CN100420163C - 一种用于超宽带无线通信系统的频域接收方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于超宽带无线通信系统的频域接收方法，包括：按照预定准则，接收端得知发送端所发送的超宽带发送脉冲信号p(t)的波形和其有限带宽的频率范围，并且存储所述频率范围中的有限个等间隔的离散频率分量P(n)的矢量和信息C_p；在所述接收机中得到对应的离散频域接收信号Y(n)；从所述频域接收信号Y(n)中提取包含信道信息的导频信号，并且获得频域信道信息(n)；对所述频域信道信息进行共轭运算，利用运算结果对所述频域接收信号Y(n)加权处理；在所述频率范围内寻找一组频率分量序列，在所述序列组包含的频率分量上对接收信号(n)进行矢量合并，使合并值实部的模全局最优，从而对处理后的接收信号(n)实现频域谱最优合并处理；频域谱最优合并处理结果的实部，与所述信息C_p比较判决，以获取发送信息。

Description

一种用于超宽带无线通信系统的频域接收方法

技术领域

本发明涉及一种适用于超宽带无线通信系统的频域接收方法。

背景技术

相对于窄带无线通信系统，超宽带无线通信系统具有高传输速率(100Mbps～1Gbps)、极高的时间和空间分辨率、低截获率、低功耗、低成本、易于全数字化实现等特点，是未来短距离高速数据通信应用领域最有潜力的技术。

目前，常用的超宽带接收技术均是基于超宽带信号多径分辨率极高的特性在时域内收集多径能量，典型的接收机应用是超宽带瑞克(Rake)接收机。与窄带瑞克接收机相比，超宽带接收机在实现上存在一些难题。极窄的超宽带脉冲信号，其功率散布于几GHz宽的频谱上，采用传统时域方法处理极窄脉冲会遇到相当大的挑战，如对极窄脉冲采样，要求ADC的速率极高，若利用并行采样，接收机结构会复杂化，同时在大搜索周期内捕获极窄脉冲很耗时。针对这些问题，超宽带接收机的频域处理概念被提出。频域方法能以适度的复杂性和功耗实现数字CMOS。不过，超宽带接收机的频域处理概念也引出了一系列待解决的问题。正是针对这些问题，本发明提出了一种适用于超宽带无线通信系统的频域接收方法。

发明内容

针对上述技术中存在的问题，本发明提出一种适用于超宽带无线通信系统的频域接收方法，即频域谱最优合并(Frequency-DomainSpectrum-Optimal-Combination，简称FD-SOC)接收方法。

根据本发明，提供了一种用于超宽带无线通信系统的频域接收方法，所述方法包括步骤：

(1)按照预定准则，接收端得知发送端所发送的超宽带发送脉冲信号p(t)的波形和其有限带宽的频率范围{-ω_p/2，ω_p/2}，并且存储所述频率范围{-ω_p/2，ω_p/2}中的有限个等间隔的离散频率分量P(n)的矢量和信息C_p，其中 $C_p=\underset{n=1}{\overset{p\_\mathrm{len}}{\mathrm{\Σ}}}P\left(n\right),$ p_len表示在所述频率范围{-ω_p/2，ω_p/2}内间隔为△f的频率分量数，其中△f＝1/T_f；

(2)在所述接收机中通过多支低噪线性放大器和滤波器组对超宽带信号进行频谱分解，以采样速率△f＝1/T_f对滤波后的信号再进行采样量化，其中T_f是发送脉冲的重复周期，对采样量化后的信号进行傅立叶变换，以得到对应的离散频域接收信号Y(n)；

(3)从所述频域接收信号Y(n)中提取包含信道信息的导频信号，并且利用频域信道估计算法获得频域信道信息

(4)对所述频域信道信息进行共轭运算，利用运算结果对所述频域接收信号Y(n)进行加权处理，即 $\hat{Y}\left(n\right)=Y\left(n\right)\·\hat{H}{\left(n\right)}^H;$

(5)在所述频率范围{-ω_p/2，ω_p/2}范围内寻找一组频率分量序列，在所述序列组包含的频率分量上对接收信号

进行矢量合并，使合并值实部的模全局最优，从而对处理后的接收信号

实现频域谱最优合并处理；通过满足下式的位置序列上的频率分量来实现频域谱最优合并处理，即

$\underset{(M,\mathrm{\γ}[M\left]\right)}{\arg \max }\left\{\right|\mathrm{Re}\left\{{\stackrel{\‾}{R}}_2\right\{M,\mathrm{\γ}\left[M\right]\left\}\right|\}$

其中|·|表示求模运算，函数 ${\stackrel{\‾}{R}}_2\{M,\mathrm{\γ}[M\left]\right\}=\underset{n\∈\mathrm{\γ}\left[M\right]}{\mathrm{\Σ}}P\left[n\right],$ 1≤M≤p_len，该函数表示P(n)在n取D内任意一个元素为值时的函数值或n取D内任意元素组合的一组值时的矢量和，集合D＝{d₁，d₂，...，d_{p_len}｝，元素d_k为{-ω_p/2，ω_p/2}内接收信号Y的第k个离散频率分量的位置标识，1≤k≤p_len，k为整数，M为整数变量，取值为1≤M≤p_len；r[M]＝{n₁，n₂，...，n_M}表示集合D内任意元素的不同组合，组合长度为M，其中n_i∈D，1≤i≤M；

(6)提取频域谱最优合并处理结果的实部，与所述信息C_p进行比较判决，以获取发送信息。

在本发明中，超宽带脉冲信号可以是满足超宽带定义和FCC功率辐射规定限制的任意波形。导频信号是一组循环发送的脉冲序列流，关于脉冲序列流没有任何特殊设计，最简单的情况就是把同一个脉冲信号循环发送多次，循环次数根据信道状况而定。而且本发明中可采用任何频域信道估计算法，从接收机实现复杂度考虑，尽量采用低复杂度的频域信道估计算法。

根据本发明的技术方案的复杂度低，便于芯片集成实现，在性能上，与时域超宽带瑞克接收机和频域超宽带相关接收机相比，基于本发明的超宽带无线通信系统具有更好的性能。

附图说明

下面参照附图并结合实例来进一步描述本发明。其中：

图1示出了根据本发明的接收机原理图；

图2示出了根据本发明的频域谱最优合并的原理示意图；

图3示出了根据本发明的复数C_y的矢量合成示意图；

图4(a)-4(d)分别示出了基于频域子空间信道估计的频域谱最优合并接收机与基于最大似然信道估计的MRC瑞克接收机在CM1-CM4信道环境下的性能比较。

具体实施方式

图1为接收机的原理图。根据图1所示，首先，本发明的频域接收机通过多支低噪线性放大器(LNA)和滤波器组先对超宽带信号进行频谱分解，然后以采样速率△f＝1/T_f对滤波后的信号在进行采样量化；其次，量化后的信号进入到最优谱合并接收单元。在最优谱合并接收单元中，频域样本信号存储着在{-ω_p/2，ω_p/2}范围内的有限个等间隔(即频域采样频率△f)的离散频率分量P(n)，最优谱合并位置序列寻找就是求同时满足【公式4】的频率分量的位置序列，然后在位置序列上进行谱分量求和。最后，对求和结果提取实部，与有限个等间隔的离散频率分量P(n)的矢量和C_p进行比较，通过判决获取发送的数据信息。

图2示出本发明的频域谱最优合并的原理示意图。

已知发送脉冲p(t)是带限信号，假设其带宽范围为{-ω_p/2，ω_p/2}，在该范围内存在p_len个等频率间隔(△f)的谱分量P(n)＝{P(1) P(2)...P(p_len)}。在脉冲频谱带宽范围内合并接收信号的所有谱分量：

$C_y=\underset{n=1}{\overset{p\_\mathrm{len}}{\mathrm{\Σ}}}Y\left(n\right)=\underset{n=1}{\overset{p\_\mathrm{len}}{\mathrm{\Σ}}}S\left(n\right)\·H\left(n\right)+\underset{n=1}{\overset{p\_\mathrm{len}}{\mathrm{\Σ}}}N\left(n\right)=C_{s\·h}+C_n$ 【公式1】

图3示出复数C_y的矢量合成示意图。

根据图3所示，谱矢量和C_y是一个复数，它实际上是信号矢量和C_s·h(【公式1】的前一项)与噪声矢量和C_n(【公式1】的后一项)的二维矢量合，图中R_y、R_s·h和R_n表示C_y、C_s·h和C_n的实部。由有限长序列傅立叶变换性质分析，任意脉冲波形p(t)在{-ω_p/2，ω_p/2}范围内的谱矢量和C_p总是实数。当频域采样频率△f＝1/T_f时，发送信号s(t)在{-ω_p/2，ω_p/2}范围内的谱矢量和C_s总是实数。C_p与C_s的表达式为 $C_p=\underset{n=1}{\overset{p\_\mathrm{len}}{\mathrm{\Σ}}}P\left(n\right)$ 和 $C_s=\underset{n=1}{\overset{p\_\mathrm{len}}{\mathrm{\Σ}}}S\left(n\right).$ 实数C_p的正负极性由脉冲形状决定，而C_s与C_p的极性差别在于二进制相移键控的调制符号。

信道传播特性和噪声的影响导致接收信号的谱矢量和C_y为一个复数(正负双极性的BPSK调制对它没有影响)，数据信息最终从该复数中获取。由图3分析，正确接收信号的条件是谱矢量和C_y的实部R_y与C_s同极性，即

$|\&angle;C_y-{\&angle;C}_s|<\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}$ 【公式2】

其中∠表示求相角运算，|·|表示求模运算。R_y同时受信道和噪声的影响。在实际应用中，有效地利用信道估计信息可以减小信道对C_y的影响。理论上，当正确估计信道冲激响应

时，可以通过共轭运算完全消除信道的影响即

${\stackrel{\&OverBar;}{R}}_{s\&CenterDot;h}=\mathrm{Re}\left\{\underset{n=1}{\overset{p\_\mathrm{len}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\right\{S\left(n\right)\&CenterDot;H\left(n\right)\&CenterDot;\hat{H}{\left(n\right)}^H\left\}\right\}$ 【公式3】

其中上标H表示共轭运算。为了进一步提高抗噪声的性能，|R_s·h |的值应尽可能得大。

定义集合D＝{d₁，d₂，...，d_{p_len}}，元素d_k为{-ω_p/2，ω_p/2}内接收信号Y的第k个离散频率分量的位置标识，1≤k≤p_len，k为整数。设M为整数变量，取值为1≤M≤p_len；另一变量r[M]＝{n₁，n₂，...，n_M}表示集合D内任意元素的不同组合，组合长度为M，其中n_i∈D，1≤i≤M。定义函数 ${\stackrel{\&OverBar;}{R}}_2\{M,\mathrm{\&gamma;}[M\left]\right\}=\underset{n\&Element;\mathrm{\&gamma;}\left[M\right]}{\mathrm{\&Sigma;}}P\left(n\right),$ 1≤M≤p_len，该函数表示p(n)在n取D内任意一个元素为值时的函数值或n取D内任意元素组合的一组值时的矢量和。求函数R₂{M，r[M]}实部的模取最大值时的变量值，如下

$\underset{(M,\mathrm{\&gamma;}[M\left]\right)}{\arg \max }\left\{\right|\mathrm{Re}\left\{{\stackrel{\&OverBar;}{R}}_2\right\{M,\mathrm{\&gamma;}\left[M\right]\left\}\right|\}$ 【公式4】

求满足式【公式4】的变量M和r[M]的值。假设式【公式4】的结果为M＝L，r[M]＝{f₁，f₂，...，f_L}，f_i∈D，1≤i≤L，则接收机在位置序列{f₁，f₂，...，f_L}上进行谱分量合并性能最佳。在位置序列{f₁，f₂，...，f_L}上合并谱分量

$C_{\mathrm{op}}=\underset{n=\{f_1,f_2,...,f_L\}}{\mathrm{\&Sigma;}}\hat{Y}\left(n\right)$ 【公式5】

图4显示了基于频域子空间信道估计的频域谱最优合并(FD-SOC)接收机和基于最大似然信道估计的MRC-瑞克接收机在超宽带信道环境下的性能。仿真中采用标准的IEEE 802.15.3a信道模型，CM1(基于0～4米范围内LOS信道测量)、CM2(基于0～4米范围内NLOS信道测量)、CM3(基于4～10米范围内NLOS信道测量)和CM4(平均时延扩展为25ns的极端情况下NLOS信道测量)。每次发送800个符号，其中前80个符号用于信道估计，信道估计信息应用于随后发送的720符号，循环发送200次。误码率(BER)为错误比特数除以总的发送符号数和信道实现次数。从图4观察，在CM1和CM4情况下，基于本专利的UWB接收机性能显著优于7分支合并的瑞克接收机；在CM2情况下，仅比7分支合并的瑞克接收机在性能上有稍许的优势。从图4(c)分析，在CM3状况下，3分支、7分支合并的瑞克接收机和基于本专利的UWB接收机在性能上与CM1和CM2状况相比均下降，此时，基于本专利的UWB接收机的性能比7分支合并的瑞克接收机差，但显著优于3分支合并的瑞克接收机性能。综合分析，与时域UWB瑞克接收机相比，基于本专利的UWB接收机不仅展现了很好的性能，而且易于芯片集成实现，同时由于在频域内收集多径能量时，复杂性与时间窗口内的路径数无关，接收机性能和复杂度不依赖于多径分支数。

Claims (1)

1. 一种用于超宽带无线通信系统的频域接收方法，所述方法包括步骤：

(1)按照预定准则，接收端得知发送端所发送的超宽带发送脉冲信号p(t)的波形和其有限带宽的频率范围{-ω_p/2，ω_p/2}，并且存储所述频率范围{-ω_p/2，ω_p/2}中的有限个等间隔的离散频率分量P(n)的矢量和信息C_p，其中 $C_p=\underset{n=1}{\overset{p\_\mathrm{len}}{\mathrm{\&Sigma;}}}P\left(n\right),$ p_len表示在所述频率范围{-ω_p/2，ω_p/2}内间隔为Δf的频率分量数，其中Δf＝1/T_f；

(2)在所述接收机中通过多支低噪线性放大器和滤波器组对超宽带信号进行频谱分解，以采样速率Δf＝1/T_f对滤波后的信号再进行采样量化，其中T_f是发送脉冲的重复周期，对采样量化后的信号进行傅立叶变换，以得到对应的离散频域接收信号Y(n)；

(3)从所述频域接收信号Y(n)中提取包含信道信息的导频信号，并且利用频域信道估计算法获得频域信道信息

(4)对所述频域信道信息进行共轭运算，利用运算结果对所述频域接收信号Y(n)进行加权处理，即 $\hat{Y}\left(n\right)=Y\left(n\right)\&CenterDot;\hat{H}{\left(n\right)}^H;$

(5)在所述频率范围{-ω_p/2，ω_p/2}范围内寻找一组频率分量序列，在所述序列组包含的频率分量上对接收信号

进行矢量合并，使合并值实部的模全局最优，从而对处理后的接收信号实现频域谱最优合并处理；通过满足下式的位置序列上的频率分量来实现频域谱最优合并处理，即

其中|·|表示求模运算，函数

1≤M≤p_len，所述函数表示p(n)在n取D内任意一个元素为值时的函数值或n取D内任意元素组合的一组值时的矢量和，集合D＝{d₁，d₂，...，d_{p_len}}，元素d_k为{-ω_p/2，ω_p/2}内接收信号Y的第k个离散频率分量的位置标识，1≤k≤p_len，k为整数，M为整数变量，取值为1≤M≤p_len；Y[M]＝{n₁，n₂，...，n_M}表示集合D内任意元素的不同组合，组合长度为M，其中n_i∈D，1≤i≤M；

(6)提取频域谱最优合并处理结果的实部，与所述信息C_p进行比较判决，以获取发送信息。

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