单位文秘网 2021-10-05 08:24:53 点击: 次
【摘要】文章针对接收端存在强单音干扰的场景,基于短波Watterson信道模型,对所提出的具有干扰抑制能力的短波OFDM系统信道估计算法进行了仿真评估,比较了在不同干扰强度下算法的系统误码性能。仿真表明:这种基于干扰抑制消除的信道估计算法有效降低了系统误码率,提高了系统性能。
【关键词】OFDM 强单音干扰 Watterson信道模型 信道估计 MMSE
1 引言
远距离短波通信主要依靠电离层天波传播。电离层的电波传播特性与昼夜、季节、气象、经纬度和太阳黑子活动有关,是一种典型的时变传输媒质。短波通信中,衰落、多径、多普勒频移等现象严重,信号幅度由于多径衰落的影响会产生严重的起伏,甚至完全消失,造成突发性错误;信号由于延时扩展引起波形的展宽,造成数据码元互相串扰,限制了数据速率的提高。在短波通信中,多普勒频移源于电离层快速运动和反射层高度的变化,致使信号的频率结构发生变化,相位起伏不定,造成了数据信号的错误接收。短波信道的另一个特点就是干扰严重,这就要求在设计短波通信系统时要考虑必要的抗干扰技术措施。
多载波正交频分复用(OFDM)[1,2]调制是一种并行数据传输系统,采用频率上等间隔的N个正交子载波分别调制一路独立的数据信息,调制后的N个子载波信号相加同时发送,通过循环前缀(CP,Cyclic Prefix)[3] 技术,使OFDM具有抗时延扩展的特性。子载频之间的正交特性,使信号频谱可重叠,又提高了频谱利用率。要实现OFDM技术在时变色散的短波信道中的应用,接收端信道估计技术是一关键技术。然而短波信道频带内存在大量的强单音干扰,破坏了OFDM信号结构,如不采取必要的干扰抑制手段,就会影响信道估计的准确性,最终降低系统的传输性能。
2 短波Watterson信道模型
短波Watterson信道模型是实测的抽象数学模型,较全面地考虑了短波信道的瑞利衰落、多径时延以及多普勒效应等特性。该模型于1969年被美国的电信科学协会(ITS,Institute for Telecommunication Science)证明是一种性能良好的信道模型[4],随后在1986年CCIR的549-2报告中被作为一种典型的短波信道模型加以推荐[5]。Watterson模型可用图1表示。
Watterson模型通过独立复高斯过程对多径信号进行幅度和相位的调制,来实现高频信道的瑞利衰落和多普勒效应。其中NG(t)为加性高斯白噪声(AWGN);NI(t)为干扰,包括各种电台干扰和有意人为干扰。
实际短波信道是拥挤的并且存在许多强单音干扰,这些干扰将影响传输信号的正确接收,本文着重对这些干扰的抑制进行研究。在Watterson信道模型中根据传输信号的频带范围添加了若干强单音干扰,如下式:
(1)
其中,M为存在的强单音干扰数目,Ji、fi、θi分别为第i个单音干扰的幅度、频率和起始相位。
在OFDM系统中,这些干扰会对其对应的数据子载波信号产生干扰,如落到导频信道上,会直接影响整体信道估计的准确性,进而影响其它数据子载波的正确解调。
在暂不考虑干扰项和噪声项时,Watterson模型的频域时变冲激响应可用下式来表示:
(2)
其中,i为路径号,n为路径总数,τi为第i路的时延;Gi(t)为第i路由于电离层波动导致的时变增益函数,表示式如下:
Gi(t)=GiA(t)exp(j2πfdiAt)+GiB(t)exp(j2πfdiBt)(3)
其中,A和B表示路径i中的两个磁离子分量,fdiA和fdiB分别为两个磁离子分量的多普勒频移;GiA(t)和GiB(t)为相互独立的、稳定的且具有各态历经性的复高斯随机过程,其包络服从Rayleigh分布。
Gi(t)的频谱为:
(4)
其中,CiA(0)和CiB(0)分别表示信号各自的平均功率,fdiA、fdiB和σiA、σiB分别为第i条路径的第一个和第二个磁离子分量的多普勒频移和多普勒扩展。
3 OFDM系统模型
OFDM技术的主要思想是在频域内将给定信道分成若干个连续的正交子信道,在每个子信道上使用一个子载波进行调制,各子载波并行传输。这样,虽然总的信道频率响应是非平坦的、具有频率选择性衰落的,但每个子信道的频率响应是平坦的。如果在每个子信道进行信息的窄带传输,信号的带宽就小于信道的相关带宽,从而在一定程度上消除了符号间的串扰,同时又可以提高频谱利用率。在本文中,设计的系统如图2所示:
在发送端,数据信息{an}通过卷积码、交织、QPSK调制后得到,经过IFFT又变换调制到各子载波上,,m=0,1,…,N-1,N为子载波数。插入循环前缀CP,避免信道多径引起的OFDM块间干扰,CP的长度决定了能够对抗的最大多径时延扩展。而在发送端插入导频是为了跟踪短波信道的快速变化,以便在接收端作出信道估计,对接收数据进行均衡解调。
4 基于MMSE的信道估计算法
短波信道是具有时变色散特性的随机变参信道,采用信道估计技术补偿信号经历短波信道传播后引起的失真。在短波通信系统设计中,另一个需重点考虑的是短波信道存在强单音干扰。假若这个强单音干扰恰好落在信号频带内,将影响信道响应的频域估计准确性。所以为了确保信道估计的有效性,在做信道估计之前,采用频域干扰检测抑制方法抑制干扰。
导频序列经过处理被送入信道,在接收端接收到导频信号:
(5)
式中,x(n)为发送信号,h(n)为信道时域响应,w(n)为高斯白噪声,j(n)为窄带内单音干扰。
本文采用基于频域连续块状导频的信道估计算法,该算法的实现准则是最小均方误差(MMSE)准则,其基本流程是:
(1)第一步:确定频域干扰门限
经过N点FFT变换后的频域表达式为:
Y(k)=X(k)H(k)+W(k)+J(k),k=1,2,…,N(6)
式中,X(k)、H(k)、W(k)、J(k)分别为x(n)、h(n)、w(n)、j(n)的频域分量。采用几何平均的方法计算干扰估计门限:
(7)
假设在谱线k=k0处存在大幅度干扰,即J(k0)>>X(k0)H(k0)+W(k0),由式(7)可得:
(8)
式(8)反映出几何门限gategeomean与成线性关系。这说明几何门限避免了在存在较大单音干扰时,门限被迅速提高导致无法检测出相对较小干扰的情况。
(2)第二步:抑制干扰
在本文中,设计了两种干扰抑制方案:
◆线性插值取代法
被干扰的导频子载波频响值用前后相邻两个子载波的线性插值取代。即,如果第k个子载波被干扰,则有
◆置零法
将被干扰的导频子载波频响值置零。即,如果第k个子载波被干扰,则有
Yk=0
(3)第三步:信道估计
根据导频符号的频域接收Y(k)以及事先已知的导频频域符号X(k),估计信道的频率,对其做IFFT,可得到时域冲击响应。定义时域冲激响应误差ε,根据MMSE准则,使MSE=E{|ε(n)|2}→min,可以由下面的式子对噪声进行抑制:
(9)
式中σ2h(n)、σ2w(n)分别为h(n)的方差和w(n)的噪声功率。
(4)第四步:频域估计
利用导频恢复出导频位置的时域冲激响应,然后利用内插方法获得所有时隙的时域冲激响应,最后频域变换,得到信道响应的频域估计,去与接收信号作匹配解调。
5 仿真评估
5.1 信道参数选择
ITU-R根据不同纬度电波传播的多径时延和多普勒频移的不同,在Recommendation ITU-R F.1487[6]中提供了高、中、低三种纬度、好、中、坏三种信道条件下的短波信道参数。由于中国主要位于中纬度地区,所以参考其推荐的中纬度劣等信道参数指标,设置信道参数如表1:
干扰为单音干扰,强度用信干比(SIR)度量,本文中选择的单音干扰的强度分别为: -10dB、2dB、7dB、10dB。
5.2 仿真结果分析
本文选择了三个方案对具有干扰抑制能力的信道估计算法进行仿真验证,并从估计误差、相关度、误码性能三个方面对不同方案进行了比较。
◆方案1:线性插值取代法干扰抑制的信道估计算法;
◆方案2:置零法干扰抑制的信道估计算法;
◆方案3:无干扰抑制的信道估计算法。
(1)估计误差
仿真在干扰条件下不同信噪比时信道频域响应的估计误差,估计误差定义为:
(10)
(2)相关度
对于QPSK信号的解调,信道估计的准确性对解调性能的影响,并不能由估计的绝对差衡量。因为QPSK信号的正确解调,特别是当有一定的编码的时候,起决定作用的是估计结果与实际信道的相位相干程度;而对于衰落信道,则主要由估计信道矢量与实际信道矢量的相关系数决定。定义相关系数为:
(11)
相关度越高,QPSK信号的解调性能越好,反之亦然。
(3)误码性能
仿真不同信噪比SNR和信干比SIR条件下的不同方案的误码性能。
本文仿真结果如图3~5:
图3信道频域响应估计误差
图4信道频域响应的相关度
图3和图4分别为在信干比为-10dB时,不同方案的估计误差和相关度的比较。不难看出,选择了干扰抑制技术的方案具有良好的估计误差和相关度性能,这意味着采用所设计的干扰抑制算法抑制干扰后可以对信道进行准确的估计。
图5 不同SNR和SIR条件下的误比特率曲线
图5给出了当干扰强度高于信号10dB时采用线性插值取代法干扰抑制的信道估计算法(方案1)、当干扰强度高于信号10dB时采用置零法干扰抑制的信道估计算法(方案2)、不同干扰强度下采用无干扰抑制的信道估计算法(方案3)以及无干扰时的系统误码性能。可以看出,如果不采用任何的干扰抑制措施,由于干扰破坏了系统的导频结构,使得信道估计误差加大,导致了系统性能的严重恶化。采用干扰抑制技术的方案1和方案2,通过对干扰进行了有效抑制,使系统性能接近无干扰的情况。
6 结束语
本文基于Watterson传播模型的强单音干扰短波信道,提出了抑制强单音干扰的基于MMSE准则的短波OFDM信道估计算法,并采用ITU-R建议的短波信道仿真参数,对该算法进行了仿真分析。结果表明,采用该抑制强单音干扰的信道估计算法,能使系统的误码率得到明显降低,系统性能优良。
参考文献
[1]Cimini Jr, Leonard J. Analysis and Simulation of a Digital Mobile Channel Using Orthogonal Frequency Division Multiplexing [J]. IEEE Transactions on Communications, 1985,33(7):665-675.
[2]佟学俭,罗涛. OFDM移动通信技术原理与应用[M]. 北京: 人民邮电出版社,2003.
[3]Peled A, Ruiz A. Frequency Domain Data Transmission Using Reduced Computational Complexity Algorithms [C]. Proc.IEEE Int.Conf.Acoust., Speech, Signal Processing, Denver, CO, 1980: 964-967.
[4]Juroshek Watterson J, Bensema W. Experimental Confirmation of an HF Channel Model [J]. IEEE Transactions on Communications Technology, 1970,18(6): 792-803.
[5]CCIR. HF Ionosphere Channel Simulators [C]. 25th Plenary Assembly ITU, Dubrovnik, III, rep.549-2, 1986(3): 59-67.
[6]Recommendation ITU-R F.1487. Testing of HF Modems With Bandwidths of up to about 12kHz Using Ionospheric Channel Simulators [S]. ★
【作者简介】
魏巍:清华大学电子工程系在读硕士研究生,研究方向为短波通信、信号处理。
周世东:清华大学电子工程系教授,博士生导师,研究方向移动通信。
肖立民:清华大学电子工程系副教授,研究方向移动通信。
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