CN101753504A - 差分调制解调方法、发射机以及接收机 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种差分调制解调方法、发射机以及接收机。该方法包括：生成调制基向量；利用调制基向量对发送的原始数据信号进行调制，生成调制后的数据信号；对调制后的数据信号进行差分调制，生成差分调制信号；将差分调制信号转换为时域数据信号，添加循环前缀后发送；将接收的时域数据信号去除循环前缀，并转换为频域数据信号；对频域数据信号进行差分解调，生成差分解调信号；生成解调基向量；利用解调基向量对差分解调信号进行解调，得出原始数据信号的估计序列。本发明通过对数据信号进行差分调制和解调得出原始数据信号的估计序列，避免了采用信道估计技术，从而提高了系统传输效率，降低了系统开销。
Description
技术领域
本发明涉及通信领域，特别涉及一种差分调制解调方法、发射机以及接收机。
背景技术
变换域通信系统(Transform Domain Communication System，TDCS)收发机方案是认知无线电(Cognitive Radio，CR)技术的一种收发机候选方案。TDCS的基本思想是：通过在给定的频谱范围内动态改变发射信号的频谱，以避免该发射信号与其它用户之间的互相干扰。TDCS可以利用基于傅立叶变换、离散余弦函数或小波变换的基函数，对发送的数据信号进行调制以及对接收的信号进行解调，其调制解调方式可以为循环码移键控(Cyclic CodeShift Keying，CCSK)或者正交编码。
现有的一种TDCS数据传输方案为将CCSK调制解调技术和正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)收发技术相结合，该TDCS数据传输方案为采用基于OFDM-TDCS相干检测技术的方案，具体包括：发射机对发送的原始数据信号进行调制，在调制后的数据信号中插入导频信号，再由发射机中的OFDM发射机将插入导频信号的数据信号转换为时域数据信号，并添加循环前缀后发送；接收机中的OFDM接收机接收OFDM发射机发送的时域数据信号，将接收的时域数据信号去除循环前缀，并转换为频域数据信号后输出，接收机根据频域数据信号中的导频信号进行信道估计，并根据信道估计的结果对频域数据信号进行解调，从而获得发射机发送的原始数据信号的估计序列。
但上述方案中需要进行信道估计，才能最终获得发射机发送的原始数据信号，这样使发射机和接收机在进行数据传输的过程中都需要处理插入的导频信号，从而降低了系统传输效率，提高了系统开销。
发明内容
本发明实施例提供了一种差分调制解调方法、发射机以及接收机，提高了系统效率，降低了系统开销。
本发明实施例提供了一种发射机，包括：
第一基向量生成单元，用于生成调制基向量；
第一调制单元，用于利用所述第一基向量生成单元生成的调制基向量对发送的原始数据信号进行调制；
第二调制单元，用于对所述第一调制单元输出的数据信号进行差分调制，生成差分调制信号并输出；
正交频分复用OFDM发射机，用于将所述差分调制信号转换为时域数据信号，添加循环前缀后发送。
本发明实施例还提供了一种接收机，包括：
OFDM接收机，用于将接收的数据信号去除循环前缀，并转换为频域数据信号后输出；
第一解调单元，用于对所述OFDM接收机输出的频域数据信号进行差分解调，生成差分解调信号；
第二基向量生成单元，用于生成解调基向量；
第二解调单元，用于利用所述解调基向量对所述差分解调信号进行解调，得出原始数据信号的估计序列。
本发明实施例还提供了一种数据传输系统，包括：
发射机，用于生成调制基向量；利用所述调制基向量对发送的原始数据信号进行调制，生成调制后的数据信号；对所述调制后的数据信号进行差分调制，生成差分调制信号；将所述差分调制信号转换为时域数据信号，添加循环前缀后发送；
接收机，用于接收发射机发送的时域数据信号，将接收的时域数据信号去除循环前缀，并转换为频域数据信号；对所述频域数据信号进行差分解调，生成差分解调信号；生成解调基向量；利用所述解调基向量对所述差分解调信号进行解调，得出原始数据信号的估计序列。
本发明实施例还提供了一种差分调制方法，包括：
生成调制基向量；
利用所述调制基向量对发送的原始数据信号进行调制，生成调制后的数据信号；
对所述调制后的数据信号进行差分调制，生成差分调制信号；
将所述差分调制信号转换为时域数据信号，添加循环前缀后发送。
本发明实施例还提供了一种差分解调方法，包括：
将接收的数据信号去除循环前缀，并转换为频域数据信号；
对所述频域数据信号进行差分解调，生成差分解调信号；
生成解调基向量；
利用所述解调基向量对所述差分解调信号进行解调，得出原始数据信号的估计序列。
本发明实施例由发射机和接收机组成的数据传输系统在数据传输过程中，通过对数据信号进行差分调制和差分解调得出原始数据信号的估计序列，提高了系统传输效率，降低了系统开销。
附图说明
图1为本发明发射机实施例一的结构示意图；
图2为本发明发射机实施例二的结构示意图；
图3为本发明接收机实施例一的结构示意图；
图4为本发明接收机实施例二的结构示意图；
图5为本发明接收机实施例三的结构示意图；
图6为本发明树形搜索算法的示意图；
图7为本发明Viterbi算法的示意图；
图8为本发明输出估计序列的示意图；
图9为本发明差分调制方法实施例的流程图；
图10为本发明差分解调方法实施例的流程图；
图11为本发明数据传输方法实施例的流程图。
具体实施方式
下面通过附图和实施例，对本发明实施例的技术方案做进一步的详细描述。
本发明实施例中的发射机和接收机组成的数据传输系统应用于TDCS，通过对传输的数据信号进行差分调制和差分解调，避免了复杂的信道估计技术，从而提高了系统传输效率，降低了系统开销。与现有的基于OFDM-TDCS相干检测技术的数据传输方案不同，本发明实施例是基于OFDM-TDCS非相干检测技术的数据传输方案。
图1为本发明发射机实施例一的结构示意图，如图1所示，发射机包括依次连接的第一基向量生成单元1、第一调制单元2、第二调制单元3和OFDM发射机4。第一基向量生成单元1生成调制基向量；第一调制单元2接收第一基向量生成单元1生成的调制基向量以及发送的原始数据信号，利用调制基向量对原始数据信号进行调制，并输出调制后的数据信号；第二调制单元3接收第一调制单元2输出的调制后的数据信号，对调制后的数据信号进行差分调制，生成差分调制信号；OFDM发射机4接收第二调制单元3输出的差分调制信号，将差分调制信号转换成时域数据信号，并添加循环前缀后发送。
本实施例中发射机对数据信号进行差分调制，避免了采用信道估计技术，从而提高了系统传输效率，降低了系统开销。
图2为本发明发射机实施例二的结构示意图，如图2所示，本实施例在实施例一的基础上，对发射机中的各功能单元进行了进一步细化。
第一基向量生成单元1包括频谱标记生成模块11、随机相位生成模块12、缩放模块13和乘法器。
频谱标记生成模块11根据对子载波上的信号进行采样检测的结果，生成与采样检测的结果对应的频谱标记向量。频谱标记向量可用于标记通信信道内哪些子载波被占用，哪些子载波空闲。为避免对授权用户的干扰，CR用户可使用频谱标记向量中子载波空闲的频段。发射机具备发射信号的天线和感知频谱的天线，感知频谱的天线对连续N个子载波上的信号进行采样，对采样信号进行检测，得出采样信号的功率值。若第k个子载波上检测出的采样信号的功率值大于阈值，则第k个子载波的频谱标记Ak为0，表示该子载波被占用；反之Ak为1，表示该子载波空闲，可以使用，当然也可以将Ak标记为1，表示被占用；反之Ak为0，表示子载波空闲，本发明实施例不具体限定。因此，频谱标记生成模块11可以根据对子载波上的信号进行采样检测出的功率值，生成与采样检测的功率值对应的频谱标记向量Ak，k＝0，1，2，...，N-1。
随机相位生成模块12生成随机相位向量。随机相位向量用于识别发射机和接收机，因此收发数据的一对发射机和接收机需要具有相同的随机相位向量。生成随机相位向量的随机相位生成模块12可以为一个r级线性反馈移位寄存器(Linear Feedback Shift Register，以下简称LFSR)，LFSR生成r比特的二进制序列，再经过转换成十进制数Nk、映射成复值以及N次移位后生成随机相位向量exp(j2πmk/M)，其中M＝2r。
由乘法器将上述频谱标记生成模块11生成的频谱标记向量Ak与随机相位生成模块12生成的随机相位向量exp(j2πmk/M)相乘得到相乘结果Akexp(j2πmk/M)，再由缩放模块13对相乘结果进行缩放处理，生成调制基向量
其中，N为调制基向量的长度，
是用于控制符号能量的缩放因子，
为发射机可用频谱标记向量中的可用子载波数。
第一调制单元2包括频域映射模块21和乘法器。频域映射模块21将发送的原始数据信号映射为频域数据信号，并由乘法器将频域数据信号与第一基向量生成单元1生成的调制基向量相乘，得出调制后的数据信号。具体地，频域映射模块21将原始数据信号Si映射为频域数据信号exp(-j2πSik/M_ary)，再由乘法器将频域数据信号exp(-j2πSik/M_ary)与调制基向量
相乘，得出调制后的数据信号，该调制后的数据信号中第i个数据符号在第k个子载波上的信号可以表示为
该调制过程为CCSK调制，调制后的数据信号中的数据符号也可称为CCSK数据符号，其中，M_ary为CCSK调制阶数，εs为发送一个CCSK数据符号需要的能量。为了完成后续的差分调制和解调过程，原始数据信号中的第一个数据符号前可插入一个参考数据符号，作为差分调制和差分解调的基准，该参考数据符号对发射端和接收端均为已知，其相位可以设置为0。参考数据符号用于与原始数据信号中的第一个数据符号进行差分调制和差分解调。
第二调制单元3包括延迟模块31、幅度归一化模块32和乘法器。第二调制单元3对第一调制单元2调制后的数据信号进行差分调制，并生成差分调制信号。其中，延迟模块31将前一时刻(第i-1个)原始CCSK符号生成的差分调制信号进行延迟处理；幅度归一化模块32对前一时刻(第i-1个)原始CCSK符号生成的差分调制信号进行幅度归一化处理；由乘法器将经过延迟处理和幅度归一化处理的前一时刻(第i-1个)原始CCSK符号生成的差分调制信号与第一调制单元2输出的调制后的当前时刻(第i个)原始CCSK符号相乘，得出当前时刻(第i个)原始CCSK符号的差分调制信号；例如，第i个原始CCSK符号ΔXi在第k个子载波上的信号可表示为
该符号差分相位为
经过差分调制后，第i个差分CCSK符号Xi的第k个子载波上的信号为
其中，φi，k＝Δφi，k+φi-1，k是差分调制后的相位，也是实际发送信号的相位。
OFDM发射机4将上述差分调制信号转换为时域数据信号，并添加循环前缀后发送出去。
本实施例中发射机对发送的原始数据信号进行差分调制，避免了采用信道估计技术，从而提高了系统传输效率，降低了系统开销；由于发射机对发送的原始数据信号采用了CCSK调制，从而使发射机能够工作在较低的信噪比环境中。
图3为本发明接收机实施例一的结构示意图，如图3所示，接收机包括OFDM接收机5、第一解调单元6、第二基向量生成单元7和第二解调单元8。OFDM接收机5将接收的数据信号去除循环前缀，并转换为频域数据信号后输出给第一解调单元6，第一解调单元6对OFDM接收机5输出的频域数据信号进行差分解调，生成差分解调信号，并输出给第二解调单元8；第二基向量生成单元7生成解调基向量并输出给第二解调单元8；第二解调单元8利用解调基向量对差分解调信号进行解调，得出原始数据信号的估计序列，该原始数据信号为通过发射机发送的数据信号。其中，差分解调可采用逐个数据符号差分解调技术或者多数据符号差分解调技术，属于非相干检测技术。
本实施例中接收机对数据信号进行差分解调，避免了采用信道估计技术，从而提高了系统传输效率，降低了系统开销。
图4为本发明接收机实施例二的结构示意图，如图4所示，本实施例在实施例一的基础上，对接收机中的各功能单元进行了进一步细化。
OFDM接收机5将接收的数据信号去除循环前缀，并转换为频域数据信号，其第i个数据符号可表示为其中，
为频域信道系数，θi，k＝arg(Hi，k)为干扰相位，Ni，k为加性复白高斯噪声。
第一解调单元6包括延迟模块61、取复共轭模块62以及乘法器。延迟模块61对OFDM接收机5输出的频域数据信号中前一时刻的数据符号进行延迟处理；取复共轭模块62对OFDM接收机5输出的频域数据信号中前一时刻的数据符号取复共轭获得前一时刻的数据符号对应的复共轭值；乘法器将前一时刻的数据符号的复共轭值与该频域数据信号中当前时刻的数据符号相乘，得出差分解调信号序列中当前时刻的数据符号。得出的连续多个时刻的数据符号组成差分解调信号。具体地，假设OFDM接收机5输出的频域数据信号中二个相邻的数据符号在同一子载波上的信道系数(幅度和相位)变化不大，即Hi，k＝Hi-1，k，则得出的差分解调信号可表示为
其中，公式第一项为数据信号中的有效信号部分，其余三项为噪声部分。
第二基向量生成单元7包括频谱标记生成模块71、随机相位生成模块72和乘法器。频谱标记生成模块71根据对子载波上的信号进行采样检测的结果，生成与采样检测的结果对应的频谱标记向量；随机相位生成模块72生成随机相位向量；乘法器将频谱标记向量和随机相位向量相乘，得出解调基向量。解调基向量可表示为A′kexp(j2πmk/M)，该解调基向量与调制基向量的区别在于：频谱标记向量A′k与Ak可以相同或不同，并且解调基向量无需经过缩放模块的缩放处理。
第二解调单元8包括取复共轭模块81、离散傅里叶逆变换(InverseDiscrete Fourier Transform，以下简称：IDFT)模块82、取实部模块83、最大值搜索模块84和乘法器。取复共轭模块81将解调基向量取复共轭，并输出取复共轭后的解调基向量；乘法器将取复共轭后的解调基向量与差分解调信号相乘，并输出相乘结果；IDFT模块82将乘法器输出的相乘结果进行IDTF，转换为时域数据信号；取实部模块83对时域数据信号取实部，得出判决向量；最大值搜索模块84搜索出判决向量的元素取最大值时对应的位置值，该位置值为原始数据信号的估计数据。具体地，乘法器将解调基序列与差分解调信号相乘为CCSK解调过程，输出的相乘结果为其中，
为噪声项，再经过IDFT模块82和取实部模块83的处理后得出判决向量
该判决向量为带有白高斯噪声的实值冲激函数；最后再由最大值搜索模块84搜索出判决向量的元素取最大值时对应的位置值，该位置值为原始数据信号Si的估计数据
连续多个估计数据形成了估计序列。
本实施例中接收机采用逐个数据符号差分解调的方法对数据信号进行差分解调，以得出原始数据信号的估计值，避免了采用信道估计技术，从而提高了系统传输效率，降低了系统开销；由于接收机对接收的数据信号采用了CCSK解调，从而使接收机能够工作在较低的信噪比环境中。
图5为本发明接收机实施例三的结构示意图，如图5所示，本实施例采用多数据符号差分解调的方法对数据信号序列进行差分解调，与实施例二的区别在于，本实施例第一解调单元6中的延迟模块61、取复共轭模块62以及乘法器均为多个，相应地，第二解调模块8中的IDFT模块82、取实部模块83、和乘法器也均为多个，另外，与实施例二不同的是第二解调模块8还包括一个最大似然序列估计模块85。多个延迟模块61对OFDM接收机5输出的频域数据信号中的多个数据符号进行延迟处理；多个取复共轭模块62对每个经过延迟处理的数据符号取复共轭获得数据符号的复共轭值；多个乘法器将每个数据符号的复共轭值分别与频域数据信号中该数据符号之外的每个数据符号相乘，得出差分解调信号中的每个数据符号。具体地，OFDM接收机5输出频域数据信号中K个连续的的数据符号Yi，Yi-1，...，Yi-k+1，由延迟模块61对Yi-1，...，Yi-k+1进行延迟处理，以及由取复共轭模块62对经过延迟处理的Yi-1，...，Yi-k+1取复共轭，再将每个数据符号的复共轭值分别与该数据符号之外的每个数据符号相乘，也就是说，需要对Yi，Yi-1，...，Yi-k+1中每二个数据符号均进行差分解调，得出
个差分解调信号中的数据符号，第二解调单元8中的乘法器将上述
个差分解调信号中的数据符号与取复共轭模块81输出的取复共轭后的解调基向量相乘，并将相乘结果由IDFT模块82进行转换成时域数据信号处理，并由取实部模块82进行取实部处理后，得出
个判决向量。例如，i取i1和i2，进行延迟处理、取复共轭处理后与经过延迟处理的
相乘得出差分解调信号
与第二基向量生成单元7生成的解调基向量相乘得出
再经过IDFT模块82以及取实部模块83的处理得出判决向量最后由最大似然序列估计模块85根据多个判决向量得出判决度量值公式，根据该判决度量值公式分别计算取所有的数据序列对应的判决度量值，并计算判决度量值公式取最大判决度量值时对应的数据序列，该数据序列为原始数据信号的估计序列。具体地，判决度量值公式为多个判决向量的对应元素之和，具体为：其中，
该公式取最大判决度量值时对应的数据序列，即原始数据信号的估计序列
下面以三数据符号(K＝3)差分解调为例详细说明采用多数据符号差分解调的方法对数据信号进行差分解调的过程。OFDM接收机5输出频域数据信号中连续三个数据符号，由第一解调单元6对三个数据符号两两进行差分解调，得出三个差分解调信号中的数据符号，并由第二解调单元8对包含三个数据符号的差分解调信号进行CCSK解调、转换成时域数据信号处理以及取实部处理后得出三个判决向量，最后根据三个判决向量得出判决度量值序列。具体地，设定经过OFDM发射机5发送的原始数据信号为[0，0]，N＝M_ary＝2，则三个判决向量的判决度量值公式可表示为 
其中，Es＝εs/N，而w(i，i-1)(m)，w(i-1，i-2)(m)和w(i，i-2)(m)是相互独立的白高斯噪声；根据上述公式分别计算出上述公式取所有可能的数据序列时对应的判决度量值：
ηi(0，0)＝3Es+w(i，i-1)(0)+w(i-1，i-2)(0)+w(i，i-2)(0)
ηi(0，1)＝Es+w(i，i-1)(0)+w(i-1，i-2)(1)+w(i，i-2)(1)
ηi(1，0)＝Es+w(i，i-1)(1)+w(i-1，i-2)(0)+w(i，i-2)(1)
ηi(1，1)＝Es+w(i，i-1)(1)+w(i-1，i-2)(1)+w(i，i-2)(0)，
从上述四个判决度量值中查询出数据序列为[0，0]时判决度量值最大，即最大判决度量值，则该数据序列[0，0]为原始数据信号的估计序列，并且该估计序列与发送的原始数据信号相同。
本实施例中采用多数据符号差分解调的方法，与采用逐个数据符号差分解调的方法区别在于：多数据符号差分解调的实现复杂度要大于逐个数据符号差分解调，但通过仿真结果可以得出，与逐个数据符号差分解调相比，采用多数据符号差分解调，可降低数据信号传输的误码率。
进一步地，当原始数据信号中的数据符号个数较多或者CCSK调制阶数M_ary较高时，本发明实施例还提出了一种采用根据树形搜索算法(TreeSearch Algorithm，TSA)改进的维特比Viterbi算法(Viterbi Algorithm，VA)，实现根据判决向量得出原始数据信号的估计序列的方法。该方法由接收机中的最大似然序列估计模块来实现，具体过程如下：
首先，进行初始化操作，即初始阶段i＝0、候选累积度量值Γi+1(mi+1，mi)＝0、最大的累积度量值Γi(mi)＝0、幸存路径为空集。其中，幸存路径为计算累积度量值时采用的数据状态构成的序列。
利用树形搜索算法构成第一集合和第二集合，具体为：
从当前时刻各个数据状态对应的累积度量值中由大到小选取预先设定数量个累积度量值，并将选取的累积度量值对应的数据状态构成第一集合；图6为本发明树形搜索算法的示意图，如图6所示，每个数据状态即为一种可能的估计数据，图6中m即为数据状态，例如，m＝0时对应的幸存路径即为一种估计序列，图中列举了M_ary种数据状态，图中的mi表示第i阶段对应的各个数据状态；从第i阶段各个数据状态对应的累积度量值中由大到小选取Ma个累积度量值，Ma为预先设定数量，图6中的Ma为四个；上述四个累积度量值对应的数据状态构成第一集合；
从所述第一集合中选取最大累积度量值对应的数据状态，最大累积度量值对应的数据状态对应的幸存路径为基准幸存路径，图6中最大累积度量值对应的数据状态为第i阶段m＝1的数据状态；
根据多个判决向量计算基准幸存路径到下一阶段各个数据状态的分支序列度量值，具体为：根据多个判决向量得出判决度量值公式，根据判决度量值公式计算基准幸存路径到下一阶段各个状态的分支序列度量值，其中基准幸存路径可表示为{mi，mi-1，...，mi-K+3}，计算出的基准幸存路径到第i+1阶段各个数据状态的分支序列度量值可表示为ηi+1(mi+1，mi，...，mi-K+3)；
从计算出的各个数据状态的分支序列度量值中由大到小选取预先设定数量个分支序列度量值，并将选取出的分支序列度量值对应的数据状态构成第二集合；如图6所示，从第i+1阶段各个数据状态对应的累积度量值中由大到小选取Mb个分支序列度量值，Mb为预先设定数量，图6中的Mb为四个；将上述四个分支序列度量值对应的数据状态构成第二集合。
利用Viterbi算法根据第一集合计算第二集合中的每个数据状态的累积度量值和幸存路径，具体为：
根据多个判决向量计算从第一集合中的每个数据状态对应的幸存路径到第二集合中某一数据状态的分支序列度量值，将每个分支序列度量值对应的第一集合中的数据状态对应的累积度量值与该分支序列度量值相加，得出第二集合中的该数据状态的多个候选累积度量值；具体地，图7为本发明Viterbi算法的示意图，如图7所示，首先需要根据多个判决向量得出判决度量值公式，再根据判决度量值公式计算出第一集合中的每个数据状态对应的幸存路径到第二集合中m＝2的数据状态对应的四个分支序列度量值，将每个分支序列度量值对应的第一集合中的数据状态对应的累积度量值与该分支序列度量值相加，得出第二集合中m＝2的数据状态对应的四个候选累积度量值；
从多个候选累积度量值中选取最大候选累积度量值，最大候选累积度量值为该数据状态的累积度量值，该数据符号的幸存路径为计算最大候选累积度量值时采用的数据状态构成的序列；具体地，图7中对于第二集合中m＝2的数据状态，其最大候选累积度量值对应的幸存路径为从第一集合中m＝2的数据状态对应的幸存路径出发到达该数据状态所经历的序列，具体可表示为：最大候选累积度量值
mi+1∈B，其中A为第一集合，B为第二集合；计算最大候选累积度量值时采用的数据状态构成的序列为第二集合中m＝2的数据状态对应的幸存路径，该幸存路径为更新幸存路径；
按照上述方法依次计算出第二集合中某一数据状态之外的其它数据状态对应的累积度量值和幸存路径。另外，对于第i+1阶段第二集合之外的其它各个数据状态对应的累积度量值可设为负无穷，由此可得到第i+1阶段各个数据状态对应的累积度量值和幸存路径。
根据计算出的第二集合中的每个数据状态对应的幸存路径输出原始数据信号的估计序列，具体为：
选取第二集合中的每个数据状态对应的累积度量值中的最大累积度量值对应的数据状态，输出该数据状态对应的幸存路径中特定序列，并从输出的该序列中得出所述原始数据信号的估计序列；具体地，图8为本发明输出估计序列的示意图，如图8所示，判断i是否等于nL，如果i≠nL，则返回执行上述各种操作，直至i＝nL为止，其中L为判决深度，其可设置为K的5-10倍，n为分段数，即将输出的数据信号序列分为n个L段；如果i＝nL(n≥2)，选取第二集合中第i+1阶段m＝0的数据状态对应的累积度量值为最大累积度量值，该数据状态对应的幸存路径为最优幸存路径，输出最优幸存路径中第(n-2)L～(n-1)L段序列，并从中获取原始数据信号的估计序列。输出的(n-2)L～(n-1)L段为L＝(5～10)(K-1)的序列，在该序列中已经包括了原始数据信号的估计序列中的所有(K-1)个估计数据，从而当输出(5～10)(K-1)个估计数据过程中同时输出了发射机发送的原始数据信号的估计序列，而(5～10)(K-1)个估计数据中的其它估计数据为其它数据信号的估计序列；保留(n-1)L～nL段中的序列作为后续计算的参考数据序列。并且可以将第i+1阶段各个数据状态对应的累积度量值中最大累积度量值归零，即将第i+1阶段各个数据状态对应的累积度量值减去最大累积度量值。
上述改进的Viterbi算法中，Ma与Mb的值为预先设置，Ma与Mb的值越小，计算复杂度越低，性能损失也越大；反之性能损失越小。在实际计算过程中，可根据仿真结果来预先设置Ma与Mb的适当取值。
本实施例中接收机采用逐个数据符号差分或者多数据符号差分解调的方法对数据信号进行差分解调，以得出原始数据信号的估计序列，避免了采用信道估计技术，从而提高了系统传输效率，降低了系统开销；由于接收机对接收的数据信号进行了CCSK解调，从而使接收机能够工作在较低的信噪比环境中；多数据符号差分解调方法中最大似然序列估计模块可采用根据树形搜索算法改进的Viterbi算法，计算出原始数据信号的估计序列，从而有效降低了计算复杂度，并且使多数据符号差分解调方法可以适用于具有较高的CCSK调制阶数的原始数据信号。
在上述发射机各实施例和接收机各实施例的基础上，本发明还提出了一种数据传输系统，该系统可包括发射机和接收机。
发射机生成调制基向量；利用调制基向量对发送的原始数据信号进行调制，生成调制后的数据信号；对调制后的数据信号进行差分调制，生成差分调制信号；将差分调制信号转换为时域数据信号，添加循环前缀后发送；
接收机接收发射机发送的时域数据信号，将接收的时域数据信号去除循环前缀，并转换为频域数据信号；对频域数据信号进行差分解调，生成差分解调信号；生成解调基向量；利用解调基向量对差分解调信号进行解调，得出原始数据信号的估计序列。
进一步地，发射机可采用图2中的发射机，其具体功能描述可参见发射机实施例二。
接收机可采用图4中的接收机，采用图4中的接收机可实现逐个数据符号的差分解调。
另外，接收机还可采用图5中的接收机，采用图5中的接收机可实现多数据符号的差分解调。
本实施例中由发射机和接收机组成的数据传输系统通过对数据符号进行差分调制和解调，得出原始数据信号的估计值，避免了采用信道估计技术，从而提高了系统传输效率，降低了系统开销；由于系统对传输的数据信号进行了CCSK解调和解调，从而使系统能够工作在较低的信噪比环境中；多数据符号差分解调方法中接收机可采用根据树形搜索算法改进的Viterbi算法，计算出原始数据信号的估计序列，从而有效降低了计算复杂度，并且使多数据符号差分解调方法可以适用于具有较高的CCSK调制阶数的原始数据信号；并且通过仿真结果可以得出，与逐个数据符号差分解调相比，采用多数据符号差分解调，可降低数据信号传输的误码率。
图9为本发明差分调制方法实施例的流程图，如图9所示，本实施例中各步骤均由发射机来完成，具体包括：
步骤101、生成调制基向量；
发射机将频谱标记向量与随机相位向量相乘得到相乘结果，再将相乘结果进行缩放处理，从而得出调制基向量。
步骤102、利用调制基向量对发送的原始数据信号进行调制，生成调制后的数据信号；
发射机首先将发送的原始数据信号映射为频域数据信号，再将频域数据信号与步骤101中生成的调制基向量相乘，得出调制后的数据信号。
步骤103、对调制后的数据信号进行差分调制，生成差分调制信号；
发射机对差分调制信号中前一时刻的数据符号进行延迟处理；对差分调制信号中前一时刻的数据符号进行幅度归一化处理；将经过延迟处理和幅度归一化处理的前一时刻的数据符号与调制后的数据信号中当前时刻的数据符号相乘，得出差分调制信号中当前时刻的数据符号。
步骤104、将差分调制信号转换为时域数据信号，添加循环前缀后发送；
此过程可由发射机中的OFDM发射机执行。
本实施例中发射机对发送的原始数据信号进行差分调制，避免了采用信道估计技术，从而提高了系统传输效率，降低了系统开销；由于发射机对发送的原始数据信号进行了CCSK调制，从而使发射机能够工作在较低的信噪比环境中。
图10为本发明差分解调方法实施例的流程图，如图10所示，本实施例中各步骤均由接收机来完成，具体包括：
步骤201、将接收的数据信号去除循环前缀，并转换为频域数据信号；
此步骤由接收机中的OFDM接收机来执行。
步骤202、对频域数据信号进行差分解调，生成差分解调信号；
此步骤中可采用对频域数据信号进行逐个数据符号差分解调的方法，具体为：接收机对频域数据信号中前一时刻的数据符号进行延迟处理，对频域数据信号中前一时刻的数据符号取复共轭获得前一时刻的数据符号的复共轭值，将前一时刻的数据符号的复共轭值与频域数据信号中当前时刻的数据符号相乘，得出差分解调信号中的当前时刻的数据符号；
另外也可以采用对频域数据信号序列进行多数据符号差分解调的方法，具体为：接收机对频域数据信号中的多个数据符号进行延迟处理，对每个经过延迟处理的数据符号取复共轭获得数据符号的复共轭值；将每个数据符号的复共轭值分别与频域数据信号中该数据符号之外的每个数据符号相乘，得出差分解调信号中的每个数据符号。
步骤203、生成解调基向量；
接收机将频谱标记向量与随机相位向量相乘，得出解调基向量。
步骤204、利用所述解调基向量对所述差分解调信号进行解调，得出原始数据信号的估计序列；
对于采用逐个数据符号差分解调的方法，相应地，步骤204具体为：接收机将解调基向量取复共轭，得出取复共轭后的解调基向量；将取复共轭后的解调基向量与差分解调信号相乘，得出相乘结果；将得出的相乘结果转换为时域数据信号，对时域数据信号取实部，得出判决向量；搜索出判决向量的元素取最大值时对应的位置值，该位置值为原始数据信号的估计数据；
对于采用多数据符号差分解调的方法，相应地，步骤204具体为：接收机将解调基向量取复共轭，得出取复共轭后的解调基向量，将取复共轭后的解调基向量与差分解调信号中的每个数据符号相乘，得出每个相乘结果，将每个相乘结果转换为时域数据信号，对每个时域数据信号取实部，得出多个判决向量，根据多个判决向量得出原始数据信号的估计序列。
其中，根据多个判决向量得出原始数据信号的估计序列具体可以为：根据多个判决向量得出判决度量值公式，根据该判决度量值公式分别计算取所有的数据序列时对应的判决度量值，并查询出判决度量值公式取最大判决度量值时对应的数据序列，该数据序列为原始数据信号的估计序列；
另外，根据多个判决向量得出原始数据信号的估计序列具体还可采用根据树形搜索算法改进的Viterbi算法，计算出原始数据信号的估计序列，具体过程可参见接收机实施例三中的描述。
其中，步骤203还可位于步骤201或步骤202之前，本实施例仅描述了差分解调方法中各步骤的一种时序关系。
本实施例中接收机采用逐个数据符号差分解调的方法或者多符号差分解调的方法对数据信号序列进行差分解调，以得出原始数据信号的估计序列，避免了采用信道估计技术，从而提高了系统传输效率，降低了系统开销；由于接收机对接收的数据信号序列进行了CCSK解调，从而使接收机能够工作在较低的信噪比环境中；多数据符号差分解调方法中接收机可采用根据树形搜索算法改进的Viterbi算法，计算出原始数据信号序列的估计序列，从而有效降低了计算复杂度，并且使多数据符号差分解调方法可以适用于具有较高的CCSK调制阶数的原始数据信号序列；并且通过仿真结果可以得出，与逐个数据符号差分解调相比，采用多数据符号差分解调，该系统可降低输出的原始数据信号的估计序列的误码率。
图11为本发明数据传输方法实施例的流程图，如图11所示，该方法包括：
步骤301、发射机生成调制基向量；
步骤302、发射机利用调制基向量对发送的原始数据信号进行调制，生成调制后的数据信号；
步骤303、发射机对调制后的数据信号进行差分调制，生成差分调制信号；
步骤304、发射机将差分调制信号转换为时域数据信号，添加循环前缀后发送；
步骤305、接收机接收发射机发送的时域数据信号序列，将接收的时域数据信号去除循环前缀，并转换为频域数据信号；
步骤306、接收机对频域数据信号进行差分解调，生成差分解调信号；
步骤307、接收机生成解调基向量；
步骤308、接收机利用解调基向量对差分解调信号进行解调，得出原始数据信号的估计序列。
本实施例中接收机和发射机执行的各步骤的具体描述可参见上述差分解调方法和差分调制方法实施例中的内容，此处不再详细描述。
本实施例发射机和接收机对数据信号进行传输的过程中，通过对数据信号进行差分调制和差分解调避免了复杂的信道估计技术，从而提高了系统传输效率，降低了系统开销；由于采用了CCSK调制技术，使TDCS可以工作在较低的信噪比环境中；多数据符号差分解调方法中接收机可采用根据树形搜索算法改进的Viterbi算法，计算出原始数据信号的估计序列，从而有效降低了计算复杂度，并且使多数据符号差分解调方法可以适用于具有较高的CCSK调制阶数的原始数据信号；并且通过仿真结果可以得出，与逐个数据符号差分解调相比，采用多数据符号差分解调，该系统可降低输出的原始数据信号的估计序列的误码率。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (24)
1.一种发射机，其特征在于，包括：
第一基向量生成单元，用于生成调制基向量；
第一调制单元，用于利用所述第一基向量生成单元生成的调制基向量对发送的原始数据信号进行调制；
第二调制单元，用于对所述第一调制单元输出的数据信号进行差分调制，生成差分调制信号并输出；
正交频分复用OFDM发射机，用于将所述差分调制信号转换为时域数据信号，添加循环前缀后发送。
2.根据权利要求1所述的发射机，其特征在于，所述第一基向量生成单元包括：
频谱标记生成模块，用于根据对子载波上的信号进行采样检测的结果，生成频谱标记向量，该频谱标记向量用于表示子载波是否空闲；
随机相位生成模块，用于生成随机相位向量；
乘法器，用于将所述频谱标记向量与所述随机相位向量相乘；
缩放模块，用于将所述乘法器输出的数据信号进行缩放处理，生成所述调制基向量。
3.根据权利要求1或2所述的发射机，其特征在于，所述第一调制单元包括：
频域映射模块，用于将发送的原始数据信号映射为频域数据信号；
乘法器，用于将所述频域数据信号与所述调制基向量相乘，得出所述调制后的数据信号。
4.根据权利要求1所述的发射机，其特征在于，所述第二调制单元包括：
延迟模块，用于对所述差分调制信号中前一时刻的数据符号进行延迟处理；
幅度归一化模块，用于对所述差分调制信号中前一时刻的数据符号进行幅度归一化处理；
乘法器，用于将经过延迟处理和幅度归一化处理的前一时刻的数据符号与所述调制后的数据信号中当前时刻的数据符号相乘，得出当前时刻原始数据符号的差分调制信号。
5.一种接收机，其特征在于，包括：
OFDM接收机，用于将接收的数据信号去除循环前缀，并转换为频域数据信号后输出；
第一解调单元，用于对所述OFDM接收机输出的频域数据信号进行差分解调，生成差分解调信号；
第二基向量生成单元，用于生成解调基向量；
第二解调单元，用于利用所述解调基向量对所述差分解调信号进行解调，得出原始数据信号的估计序列。
6.根据权利要求5所述的接收机，其特征在于，所述第一解调单元包括：
延迟模块，用于对所述OFDM接收机输出的频域数据信号中前一时刻的数据符号进行延迟处理；
取复共轭模块，用于对所述OFDM接收机输出的频域数据信号中前一时刻的数据符号取复共轭获得前一时刻的数据符号的复共轭值；
乘法器，用于将所述前一时刻的数据符号的复共轭值与所述频域数据信号中当前时刻的数据符号相乘，得出所述差分解调信号中当前时刻的数据符号。
7.根据权利要求5或6所述的接收机，其特征在于，所述第二基向量生成单元包括：
频谱标记生成模块，用于根据对子载波上的信号进行采样检测的结果，生成频谱标记向量，该频谱标记向量用于表示子载波是否空闲；
随机相位生成模块，用于生成随机相位向量；
乘法器，用于将所述频谱标记向量和所述随机相位向量相乘，输出所述解调基向量。
8.根据权利要求5-7中任意一项所述的接收机，其特征在于，所述第二解调单元包括：
取复共轭模块，用于将所述解调基向量取复共轭，并输出取复共轭后的解调基向量；
乘法器，用于将所述取复共轭后的解调基向量与所述差分解调信号相乘，并输出相乘结果；
离散傅立叶逆变换IDFT模块，用于将乘法器输出的相乘结果转换为时域数据信号；
取实部模块，用于对所述时域数据信号取实部，得出判决向量；
最大值搜索模块，用于搜索出所述判决向量的元素取最大值时对应的位置值，该位置值为原始数据信号的估计数据。
9.根据权利要求5所述的接收机，其特征在于，所述第一解调单元包括：
多个延迟模块，用于对所述OFDM接收机输出的频域数据信号中的多个数据符号进行延迟处理；
多个取复共轭模块，用于对每个经过延迟处理的数据符号取复共轭获得数据符号的复共轭值；
多个乘法器，用于将每个数据符号的复共轭值分别与所述频域数据信号中该数据符号之外的每个数据符号相乘，得出所述差分解调信号中当前时刻的每个数据符号。
10.根据权利要求9所述的接收机，其特征在于，所述第二解调单元包括：
取复共轭模块，用于将所述解调基向量取复共轭，并输出取复共轭后的解调基向量；
多个乘法器，用于将所述取复共轭后的解调基向量与所述差分解调信号中的每个数据符号相乘，并输出每个相乘结果；
多个IDFT模块，用于将所述多个乘法器输出的相乘结果转换为时域数据信号；
多个取实部模块，用于对所述多个IDFT模块输出的每个所述时域数据信号取实部，得出多个判决向量；
最大似然序列估计模块，用于根据所述多个判决向量得出判决度量值公式，根据该判决度量值公式分别计算取所有的数据序列对应的判决度量值，并计算所述判决度量值公式取最大判决度量值时对应的数据序列，该数据序列为原始数据信号的估计序列。
11.一种数据传输系统，其特征在于，包括：
发射机，用于生成调制基向量；利用所述调制基向量对发送的原始数据信号进行调制，生成调制后的数据信号；对所述调制后的数据信号进行差分调制，生成差分调制信号；将所述差分调制信号转换为时域数据信号，添加循环前缀后发送；
接收机，用于接收发射机发送的时域数据信号，将接收的时域数据信号去除循环前缀，并转换为频域数据信号；对所述频域数据信号进行差分解调，生成差分解调信号；生成解调基向量；利用所述解调基向量对所述差分解调信号进行解调，得出原始数据信号的估计序列。
12.一种差分调制方法，其特征在于，包括：
生成调制基向量；
利用所述调制基向量对发送的原始数据信号进行调制，生成调制后的数据信号；
对所述调制后的数据信号进行差分调制，生成差分调制信号；
将所述差分调制信号转换为时域数据信号，添加循环前缀后发送。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述对所述调制后的数据信号进行差分调制，生成差分调制信号具体为：
对所述差分调制信号中前一时刻的数据符号进行延迟处理；
对所述差分调制信号中前一时刻的数据符号进行幅度归一化处理；
将经过延迟处理和幅度归一化处理的前一时刻的数据符号与所述调制后的数据信号中当前时刻的数据符号相乘，得出所述差分调制信号中当前时刻的数据符号。
14.根据权利要求12或13所述的方法，其特征在于，所述原始数据信号中的第一个数据符号前插入一个参考数据符号，该参考数据符号作为差分调制和差分解调的基准。
15.一种差分解调方法，其特征在于，包括：
将接收的数据信号去除循环前缀，并转换为频域数据信号；
对所述频域数据信号进行差分解调，生成差分解调信号；
生成解调基向量；
利用所述解调基向量对所述差分解调信号进行解调，得出原始数据信号的估计序列。
16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述对所述频域数据信号进行差分解调，生成差分解调信号具体为：
对所述频域数据信号中前一时刻的数据符号进行延迟处理；
对所述频域数据信号中前一时刻的数据符号取复共轭获得前一时刻的数据符号的复共轭值；
将所述前一时刻的数据符号的复共轭值与所述频域数据信号中当前时刻的数据符号相乘，得出所述差分解调信号中当前时刻的数据符号。
17.根据权利要求15或16所述的方法，其特征在于，所述利用所述解调基向量对所述差分解调信号进行解调，得出原始数据信号的估计序列具体为：
将所述解调基向量取复共轭，得出取复共轭后的解调基向量；
将所述取复共轭后的解调基向量与所述差分解调信号相乘，得出相乘结果；
将得出的相乘结果转换为时域数据信号；
对所述时域数据信号取实部，得出判决向量；
搜索出所述判决向量的元素取最大值时对应的位置值，该位置值为原始数据信号的估计数据。
18.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述对所述频域数据信号进行差分解调，生成差分解调信号具体为：
对所述频域数据信号中的多个数据符号进行延迟处理；
对每个经过延迟处理的数据符号取复共轭获得数据符号的复共轭值；
将每个数据符号的复共轭值分别与频域数据信号中该数据符号之外的每个数据符号相乘，得出所述差分解调信号中的每个数据符号。
19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，所述利用所述解调基向量对所述差分解调信号进行解调，得出原始数据信号的估计序列具体为：
将所述解调基向量取复共轭，得出取复共轭后的解调基向量；
将所述取复共轭后的解调基向量与所述差分解调信号中的每个数据符号相乘，得出每个相乘结果；
将每个相乘结果转换为时域数据信号；
对每个所述时域数据信号取实部，得出多个判决向量；
根据多个所述判决向量得出所述原始数据信号的估计序列。
20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个判决向量得出所述原始数据信号的估计序列具体为：
根据多个所述判决向量得出判决度量值公式，根据该判决度量值公式分别计算取所有的数据序列值时对应的判决度量值，并计算所述判决度量值公式取最大判决度量值时对应的数据序列，该数据序列为原始数据信号的估计序列。
21.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个判决向量得出所述原始数据信号的估计序列具体为：
利用树形搜索算法构成第一集合和第二集合，所述第一集合包括由大到小选取出的预先设定数量个当前时刻的数据状态，所述第二集合包括由大到小选取出的预先设定数量个下一时刻的数据状态；
利用维特比Viterbi算法根据所述第一集合计算所述第二集合中的每个数据状态的累积度量值和幸存路径；
根据计算出的所述第二集合中的每个数据状态对应的幸存路径输出原始数据信号的估计序列。
22.根据权利要求21所述的方法，其特征在于，所述利用树形搜索算法构成第一集合和第二集合具体为：
从当前时刻各个数据状态对应的累积度量值中由大到小选取预先设定数量个累积度量值，并将选取的累积度量值对应的数据状态构成第一集合；
从所述第一集合中选取最大累积度量值对应的数据状态，根据所述多个判决向量计算最大累积度量值对应的数据状态对应的幸存路径到下一时刻各个数据状态的分支序列度量值，从计算出的各个数据状态的分支序列度量值中由大到小选取预先设定数量个分支序列度量值，并将选取出的分支序列度量值对应的数据状态构成第二集合，所述幸存路径为计算累积度量值时采用的数据状态构成的序列。
23.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述利用维特比Viterbi算法根据所述第一集合计算所述第二集合中的每个数据状态的幸存路径具体为：
根据所述多个判决向量计算从所述第一集合中的每个数据状态对应的幸存路径到所述第二集合中某一数据状态的分支序列度量值，将计算每个分支序列度量值对应的第一集合中的数据状态对应的累积度量值与该分支序列度量值相加，得出所述第二集合中的该数据状态对应的多个候选累积度量值，从所述多个候选累积度量值中选取最大候选累积度量值，所述最大候选累积度量值为该数据状态的累积度量值，该数据状态的幸存路径为计算所述最大候选累积度量值时采用的数据状态构成的序列；
依次计算所述第二集合中所述某一数据状态之外的其它数据状态的累积度量值和幸存路径。
24.根据权利要求23所述的方法，其特征在于，所述根据计算出的所述第二集合中的每个数据状态对应的幸存路径输出原始数据信号的估计序列具体为：
选取所述第二集合中的每个数据状态对应的累积度量值中的最大累积度量值对应的数据状态；
输出选取的所述最大累积度量值对应的数据状态对应的幸存路径中特定序列，并从所述该特定序列中得出所述原始数据信号的估计序列。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Open date: 20100623 |