪比條件下幀同步成功率低的問題，提出了一種基于相關(guān)運(yùn)算極值的軟相關(guān)判決算法。利用幀頭的固定隨機(jī)序列的特性，與接收信息進(jìn)行相關(guān)累加，選取累加結(jié)果最大的位置為幀頭，該方法可以提升低信噪比條件下的同步成功率。利用Matlab軟件搭建了面向直接序列擴(kuò)展頻譜系統(tǒng)的仿真驗(yàn)證平臺(tái)，在發(fā)射端模擬了信號(hào)的擴(kuò)頻與調(diào)制功能，在接收端實(shí)現(xiàn)了捕獲、跟蹤以及幀同步過程，模擬了不同信噪比對(duì)同步成功率的影響。仿真結(jié)果表明，對(duì)比判決成功率為85%的兩種不同判決方式，傳統(tǒng)硬判決所需的信噪比為-33dB以上，軟判決方式所需信噪比為-39dB以上，性能優(yōu)化了6dB，當(dāng)利用連續(xù)的軟相關(guān)算法進(jìn)行判決時(shí)，所需信噪比為-41dB以上，性能優(yōu)化再次提升2dB。同時(shí)在低信噪比-35dB到-40dB時(shí)，判決成功率能夠提升70%。

關(guān)鍵詞：無線通信? 直接擴(kuò)頻? 幀同步? Matlab仿真

中圖分類號(hào)：TN914.41? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1674-098X（2021）05（a）-0165-08

An Algorithm for Optimizing Frame Synchronization Performance of Spread Spectrum Communication System

CHEN Jiping? CAI Gang? HUANG Zhihong

（1.Aerospace Information Research Institute， Chinese Academy of Sciences， Beijing， 100086? China）

Abstract： Aiming at the problem of low frame synchronization success rate in spread spectrum communication system under the condition of low signal-to-noise ratio， this paper proposes a soft correlation decision algorithm based on the extreme value of correlation operation. Utilizing the characteristics of the fixed random sequence of the frame header， the relevant accumulation is carried out with the received information， and the position with the largest accumulation result is selected as the frame header. This method can improve the synchronization success rate under the condition of low signal-to-noise ratio. A simulation verification platform for direct sequence spread spectrum system was built using Matlab software. The signal's spread spectrum and modulation functions are simulated at the transmitting end， and the acquisition， tracking and frame synchronization processes are realized at the receiving end， and the synchronization success rate under different signal-to-noise ratios is simulated. The simulation results show that comparing two different decision methods with a decision success rate of 85%， the traditional hard decision requires a signal-to-noise ratio of -33dB or more， and the soft decision method requires a signal-to-noise ratio of -39dB or more. The performance is optimized by 6dB. When making decisions using continuous soft correlation algorithms， the required signal-to-noise ratio is above -41dB， and the performance optimization is increased by 2dB again. At the same time， when the signal-to-noise ratio is -35dB to -40dB， the decision success rate can be increased by 70%.

Key Words： Wireless communication; Direct spread spectrum; Frame synchronization; Matlab simulation

目前，隨著科技的不斷發(fā)展，無線通信技術(shù)在日常生活中扮演著越來越重要的角色。擴(kuò)頻通信全稱擴(kuò)展頻譜通信（Spread Spectrum Communication），是指利用高頻率的PN碼（Pseudo-Noise Code）通過特定的擴(kuò)頻調(diào)制技術(shù)將待傳輸信息的頻譜進(jìn)行擴(kuò)展，將其調(diào)整成為寬頻帶信號(hào)送入信道中傳輸，接收時(shí)再利用相應(yīng)的技術(shù)手段再將其解調(diào)、解擴(kuò)，從而獲取原始的傳輸信息的通信系統(tǒng)。擴(kuò)頻通信與光纖通信、衛(wèi)星通信一同被譽(yù)為進(jìn)入信息時(shí)代的三大高技術(shù)通信傳輸方式。

在擴(kuò)頻通信系統(tǒng)中，發(fā)射端利用某種調(diào)制方式將原始信號(hào)的帶寬進(jìn)行擴(kuò)展，得到了擴(kuò)頻之后的信號(hào)。雖然增加了帶寬，但是提高了抗干擾性和隱蔽性。在接收端，將已經(jīng)擴(kuò)頻之后的信號(hào)進(jìn)行處理，包括解擴(kuò) 、同步等步驟后，可以得到原本的信號(hào)。

目前對(duì)擴(kuò)頻通信的研究已愈發(fā)成熟，國內(nèi)外眾多學(xué)者在擴(kuò)頻通信的理論研究及工程實(shí)現(xiàn)上獲得了眾多研究成果?，F(xiàn)在的研究重心逐步轉(zhuǎn)移到捕獲同步階段，也提出了針對(duì)捕獲同步的改進(jìn)相關(guān)算法，例如在高多普勒基于部分匹配濾波的PMF-FFT算法，獲得了理論上的性能優(yōu)化。但是在之后的幀同步階段的處理較為傳統(tǒng)，一般采取直方圖法，直方圖法實(shí)現(xiàn)起來較為方便，但是在低信噪比下判決成功率低。本文利用了幀同步過程中信號(hào)的軟信息，提出了一種應(yīng)用于擴(kuò)頻通信的軟相關(guān)幀同步算法，有效利用了幀頭的固定隨機(jī)序列的特性，改善了低信噪比下幀同步的判決過程，得到了幀同步性能的提高。

1? 擴(kuò)頻通信原理及應(yīng)用

香農(nóng)公式指出：

其中，C為信道容量或者稱為信道最大傳輸速度;B為信道帶寬;S為平均信號(hào)功率;N為平均噪聲干擾功率;S/N即為信噪比。香農(nóng)公式表現(xiàn)了信道容量、信道帶寬、信噪比之間的關(guān)系。從香農(nóng)公式可以看出，在信道容量C保持不變時(shí)，在信噪比（S/N）較小的情況下，可以增加信道帶寬。

原始信號(hào)的帶寬增加后，信號(hào)的能量大大地分散于整個(gè)寬頻信號(hào)中;而在接收端解擴(kuò)時(shí)由于擴(kuò)頻碼的自相關(guān)以及偽隨機(jī)特性，在原始信號(hào)進(jìn)行重新聚集時(shí)，所伴隨的噪聲干擾信號(hào)隨之被擴(kuò)頻調(diào)制，相當(dāng)于將噪聲信號(hào)的頻譜進(jìn)行了展寬，在后續(xù)的濾波處理中大大減小了噪聲干擾信號(hào)的能量，從而可以顯著提高信噪比。擴(kuò)頻系統(tǒng)調(diào)制過程中頻譜變化如圖1所示，其中接收機(jī)解擴(kuò)后再經(jīng)過濾波的信號(hào)頻譜變化如圖2所示。

基于擴(kuò)頻通信系統(tǒng)的原理，我們可以知道實(shí)現(xiàn)擴(kuò)頻通信系統(tǒng)的核心有兩部分：一是在發(fā)射機(jī)部分如何擴(kuò)展原信號(hào)的頻譜;二是在接收端如何解調(diào)擴(kuò)頻之后的信號(hào)[1]。根據(jù)通信系統(tǒng)產(chǎn)生擴(kuò)頻信號(hào)的方式，擴(kuò)頻通信系統(tǒng)又可以分為直接序列擴(kuò)展頻譜系統(tǒng)、調(diào)頻擴(kuò)頻通信系統(tǒng)、跳時(shí)擴(kuò)頻通信系統(tǒng)、線性脈沖調(diào)頻系統(tǒng)、混合擴(kuò)展頻譜通信系統(tǒng)等。以上4種基本擴(kuò)展頻譜通信系統(tǒng)各有優(yōu)劣，在面對(duì)復(fù)雜的使用場景時(shí)，使用單一的通信系統(tǒng)往往達(dá)不到系統(tǒng)需求，所以取長補(bǔ)短，將各種擴(kuò)頻通信的優(yōu)勢結(jié)合起來構(gòu)成混合擴(kuò)頻通信系統(tǒng)，這樣能夠有效地提升通信質(zhì)量。

擴(kuò)頻通信系統(tǒng)具有抗干擾能力強(qiáng)、對(duì)抗性能強(qiáng)、頻譜利用率高、隱蔽性好和易于組網(wǎng)等一系列獨(dú)特優(yōu)點(diǎn)，在提出之后就得到了廣泛關(guān)注，同時(shí)由于近年來集成電路和微處理技術(shù)的快速發(fā)展，使擴(kuò)頻通信技術(shù)在多場景下都得到了廣泛的應(yīng)用[2-3]。

無線局域網(wǎng)（Wireless Local Area Networks，WLAN）是一種微波擴(kuò)頻通信技術(shù)，利用了擴(kuò)頻通信技術(shù)，將有線與無線網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢很好地結(jié)合了起來。藍(lán)牙傳輸技術(shù)利用了跳頻通信技術(shù)，功耗低，抗干擾能力強(qiáng)，傳輸速度快，是擴(kuò)頻通信的又一應(yīng)用。

2? 發(fā)射機(jī)實(shí)現(xiàn)

2.1 發(fā)射機(jī)原理

發(fā)射機(jī)原理圖見圖3，經(jīng)過信息預(yù)處理之后發(fā)出的信息為D（t），PN碼產(chǎn)生器發(fā)出的偽隨機(jī)碼為C（t），將兩者進(jìn)行模2加，即可產(chǎn)生與PN碼速率相同的擴(kuò)頻序列。再調(diào)制本地振蕩器所產(chǎn)生的載波信號(hào)，這樣就可以由發(fā)射機(jī)發(fā)射出去。

不考慮載波初始相位，發(fā)射機(jī)發(fā)射信號(hào)可以表示為：

2.2 偽隨機(jī)序列及其產(chǎn)生

由直接擴(kuò)頻系統(tǒng)的原理可知，發(fā)送端的信息需要與擴(kuò)頻偽碼進(jìn)行處理，從而展寬頻帶。許多理論與研究表明，在信息的通信過程中，當(dāng)信號(hào)之間的差別很大的時(shí)候，任意的兩個(gè)信號(hào)才不容易混淆，即信號(hào)之間不容易發(fā)生干擾或誤判。偽隨機(jī)序列是具有高斯白噪聲性質(zhì)的一種序列，十分適合于通信系統(tǒng)，且可以在發(fā)射機(jī)與接收機(jī)兩端十分方便地進(jìn)行偽隨機(jī)序列的復(fù)制與生成。因此在實(shí)際的通信工程中，采用與高斯白噪聲信號(hào)特性非常相似的偽隨機(jī)序列作為擴(kuò)頻偽碼序列[4]。

偽隨機(jī)序列擁有以下幾種特質(zhì)：

（1）平衡性：在碼序列中，不論分布情況，“0”“1”的總個(gè)數(shù)應(yīng)是均勻的、平衡的。即兩者的數(shù)目之差最多為1。

（2）相關(guān)性：偽隨機(jī)序列的自相關(guān)函數(shù)具有雙值特性。

（3）游程特性：在碼序列中，長度為n的游程總數(shù)占游程總數(shù)的1/2n。

滿足偽隨機(jī)序列性質(zhì)的序列有多種，直擴(kuò)系統(tǒng)中大多采用m序列。m序列為線性序列，可根據(jù)特征多項(xiàng)式產(chǎn)生。

2.3 擴(kuò)頻調(diào)制信號(hào)

本文對(duì)直接序列擴(kuò)展頻譜進(jìn)行研究，完成了發(fā)射機(jī)每個(gè)模塊的Matlab的仿真實(shí)現(xiàn)，系統(tǒng)的仿真參數(shù)如表1所示，仿真結(jié)果表明系統(tǒng)可以正常工作。

調(diào)制方式采用傳統(tǒng)的PSK調(diào)制。經(jīng)過產(chǎn)生偽隨機(jī)碼、偽隨機(jī)碼與原始信號(hào)擴(kuò)頻、載波調(diào)制這些過程后，即可產(chǎn)生擴(kuò)頻調(diào)制信號(hào)。圖4為在MATLAB中進(jìn)行仿真實(shí)現(xiàn)，其中圖4（a）、圖4（c）、圖4（e）為時(shí)域信號(hào)，圖4（b）、圖4（d）、圖4（f）為對(duì)應(yīng)的頻域信號(hào)，可以看出原始數(shù)據(jù)的頻譜較窄，經(jīng)過擴(kuò)頻碼擴(kuò)頻后頻譜被展寬。

3? 接收機(jī)實(shí)現(xiàn)

3.1 接收機(jī)原理

接收機(jī)的在接收到傳輸信號(hào)后，需要對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行處理，處理流程圖5所示。

接收端信號(hào)可以表示為：

接收端收到信號(hào)后進(jìn)行解擴(kuò)和解調(diào)，可以獲得原始信號(hào)D（t）。

3.2 偽碼同步

在直擴(kuò)序列通信系統(tǒng)中，同步技術(shù)是核心環(huán)節(jié)。除了載波同步、位同步以及幀同步外，還有非常重要的偽碼同步需要實(shí)現(xiàn)。只有完成了這些步驟，所建立的通信系統(tǒng)才能正常有效地工作。

偽碼同步的目的在于使本地產(chǎn)生的PN碼頻率、相位與接收到的PN碼頻率、相位一致。只有當(dāng)頻相一致后，系統(tǒng)才能正確地進(jìn)行之后的解擴(kuò)等步驟。

圖6顯示了偽碼同步的兩個(gè)步驟。

（1）由于初始階段接收機(jī)對(duì)于發(fā)射機(jī)是否發(fā)射信號(hào)并不清楚，所以需要一個(gè)初步的尋找相位的過程。擴(kuò)頻碼的自相關(guān)特性為此查找提供了良好的幫助，在一定的頻率和相位范圍內(nèi)進(jìn)行查找通信信號(hào)。一般稱此過程為初始同步或粗同步，在粗同步的過程中不斷調(diào)整本地偽碼與接收到的信號(hào)之間的相位差，當(dāng)兩者之間的誤差小于一定的值時(shí)，相關(guān)值較大，這樣認(rèn)為捕獲成功。

（2）當(dāng)完成捕獲后，系統(tǒng)將進(jìn)入跟蹤狀態(tài)。跟蹤狀態(tài)即在外界因素的影響下導(dǎo)致發(fā)射機(jī)與接收機(jī)的頻率和相位發(fā)生了變化之后，系統(tǒng)能夠及時(shí)地自我調(diào)整，使得本地的碼頻率相位仍然保持與接收信號(hào)相一致。

3.3 捕獲

所有捕獲的核心思想均為利用本地信號(hào)與接收信號(hào)進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算，判斷二者的相似性，并合理設(shè)置門限閾值，當(dāng)判斷到二者的相關(guān)程度大于所設(shè)置的門限值時(shí)，即認(rèn)為捕獲到有用信號(hào)，轉(zhuǎn)入之后的跟蹤態(tài)，若小于所設(shè)定的閾值，則認(rèn)為捕獲失敗，繼續(xù)進(jìn)行捕獲過程[5-9]。

經(jīng)典的捕獲方法分為時(shí)域以及頻域兩種。具體來說，一般以滑動(dòng)相關(guān)捕獲法、序貫估值捕獲法、匹配濾波器捕獲法為主[10]。

在高動(dòng)態(tài)或低信噪比情況下，針對(duì)傳統(tǒng)的偽碼捕獲方法，有時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)捕獲時(shí)間過長，硬件消耗多，偶然情況下甚至?xí)霈F(xiàn)捕獲信號(hào)的失敗的問題，這些問題嚴(yán)重影響到通信系統(tǒng)的通信質(zhì)量。因此，基于信號(hào)的頻域計(jì)算，人們提出了基于FFT的快速偽碼捕獲法[11-12]。在本次設(shè)計(jì)中，利用了FFT算法進(jìn)行快速捕獲。

進(jìn)入捕獲正式流程，由于數(shù)據(jù)已經(jīng)按照需求進(jìn)行處理，就可以直接進(jìn)行匹配濾波操作，實(shí)際處理中，先存儲(chǔ)一定長度的AD處理數(shù)據(jù)和本地碼流數(shù)據(jù)，將其相干累加后，將其送入FFT處理。

在完成捕獲累加和FFT后，需要對(duì)FFT結(jié)果進(jìn)行判決以找出捕獲到的相位結(jié)果。捕獲的FFT包含頻率信息和幅度信息，當(dāng)信號(hào)和碼相位對(duì)齊后，就能夠出現(xiàn)對(duì)頻率點(diǎn)上非常大的一個(gè)峰值，捕獲的目的就是將這個(gè)峰值成功的找到，并提供給后續(xù)跟蹤模塊，以實(shí)現(xiàn)捕獲跟蹤的整個(gè)過程，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)信息的獲取。

3.4 跟蹤

當(dāng)發(fā)射機(jī)與接收機(jī)的碼相位差在1個(gè)PN碼元內(nèi)，即代表捕獲的完成，此時(shí)系統(tǒng)將轉(zhuǎn)入保持跟蹤狀態(tài)，也稱為細(xì)同步狀態(tài)。

工程中一般使用非相干方式進(jìn)行跟蹤鎖定，常用的跟蹤環(huán)路是延遲鎖相環(huán)。延遲鎖定技術(shù)同樣利用了PN碼序列的自相關(guān)特性，利用本地的PN碼產(chǎn)生器產(chǎn)生不同相位的信號(hào)，再通過與接收信號(hào)對(duì)比不同的誤差值，產(chǎn)生利用這種差值實(shí)現(xiàn)鎖定跟蹤，這和捕獲也一樣是利用了偽隨機(jī)序列優(yōu)良的自相關(guān)性[13]。

圖7為跟蹤電路的結(jié)構(gòu)示意圖。由上圖可以看出，捕獲到的信號(hào)將分別與超前半個(gè)碼元周期、滯后半個(gè)碼元周期的本地PN碼序列進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算。利用鑒相器，判斷捕獲的信號(hào)與目前的超前或滯后序列的相位差，從而控制本地PN碼朝著對(duì)應(yīng)的方向調(diào)整相位，使相位差在0附近進(jìn)行波動(dòng)。本文采用三階鎖相環(huán)進(jìn)行跟蹤。

利用發(fā)射機(jī)產(chǎn)生的擴(kuò)頻信號(hào)進(jìn)行捕獲與跟蹤，在Matlab 下的仿真結(jié)果如圖8所示。

由圖8可知，在相關(guān)值高的位置處相位完成了對(duì)齊，從而實(shí)現(xiàn)了捕獲與跟蹤。

3.5 幀同步

在無線通信過程中，在接收到信號(hào)后，需要在信號(hào)中找到幀頭，利用幀頭所攜帶信息來完成幀內(nèi)容的信息提取，在傳統(tǒng)的判決方法中，發(fā)送一段接近隨機(jī)的幀頭序列，在接收端通過對(duì)幀頭信息進(jìn)行對(duì)比進(jìn)行校驗(yàn)，當(dāng)和已知幀頭相同時(shí)，就認(rèn)為是幀頭信號(hào)。

傳統(tǒng)的判決方法如下[14-15]：首先假定每600ms為一幀信號(hào)，選取N*600ms的信號(hào)，利用相關(guān)器連續(xù)判斷每個(gè)ms的相關(guān)值，并將其判決為±1，一共有N*600個(gè)±1數(shù)據(jù)。在每一幀信號(hào)中，將上面得到的±1數(shù)據(jù)與幀頭對(duì)比，從而判斷幀頭的位置，同時(shí)進(jìn)行多次對(duì)比，將這N幀中出現(xiàn)次數(shù)最多的位置作為幀頭處。

針對(duì)傳統(tǒng)方案中存在低信噪比下誤碼過高、同步困難的問題，本文利用了一種軟相關(guān)算法，其基本原理是利用已知幀頭進(jìn)行相關(guān)累加，選取一幀中累加結(jié)果最大的位置作為幀頭。其核心思路是要將多個(gè)比特的信號(hào)軟信息進(jìn)行累加，例如，假定幀頭為1010序列，那么在接收端接收到信號(hào)可能為[51，-18，18，-39]4個(gè)數(shù)據(jù)，采用傳統(tǒng)算法后，變?yōu)閇1，-1，1，-1]，能夠與發(fā)射端幀頭對(duì)應(yīng)，但當(dāng)信噪比低的時(shí)候，可能出現(xiàn)接收到信號(hào)為[22，-6，-2，-10]，有一個(gè)比特由于噪聲影響，其符號(hào)極性進(jìn)行了翻轉(zhuǎn)，傳統(tǒng)算法無法得到正確結(jié)果，而軟相關(guān)方式是將兩者進(jìn)行相干累加，即進(jìn)行如下計(jì)算：22×1+（-6）×（-1）+（-2）×1+（-10）×（-1）=36。

用這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)果去和其他情況的相關(guān)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，找出最大值，在最大值的地方將其判決為幀頭。以上思路能夠有效利用幀頭的固定隨機(jī)序列的特性，提升低信噪比下同步性能。如圖9所示。

設(shè)計(jì)新的判決方法如下：同樣假定600ms為一幀信號(hào)，選取N*600ms的信號(hào)，利用相關(guān)器連續(xù)判斷每個(gè)ms的相關(guān)值并用十進(jìn)制數(shù)記錄下來。在每一幀中將得到的所有數(shù)據(jù)與幀頭進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算，記錄最大值位置并將其作為幀頭。

對(duì)上述過程進(jìn)行仿真，在不同的載噪比下，分別進(jìn)行多次仿真，檢測兩種不同判決方式的檢測差別。

圖10為在-30dB載噪比下，對(duì)I支路進(jìn)行軟判決結(jié)果，可以看出，在此條件下，有明顯的尖峰能夠得到幀同步結(jié)果，周期性尖峰代表了多幀下幀同步位置是正確的。

如圖11所示，從仿真結(jié)果可以看出，在大于-38dB載噪比時(shí)，利用軟相關(guān)進(jìn)行判決，判決成功率超過90%，相比于硬判決幀同步，在-40dB時(shí)成功率高出70%，-38dB下成功率高出90%，在-37dB以上，軟判決幀同步能夠達(dá)到接近100%的成功率，軟判決幀同步相比于硬判決有明顯的性能提升。

同時(shí)，在比-40dB更低的信噪比下，軟相關(guān)同比由于采用選取最大相關(guān)峰作為同步位置，在噪聲太大的情況下，可能會(huì)被噪聲影響，從而在錯(cuò)誤的位置找到最大值。為解決此問題，采用了連續(xù)檢驗(yàn)軟判決方案，進(jìn)行連續(xù)3次判決，其中兩次的位置周期性重復(fù)位置時(shí)，判定為幀同步位置。這種方法通過多次判決提高了判決準(zhǔn)確度，降低了錯(cuò)誤判決概率，從圖12可以看出，采用多次判決的方式能最大得到約2dB的性能優(yōu)化效果。

綜合分析，采用軟判決的幀同步算法能夠在低信噪比-35dB到-40dB時(shí)帶來不小于70%概率的判決性能提升，采用連續(xù)判決方式還能夠?qū)⒄`判決概率性能改善2dB左右。

4? 結(jié)語

隨著目前通信技術(shù)的飛速發(fā)展，擴(kuò)頻通信系統(tǒng)由于其優(yōu)越性能，得到了廣泛的應(yīng)用。本文對(duì)直接擴(kuò)頻通信系統(tǒng)的每個(gè)模塊均進(jìn)行了理論分析與Matlab仿真，最后實(shí)現(xiàn)了直接擴(kuò)頻通信系統(tǒng)。同時(shí)針對(duì)幀同步在低信噪比時(shí)同步成功率低的問題，進(jìn)行了算法的優(yōu)化設(shè)計(jì)，提取信號(hào)的軟信息進(jìn)行判決，相比于傳統(tǒng)的判決方式提高了判決的準(zhǔn)確度。對(duì)比判決成功率為85%的兩種不同判決方式，硬判決所需的信噪比為-33dB以上，本文判決方式所需信噪比為-39dB以上，性能優(yōu)化為6dB，在低信噪比-35dB到-40dB時(shí)，判決成功率能夠提升70%。在連續(xù)判決時(shí)，所需信噪比能繼續(xù)降低2dB。本設(shè)計(jì)靈活性強(qiáng)，開發(fā)周期短，具有良好的應(yīng)用前景。

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