無人機數(shù)據(jù)鏈信道線性Turbo均衡研究

甄云卉,邱金剛,陳自力

(1.河北省軍區(qū),河北石家莊050011;2.軍械工程學院,河北石家莊050003)

0 引言

無人機遙控遙測系統(tǒng)在進行數(shù)據(jù)傳輸時,由于信道的多徑效應,信息在傳輸過程中常常會出現(xiàn)碼間干擾(ISI)的情況,這種干擾以及信道的平衰落、噪聲等其他干擾因素會嚴重影響無人機遙控遙測的質(zhì)量。均衡技術就是為了降低或消除這些干擾因素,保證高質(zhì)量通信的一種濾波方法。一般來說,信息序列經(jīng)過信道編碼和調(diào)制之后,經(jīng)過ISI信道送達接收端。在接收端,解調(diào)之后的信號通過串接的均衡器,調(diào)整均衡器參數(shù),可以有效降低或消除信號失真,然后進行信道解碼,輸出正確的信息序列。

由于在傳統(tǒng)的均衡方式中,均衡器與解碼器是2個相對獨立的單元,解碼器對接收來的均衡器信息進行解碼,由于這種結構本身的特性,使得它對于均衡器判決后產(chǎn)生的突發(fā)錯誤無法很好地糾正,因而均衡的效果不太理想。

1 Turbo均衡原理

1993年,C.Berrou等人提出了一種性能優(yōu)異的糾錯碼編碼——Turbo編碼。其中,Turbo碼的基于MAP準則的迭代解碼算法是Turbo碼取得良好性能的原因之一。分量解碼器之間可以相互利用對方輸出的軟判決信息,經(jīng)過循環(huán)迭代,輸出解碼信息。

Turbo碼的基于MAP準則的迭代解碼算法中,分量解碼器之間相互利用對方輸出的軟判決信息,經(jīng)過循環(huán)迭代,輸出解碼信息。由于迭代解碼的良好性能,可以設想把這種迭代方法應用到無人機數(shù)據(jù)鏈信道均衡中即Turbo均衡,提高無人機遙控遙測性能。研究表明,采用基于MAP的軟輸出均衡(SOE)算法可以使ISI信道達到接近加性高斯白噪聲(AWGN)信道的性能。無人機數(shù)據(jù)鏈信道Turbo均衡的結構如圖1所示。

圖1 無人機數(shù)據(jù)鏈信道Turbo均衡器

初始均衡時,先驗信息=0,在以后的迭代均衡中,先驗信息和Y一起構成了均衡器的輸入。當均衡器輸出信息和解碼器的先驗信息趨于穩(wěn)定后可達到最佳誤碼率,迭代均衡結束。Turbo均衡中,基于最大后驗概率的軟輸出均衡(MAP-SOE)算法的性能最優(yōu),但其最大的問題就是運算量較大,特別是在某些實時性要求較高的系統(tǒng)如無人機數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)中,其運算產(chǎn)生的延時往往會造成自身的誤差傳播。因此,在保證均衡性能的前提下,盡量降低運算量,減小系統(tǒng)處理延時是需要考慮的一個重要因素。這里設計使用線性均衡器(LE)來代替最大后驗概率均衡器。

線性均衡器有很多種,其中主要有:峰值失真準則均衡器、均方畸變準則均衡器和分數(shù)間隔均衡器等等。這里所采用的線性均衡器是最小均方誤差準則算法的線性均衡器(MMSE-LE)。

2 基于MMSE的線性均衡算法

這里采用的基于MMSE線性均衡器結構如圖2所示。其中包括MMSE準則估計器以及一個將碼元估計值映射為概率信息的映射函數(shù)部分構成。

圖2 MMSE線性均衡器

Zn與Xn的關系為:

式中,Wn是均值為0、方差為的高斯白噪聲序列;H為無記憶離散信道的卷積矩陣,

序列Zn經(jīng)過估計器之后,輸出的Xn估計值為:

在MMSE-LE中,Cn和dn是2個重要的時變參數(shù),其中Cn為均衡器的抽頭系數(shù),dn為一個時變的偏差修正參數(shù),是為了修正由反饋信息引起的變量Xn的均值變化。在每次迭代時都要對Cn和dn進行求解。求解是通過估計誤差的均方值E最小化來確定的。

設均衡器的抽頭有N=N1+N2+1個,抽頭系數(shù)Cn=[c-N…c-N]T,偏差修正參數(shù)dn,則

通過偏導數(shù)來求函數(shù)的極值點,分別對Cn和dn求偏導數(shù)并令其為零:

將式(5)和式(6)代入式(3)就可以解得xn的估計值為:

這樣,均衡器就可以利用解碼器反饋信息以及接收到的信息Zn通過式(5)、式(6)、式(9)、式(10)～式(12)等式來計算^xn。第1次迭代時,均衡器接收的先驗信息

3 仿真實驗

以下通過計算機仿真實驗驗證Turbo均衡在無人機數(shù)據(jù)鏈信道中的性能。信道編碼是碼率R=0.5的系統(tǒng)遞歸卷積碼,生成多項式G(D)=[7,5],所用模擬無人機數(shù)據(jù)鏈信道的是具有嚴重ISI的Proakis'B信道,沖激響應為h(t)=0.815(t)+0.407(t-1)+0.407(t+1),信道噪聲是方差為σ2,均值為0的高斯噪聲,交織器采用偽隨機交織器,交織長度為2 048。圖3給出了采用MMSE線性均衡器的Turbo均衡的誤比特率(BER)性能曲線,為了便于比較,同時還畫出了無ISI信道的誤比特性能、普通經(jīng)典線性均衡(LE)方法以及采用MAP算法的Turbo均衡的性能曲線。

圖3 不同均衡算法性能比較

從圖3可以看出,使用MAP算法和使用MMSE線性均衡器的Turbo均衡的性能要明顯優(yōu)于經(jīng)典的線性均衡方法,在低信噪比(Eb/No＜2 dB)時,3種均衡的性能約在同一個數(shù)量級上,當信噪比增大時,使用MAP算法和使用MMSE線性均衡器的Turbo均衡的BER迅速下降,顯示了Turbo均衡性能的優(yōu)越性。同時,在中高信噪比(Eb/No＞3 dB)的情況下,可以明顯看出在信噪比相同的條件下,使用MAP算法的Turbo均衡比使用MMSE線性均衡器的Turbo均衡的性能基本高出一個數(shù)量級,這是MAP算法與MMSE線性均衡算法性能所決定的。但同時在試驗中使用MAP算法的Turbo均衡的運算量和運算時間遠大于使用MMSE線性均衡器的Turbo均衡。圖4給出了不同迭代次數(shù)對于MMSE線性Turbo均衡的性能影響。

圖4 不同迭代次數(shù)對MMSE線性Turbo均衡性能影響

結果表明,迭代次數(shù)對均衡性能有比較明顯的影響,當?shù)螖?shù)小于4次時,均衡的性能改善明顯,隨著迭代次數(shù)增加(10次以上),迭代產(chǎn)生的增益不明顯,其BER的值基本上在同一數(shù)量級上小幅變化,在信噪比較大(5 dB以上)時,經(jīng)過4～5次迭代,其均衡性能就已比較接近MMSE線性Turbo均衡的最優(yōu)性能。

4 結束語

比較MAP算法Turbo均衡性能和使用MMSE線性均衡器的Turbo均衡性能,前者的最優(yōu)性能較后者最優(yōu)性能雖高出一個數(shù)量級,但其運算量較大,系統(tǒng)處理延時時間較長,在該仿真實驗中相同的信噪比條件下(Eb/No=7 dB),以容許的BER=10-6為標準,使用MAP算法的Turbo均衡迭代3次滿足要求,使用MMSE線性均衡器的Turbo均衡迭代4次滿足要求,但從系統(tǒng)處理時間及延時來看,雖然前者迭代次數(shù)較少,但運算量大,處理時間相比后者多出約100～200 ms。因此綜合考慮性能及實時性要求,使用MMSE線性均衡器的Turbo均衡方法能夠滿足無人機數(shù)據(jù)鏈信道的均衡要求。

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