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      MSK信號低運(yùn)算量相干多符號檢測算法

      2022-10-10 09:35:18謝錫海張雯雯
      計算機(jī)應(yīng)用與軟件 2022年9期
      關(guān)鍵詞:碼元運(yùn)算量誤碼率

      黃 誠 謝錫海 張雯雯

      (西安郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院 陜西 西安 710121)

      0 引 言

      MSK信號具有包絡(luò)恒定、相位連續(xù)和帶寬占用小的特點(diǎn)[1],被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代數(shù)字通信領(lǐng)域[2-3],如被應(yīng)用于各種形式的對潛通信和海上導(dǎo)航系統(tǒng)的長波通信[4]。

      隨著MSK的發(fā)展與應(yīng)用,提出性能優(yōu)良的信號檢測方法成為研究重點(diǎn)。常用的一些MSK信號檢測或解調(diào)方法采用如相干解調(diào)[5-6]、延遲差分解調(diào)[7]和離散傅里葉變換(Discrete Fourier Transform,DFT)解調(diào)[8]等方法解調(diào)門限較高。文獻(xiàn)[9]最早提出多符號檢測算法,該算法充分利用連續(xù)相位信號前后碼元相位關(guān)聯(lián)性,能有效提高信號的檢測性能。但由于多符號檢測算法需要將觀測間隔內(nèi)所有可能的本地信號與接收信號進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算,隨著觀測長度的增加,本地信號的組合呈指數(shù)方式增長,導(dǎo)致相關(guān)運(yùn)算次數(shù)增多[3],而多符號檢測的運(yùn)算量取決于相關(guān)運(yùn)算的次數(shù)。

      為了降低多符號檢測算法的運(yùn)算量,即減少相關(guān)運(yùn)算次數(shù),近些年來國內(nèi)外專家進(jìn)行了大量研究。文獻(xiàn)[10-11]研究了基于接收信號前后碼元相位的關(guān)聯(lián)性來限定本地碼組的數(shù)量,雖然降低了運(yùn)算量卻損失部分性能。文獻(xiàn)[12]提出一種在觀測長度內(nèi)進(jìn)行分段相關(guān)然后求和的多符號檢測算法,降低了運(yùn)算復(fù)雜度并且容易硬件實(shí)現(xiàn),卻犧牲了大約1 dB誤碼率性能。文獻(xiàn)[3]提出基于判決反饋的非相干多符號檢測算法,有效減少本地相關(guān)波形的數(shù)目并且不損失檢測性能,但由于反饋模塊的存在導(dǎo)致多符號檢測速率下降。文獻(xiàn)[13]提出一種非相干多符號塊檢測,一次對多個碼元判決輸出,提高了檢測速率,但若誤判其中一個碼元,其相鄰碼元也可能被誤判。

      綜上,現(xiàn)有的常用MSK信號檢測或解調(diào)方法如相干解調(diào)、延遲差分解調(diào)以及DFT解調(diào)等方法解調(diào)門限較高,多符號檢測算法能有效降低誤碼率,但其運(yùn)算量較大。已有的多符號檢測改進(jìn)算法為了降低運(yùn)算量,大多采取損失較大誤碼性能或提升整個檢測系統(tǒng)的復(fù)雜度。針對MSK信號現(xiàn)有解調(diào)方法和多符號檢測算法及其改進(jìn)方法存在的問題,首先簡要介紹MSK信號及其相干多符號檢測算法,然后詳細(xì)介紹利用本地碼組與接收信號的最大相關(guān)值和最小相關(guān)值之間的對應(yīng)關(guān)系,用一半數(shù)量的本地信號進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算的改進(jìn)算法,該改進(jìn)算法與相干多符號檢測算法相比在不同觀測長度下運(yùn)算量降低了一半。

      1 MSK信號數(shù)學(xué)模型

      MSK信號是一種相位連續(xù)、包絡(luò)恒定的二進(jìn)制信號,其第k個碼元信號可表示如下:

      (1)

      式中:A為振幅;ωc=2πfc為載波角頻率;ak=±1(當(dāng)輸入碼元為“1”時,ak=1;當(dāng)輸入碼元為“0”時,ak=-1);T為碼元寬度;θk為第k個碼元的初始相位[14]。MSK信號θk的選取應(yīng)保證波形相位在碼元轉(zhuǎn)換時刻是連續(xù)的,也就是說MSK信號的前后碼元相位存在關(guān)聯(lián)性[15]。

      MSK信號的成形波形為最簡單的矩形脈沖,因而相位路徑呈線性。將式(1)改寫為:

      s(t)=Acos[ωct+φk(t)]

      (2)

      圖1 φk(t)相位路徑

      2 MSK信號相干多符號檢測算法及改進(jìn)

      多符號檢測算法利用最大似然原理通過觀測接收信號的多個符號,對其中一個符號進(jìn)行判決輸出。由于多符號檢測充分考慮了接收信號前后相位的關(guān)聯(lián)性,與逐符號檢測相比可獲得更優(yōu)的檢測性能,保證了系統(tǒng)傳輸?shù)目煽啃訹14]。多符號檢測分為非相干多符號檢測和相干多符號檢測。對于非相干多符號檢測,雖然不需要進(jìn)行載波同步,但誤碼率性能較相干多符號檢測算法要差。

      2.1 相干多符號檢測算法

      相干多符號檢測算法是在接收信號初始相位已知的情況下,通過觀測接收信號的多個符號,完成第一個符號的檢測。假設(shè)觀測的接收信號r(t)為:

      r(t)=s(t,a1,Ai)+n(t) 0≤t

      (3)

      式中:s(t,a1,Ai)是與數(shù)據(jù)符號{a1,Ai}相對應(yīng)的MSK發(fā)射信號;a1為待檢測的碼元符號,取值為±1;Ai={a2,a3,…,aN}為a1之后N-1個碼元的數(shù)據(jù)序列;N為觀測長度,取值一般為3、5或7,其值越大檢測性能越優(yōu),但需r(t)與所有可能的2N個本地信號s(t,a1,Ak)(k=1,2,…,2N-1)進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算;n(t)為觀測間隔內(nèi)的高斯白噪聲。

      相干多符號檢測算法本質(zhì)上依據(jù)最大似然判決準(zhǔn)則,在功率譜密度為N0的AWGN信道下,接收信號r(t)與本地MSK信號s(t,a1,Ak)的離散似然比函數(shù)為:

      (4)

      在低信噪比下,可以將最佳接收機(jī)簡化為如下形式:

      (5)

      在高信噪比下,可以將最佳接收機(jī)簡化為如下形式:

      (6)

      在高信噪比情況下,由于exp( )函數(shù)是單調(diào)遞增函數(shù),當(dāng)xa1k取最大值xmax時,la1亦取最大值。因此,接收機(jī)可將xmax對應(yīng)的a1作為判決值輸出,以此作為次佳相干多符號檢測系統(tǒng)。對于簡化后的相干多符號檢測算法,不論在低信噪比還是在高信噪比情況下最終都需求得接收信號r(t)與所有2N個本地信號s(t,a1,Ak)的相關(guān)值xa1k,然后判決輸出最大相關(guān)值對應(yīng)碼組的第一個符號,運(yùn)算量較大,因此下面提出一種低運(yùn)算量相干多符號檢測算法。

      2.2 改進(jìn)相干多符號檢測算法

      觀測長度為N的MSK信號相干多符號檢測算法,需要r(t)與2N個s(t,a1,Ak)進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算,以獲得最大相關(guān)值然后判決輸出。當(dāng)N取3、5或7時,s(t,a1,Ak)的個數(shù)分別為8、32或128,即需要分別進(jìn)行8次、32次或128次相關(guān)運(yùn)算,而一次相關(guān)運(yùn)算需要做N×Ts次乘法運(yùn)算和N×Ts-1次加法運(yùn)算。

      (a) -1,-1,-1 (b) -1,-1,+1

      (c) -1,+1,-1 (d) -1,+1,+1

      (e) +1,-1,-1 (f) +1,-1,+1

      (g) +1,+1,-1 (h) +1,+1,+1圖2 三符號檢測{a1,Ak}及其相位路徑

      由圖2可得,初始相位一定時,s(t,a1,Ak)的相位路徑(a)、(b)、(c)和(d)分別與(e)、(f)、(g)和(h)相反,當(dāng)它們與r(t)進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算后,存在最大相關(guān)值xmax和最小相關(guān)值xmin,并且xmax與xmin是在相位相反的兩個碼組中取值。即Am=An時,若{+1,Am}對應(yīng)最大相關(guān)值xmax,則有{-1,An}對應(yīng)最小相關(guān)值xmin。也就是說,由xmin得到碼組{-1,An},然后第一個碼元取反就可得到xmax對應(yīng)的碼組{+1,Am}。

      按待判決位置碼元的不同將碼組分為{+1,Ak}和{-1,Ak}(k=1,2,…,2N-1)兩類,若最大相關(guān)值在屬于{+1,Ak}的本地信號中獲得,那么最小相關(guān)值會出現(xiàn)在{-1,Ak}對應(yīng)的本地信號。即最大、最小相關(guān)值不會同時出現(xiàn)在{+1,Ak}或{-1,Ak}所對應(yīng)的本地信號中,并且最大相關(guān)值xmax是所有{+1,Ak}對應(yīng)的相關(guān)值中最大的,最小相關(guān)值xmin是所有{-1,Ak}對應(yīng)的相關(guān)值中最小的,xmin的絕對值是所有{-1,Ak}對應(yīng)的相關(guān)值中最大的。

      表1 相干多符號檢測算法與改進(jìn)算法相關(guān)運(yùn)算次數(shù)比較

      可以發(fā)現(xiàn)在不同的觀測長度下,改進(jìn)算法的相關(guān)運(yùn)算次數(shù)相較于原算法分別減少了一半,即改進(jìn)算法乘法和加法運(yùn)算次數(shù)分別減半,如表2所示。

      表2 相干多符號檢測算法與改進(jìn)算法乘法和加法運(yùn)算次數(shù)比較

      相干多符號檢測算法的運(yùn)算量取決于相關(guān)運(yùn)算次數(shù)即乘法與加法的運(yùn)算次數(shù),由表1和表2可知,運(yùn)算量降低了一半。

      取觀測長度分別為3、5和7,選取3 dB、5 dB和9 dB信噪比條件下,m作為變量所產(chǎn)生的誤碼率曲線如圖3所示。

      (a) 改進(jìn)三符號檢測

      (b) 改進(jìn)五符號檢測

      (c) 改進(jìn)七符號檢測圖3 不同比例系數(shù)下改進(jìn)多符號檢測誤碼曲線

      由圖3可知,當(dāng)m=0時,即不設(shè)置閾值,此時誤碼率較高,當(dāng)m=1時,即以rss作為閾值,此時誤碼率同樣較高,當(dāng)0

      Ber=(am-b)2+c

      (7)

      式中:Ber為誤碼率;m為比例系數(shù);a、b的取值與觀測長度有關(guān),根據(jù)圖3中的最小值點(diǎn)附近的坐標(biāo)(m,BER) (0.5≤m≤1),利用MATLAB 2018a軟件,采用最小二乘算法進(jìn)行二次曲線擬合近似得到a=0.143 5×N+0.875 4,b=0.13×N+0.492 5,其中N為觀測長度,c的取值與信噪比成反比。為求式(7)最小值,使其對m求導(dǎo)等于零,得到:

      m=b/a

      (8)

      利用式(8)便可求出不同觀測長度下使誤碼率達(dá)到最小的閾值K=m×rss。

      綜上所述,得到改進(jìn)多符號檢測算法的檢測步驟如下:

      步驟1將觀測長度為N的2N個本地信號分為s(t,+1,Ak)與s(t,-1,Ak)兩類。如N=3時,s(t,-1,Ak)對應(yīng)的碼組為:-1-1-1、-1-1+1、-1+1-1、-1+1+1,s(t,+1,Ak)對應(yīng)的碼組為:+1-1-1、+1-1+1、+1+1-1、+1+1+1。

      同理,對于相干5和7符號檢測也可遵循上述步驟,以達(dá)到運(yùn)算量減少一半的目的。以信噪比為5 dB、N取3的3符號檢測進(jìn)行說明,由于r(t)疊加了隨機(jī)噪聲,其與所有可能s(t,-1,Ak)進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算后,所得相關(guān)值是隨機(jī)數(shù)且與具體程序參數(shù)有關(guān),但總存在最大值和最小值。相關(guān)結(jié)果及判決結(jié)果如表3所示。

      表3 部分相關(guān)值及判決結(jié)果

      3 仿真分析

      在碼元數(shù)目為100 000、單位碼元采樣點(diǎn)數(shù)為8、載波初始相位已知的條件下利用MATLAB進(jìn)行誤碼性能仿真,改進(jìn)3符號檢測采用0.7倍的本地信號自相關(guān)值作為閾值,改進(jìn)5和改進(jìn)7符號采用0.8倍的本地信號自相關(guān)值作為閾值。仿真主要包括不同觀測長度下,改進(jìn)相干多符號檢測算法與相干多符號檢測算法的誤碼性能比較,以及不同觀測長度下改進(jìn)多符號檢測算法與現(xiàn)有MSK信號檢測算法的誤碼性能比較。

      由圖4可得,不論是相干多符號檢測算法還是改進(jìn)算法,觀測長度越長檢測性能越優(yōu),且隨著觀測長度的增加,誤碼率曲線越來越接近。在低信噪比條件下,誤碼率為10-2時,改進(jìn)算法較經(jīng)典相干多符號檢測算法在3符號、5符號和7符號分別有0.25 dB、0.23 dB和0.19 dB的誤碼性能提升,這是由于多符號檢測僅為了得到最大相關(guān)值,低信噪比情況下,噪聲對信號的影響較大,最大相關(guān)值的選擇易出現(xiàn)差錯,導(dǎo)致誤判。而改進(jìn)算法是在最大相關(guān)值與最小相關(guān)值之間進(jìn)行比較,不易發(fā)生誤判。當(dāng)信噪比持續(xù)增大,在誤碼率為10-4時,改進(jìn)算法較相干多符號算法在3符號、5符號和7符號分別有0.1 dB、0.06 dB和0.02 dB的誤碼性能損失,但總的來說改進(jìn)算法運(yùn)算量較原算法下降了一半。

      由圖4和圖5可得,雖然改進(jìn)算法與相干多符號檢測算法在誤碼率為10-4時有0.1 dB的性能損失,但對于現(xiàn)有的常用MSK信號檢測算法,在誤碼率為10-4時改進(jìn)相干多符號檢測算法與延遲差分檢測相比至少有2.6 dB的誤碼性能提升,與DFT解調(diào)相比,至少有2 dB的誤碼性能提升,與相干解調(diào)相比,至少有1.5 dB的誤碼性能提升,可有效降低接收機(jī)解調(diào)門限。

      圖4 多符號檢測算法與改進(jìn)算法誤碼率性能曲線

      圖5 現(xiàn)有的常用MSK信號檢測算法與改進(jìn)多符號檢測算法誤碼率性能曲線

      4 結(jié) 語

      本文提出一種利用一半數(shù)量的本地信號與接收信號進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算的低運(yùn)算量改進(jìn)相干多符號檢測算法,該改進(jìn)算法與相干多符號檢測算法相比在不同觀測長度下運(yùn)算量分別減少了一半。仿真結(jié)果表明,雖然改進(jìn)算法在誤碼率為10-4時與多符號檢測相比有0.1 dB的性能損失,在10-2時與多符號檢測相比性能卻有至少0.19 dB的提升,并且與現(xiàn)有的常用MSK信號檢測算法相比在誤碼率為10-4時仍有至少1.5 dB的性能提升。

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