CN102664838B - 无线光通信 ook 数字调制方式的信道估计及软解调方法 - Google Patents

Abstract

无线光通信OOK数字调制方式的信道估计及软解调方法，首先建立无线光通信大气信道数学模型，通过接收信号有限符号子集，即数据观察窗口，以其均值为判决门限，对窗口内接收到的OOK信号序列做初次检测判决，分离出‘0’、‘1’信号所在时隙的接收值序列。之后为提高判决的准确性，分别统计‘0’、‘1’符号的个数，调整判决门限，作二次判决。再利用得到的‘0’序列估计信道噪声方差，利用‘1’序列和‘0’序列之间的数学运算估计接收信号的强度。最后根据得到的噪声方差和接收信号强度数据计算OOK下一比特的对数似然比，并将该似然比结果送入后续的信道解码单元。

Description

无线光通信 OOK 数字调制方式的信道估计及软解调方法

技术领域

本发明涉及无线光通信系统的信道估计方法以及在此方法基础上实现的软解调方法，属于无线光通信技术领域。

背景技术

无线光通信系统采用大气信道作为传输媒介，而大气不均匀性造成的湍流现象会导致大气折射率随机起伏。这种折射率的起伏现象又会导致接收端接收到的比特信号强度的随机起伏，使接收信号受到严重干扰，造成通信误码率的上升，这严重影响了无线光通信的可靠性和稳定性。但由于安全要求(如人眼安全)和可移动性等方面的考虑，无线光通信系统的发射功率受到很多限制。要在功率受限的条件下保证正常的通信，就需要提高功率效率并结合信道编码技术(Turbo、RS、LDPC等)来尽可能的降低系统的误码率。开关键控调制(OOK)技术是目前最常用的无线光通信调制技术，与其他调试技术相比，OOK比较简单，容易实现，是比较理想的调制方式。

同时，对光无线信道的预测、估计和跟踪能力，将直接影响和决定无线信道的传输能力和利用效率。目前，已经提出的信道估计方法可以大致分类为：盲估计，这类方法利用调制信号本身固有的、与具体承载信息比特无关的一些特征(如子空间、有限符号集、循环平稳等)，或是采用判决反馈的方法来进行信道特征估计；基于训练序列的估计，这类方法按一定估计准则确定待估参数值，或者按某些准则进行逐步跟踪和调整待估参数的估计值，其特点是需要借助参考信号(导频或训练序列)；半盲估计，这类方法是介于盲估计与基于训练序列估计这两种方法之间的信道估计方法。在上述的各种信道估计方法中，盲估计不需要训练序列，只利用接收信号本身的特性来完成信道参数估计，从而避免了训练序列导致的系统传输效率的降低和对原有数据透明性的破坏，非常具有应用价值。

在接收端，通常的解调方式分为硬解调和软解调。硬解调是指通过判决门限或者其他方法把含噪声的信号判定为相应的调制比特，技术简单、比较容易实现，但性能往往不够理想；软解调是指对于接收到的信号，不急于做判决，而是通过计算相应比特的软信息，来提高判决的准确性，降低系统误码率。

对于OOK调制系统来说，在具有完善的信道状态信息(CSI)的条件下，其最佳解调门限为即接收信号幅度(I_s)的一半加上背景噪声的均值(I_b)。但在实际应用中，接收端一般不知道CSI信息，所以判决门限的选择会极大的影响系统的误码性能。另外，由于无线信道的复杂性，实际应用中信道编码往往成为保证通信质量必要的技术手段，而软判决译码的性能远远优于硬判决译码，所以为了适应实际的无线光通信系统需要，设计出一种可以计算比特软信息的OOK软解调方式是非常必要的。

发明内容

本发明的目的是提供一种无线光通信OOK数字调制方式的信道估计及软解调方法。

本发明是无线光通信OOK数字调制方式的信道估计及软解调方法，其步骤为：

(1)建立无线光通信大气信道数学模型；

(2)根据步骤(1)建立的无线光通信大气信道数学模型，建立信道估计的接收序列有限符号子集，即的数据观察窗口，以其均值为初次判决门限，对窗口内接收到的OOK信号进行检测判决，分离出‘0’、‘1’信号所在时隙的接收值序列；

(3)为提高判决的准确性，分别统计‘0’、‘1’符号的个数，调整判决门限，作二次判决；

(4)利用步骤3得到的‘0’序列估计信道噪声方差，利用‘1’序列和‘0’序列之间的数学运算估计接收信号的强度；

(5)根据步骤4得到的噪声方差和接收信号强度数据计算OOK下一比特的对数似然比。

本发明利用接收序列有限符号子集完成了信道状态信息的盲估计，为后续信道编码的软判决提供了基础。该方法主要使用数字序列求和与求积计算，算法的复杂度低，软硬件实现比较容易。虽然在性能上不如使用导频的信道估计算法，但系统复杂度的降低和性能的损失相比是值得的。

附图说明

图1是无线光OOK调制解调系统模型，图2是OOK数字序列信号波形，图3是本发明所述方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图以具体实施例来详细说明本发明。本实施例仅表示对本发明的原理性说明，不代表对本发明的任何限制。

本发明无线光通信OOK数字调制方式的信道估计及软解调方法，如图1所示，首先建立大气信道的数学模型并分析湍流等造成信号干扰的噪声特性。无线光通信大气信道数学模型按以下方式建立：由大气湍流引起的光强闪烁现象产生的噪声，因为其频率远远低于信号频率，所以可假设为乘性噪声，将背景光噪声和通信系统内产生的电子噪声假设为加性高斯白噪声。设s(k)为发送信号序列，r(k)为接收信号序列，则信道的数字模型为：

r(k)＝s(k)I(k)+I_b(k)+n(k)

I(k)为大气信道的乘性噪声，I_b(k)表示背景光噪声，且有I_b(k)≥0。

n(k)表示均值为0、方差为σ²的加性高斯噪声。大气信道的乘性噪声I(k)为信道状态信息，可以表征为大气湍流强度，弱湍流表征为对数正态分布、中等湍流表征为双gamma分布、强湍流标准为负指数分布。

依据已建立的无线光通信大气信道数学模型，利用接收到的信号信息建立一个接收数据观察窗口。需要说明的是，观察窗口中数据的更新采用滑动窗口机制，即在完成了一个码字的判决后，将该码字加入到观察窗口当中，而将窗口中最早的一个码字从窗口中删除。以保证窗口序列与要判决码字保持较强的信道相关性。设窗口的大小为N＝50个时隙，假定湍流的相干时间为1毫秒，那么在一个发送速率为100兆比特每秒的无线光通信系统中，每毫秒可发送100k比特，那么可以假设在8个时隙的观察窗口中，I(k)保持不变，设为I_s，其背景噪声的均值设为I_b。这时信道的数字模型表示为：

r(k)＝s(k)I_s+I_b+n(k)。

将窗口中的OOK信号作算术平均，即：

$T_{\mathrm{Blind}}=\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}r\left(k\right)=\frac{1}{N}(\frac{N_1}{2}(I_s+I_b)+\frac{N_0}{2}{I}_b+\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}n\left(k\right))=\frac{N_1}{N}{I}_s+I_b+\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}n\left(k\right),N=8$

将T_Blind作为接收端的初次判决门限。然后根据这一门限对接收数据做初次判决，判决公式为：

$\left(k\right)\begin{array}{c}\stackrel{\hat{s}\left(k\right)=1}{>}\\ \underset{\hat{s}\left(k\right)=0}{<}\end{array}{T}_{\mathrm{Blind}},$ 得到初次判决值(估计值)

将与观察窗口中的接收信号相乘，可以分别得到r₀(k)和r₁(k)表示的‘0’、‘1’序列：

$r_0\left(k\right)=(1-\hat{s}\left(k\right))r\left(k\right),(k=\mathrm{0,1},...N)$

$r_1\left(k\right)=\hat{s}\left(k\right)r\left(k\right),(k=\mathrm{0,1},...N)$

若发送符号集s(k)∈{0,1}满足的条件，那么有这时的判决门限可以表示为：

$\begin{array}{c}{T}_{\mathrm{Equiprobable}}=\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}r\left(k\right)=\frac{1}{N}(\frac{N}{2}(I_s+I_b)+\frac{N}{2}{I}_b+\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}n\left(k\right))=\frac{1}{2}{I}_s+I_b+\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}n\left(k\right)=T_{\mathrm{CSI}}+\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}n\left(k\right)\\ N=8\end{array}$

其中，表示在接收端已知全部信道状态信息的条件下最佳的判决门限。可见前述的估计方法还是比较有效的，而且随着窗口N取值的增加，性能也会增加。

但在实际应用中，窗口中的序列一般不可能出现‘0’、‘1’等概的条件，而有可能出现‘0’、‘1’个数不同或相差很大的情况，这时判决门限T_Blind会产生比较大的误差，所以在经过初次判决后，利用得到的‘0’、‘1’序列，统计其中‘0’、‘1’的个数，分别记为N₀和N₁且有N₀+N₁＝N＝8，对判决门限作如下式的修正：

$T_{\mathrm{M\; od\; ified}-\mathrm{Blind}}=\frac{1}{2}[\frac{\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_1\left(k\right)}{N_1}+\frac{\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_0\left(k\right)}{N_0}]$

然后根据这一门限对接收数据做二次判决，判决公式为：

$\left(k\right)\begin{array}{c}\stackrel{\widehat{s_M}\left(k\right)=1}{>}\\ \underset{\widehat{s_M}\left(k\right)=0}{<}\end{array}{T}_{\mathrm{Modified}-\mathrm{Blind}}$

将得到二次判决值(估计值)记为将与观察窗口中的接收信号作相乘，可以分别得到r_M1(k)和r_M0(k)表示二次估计的‘1’、‘0’序列：

$r_{M1}\left(k\right)={\hat{s}}_M\left(k\right)r\left(k\right),k=\mathrm{0,1},...N$

$r_{M0}\left(k\right)=(1-{\hat{s}}_M\left(k\right))r\left(k\right),k=\mathrm{0,1},...N$

在分别得到了观察窗中的‘0’、‘1’序列后，可利用分离出来的‘0’序列r_M0(k)估计信道噪声方差，利用‘1’序列r_M1(k)和‘0’序列r_M^0(k)之间的数学运算估计接收信号的强度。设无线光通信信道信号接收强度用I_s表示，可按下式计算：

${\hat{I}}_s=\frac{1}{N_{M1}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_{M1}\left(k\right)-\frac{1}{N_{M0}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_{M0}\left(k\right),N=8$

其中N_M0和N_M1分别表示‘0’、‘1’的个数。设无线光通信信道的噪声方差用σ²表示，可按下式计算：

$\widehat{{\mathrm{\&sigma;}}^2}=E{[r_{M0}\left(k\right)-E[r_{M0}\left(k\right)\left]\right]}^2$

每个OOK码字对应1个比特，表示为b_k，对应时隙的接收信号可表示成r_k，在独立高斯噪声下的似然函数可表示为：

$\mathrm{LR}\left(b_k\right)=\frac{P\left(r\right|b_k=1)}{P\left(r\right|b_k=0)}=\frac{\frac{1}{\sqrt{\mathrm{\&pi;}\widehat{{\mathrm{\&sigma;}}^2}/2}}\exp (-\frac{{(r_k-{\hat{I}}_s)}^2}{\widehat{{\mathrm{\&sigma;}}^2}/2})}{\frac{1}{\sqrt{\mathrm{\&pi;}\widehat{{\mathrm{\&sigma;}}^2}/2}}\exp (-\frac{{r_k}^2}{\widehat{{\mathrm{\&sigma;}}^2}/2})}=\exp \left(\frac{{\hat{I}}_s(2r_k-{\hat{I}}_s)}{\widehat{{\mathrm{\&sigma;}}^2}/2}\right)$

对上式等号两边取对数，就可得到相应比特的对数似然比，可按下式计算： $\mathrm{LLR}\left(b_k\right)=\frac{2{\hat{I}}_s({2r}_k-{\hat{I}}_s)}{\widehat{{\mathrm{\&sigma;}}^2}}$

在完成比特对数似然比的计算后，将得到的结果送入后续的信道解码单元，完成信息的软判决。该方法结合信道盲估计与软译码技术来降低无线光通信系统的误码率，增加系统可靠性。

下边用具体数值来举例说明，假定窗口大小N＝8，发端发送的信号为00010100，经过信道的作用，接收端在该窗口内观察到的8个时隙的观测值分别是0.0213,0.1023,0.0579,0.9345,0.2318,0.7253,0.0982,0.3261。这8个观测值对应8个OOK的码子字。首先为确定初次判决门限，将窗口中的OOK信号作算术平均，即：

$T_{\mathrm{Blind}}=\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}r\left(k\right)=\frac{1}{N}(\frac{N_1}{2}(I_s+I_b)+\frac{N_0}{2}{I}_b+\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}n\left(k\right))=\frac{N_1}{N}{I}_s+I_b+\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}n\left(k\right),N=8.$

可以得到计算结果T_Blind＝0.3121。

然后以0.3159为门限对接收数据做初次判决，判决公式为：

$\left(k\right)\begin{array}{c}\stackrel{\hat{s}\left(k\right)=1}{>}\\ \underset{\hat{s}\left(k\right)=0}{<}\end{array}{T}_{\mathrm{Blind}}$

得到初次判决值(估计值)将与观察窗口中的接收信号相乘，可以分别得到r₀(k)和r₁(k)表示的‘0’、‘1’序列：

$r_0\left(k\right)=(1-\hat{s}\left(k\right))r\left(k\right),(k=\mathrm{0,1},...8)$

结果为0.0213,0.1023,0.0579,0,0.2318,0,0.0982,0。

$r_1\left(k\right)=\hat{s}\left(k\right)r\left(k\right),(k=\mathrm{0,1},...8)$

结果为0,0,0,0.9345,0,0.7253,0,0.3261

经过初次判决后，利用得到的‘0’、‘1’序列，统计其中‘0’、‘1’的个数，分别记为N₀＝5和N₁＝3且有N₀+N₁＝N＝8，对判决门限作如下式的修正：

$T_{\mathrm{Modified}-\mathrm{Blind}}=\frac{1}{2}[\frac{\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_1\left(k\right)}{N_1}+\frac{\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_0\left(k\right)}{N_0}]$

得到修正的判决门限T_Modi_fi_ed-Blind＝0.3821。

然后根据这一门限对接收数据做二次判决，判决公式为：

$\left(k\right)\begin{array}{c}\stackrel{\widehat{s_M}\left(k\right)=1}{>}\\ \underset{\widehat{s_M}\left(k\right)=0}{<}\end{array}{T}_{\mathrm{Modified}-\mathrm{Blind}}$

将得到二次判决值(估计值)记为将与观察窗口中的接收信号作相乘，可以分别得到r_M1(k)和r_M0(k)表示二次估计的‘1’、‘0’序列：

$r_{M1}\left(k\right)={\hat{s}}_M\left(k\right)r\left(k\right),k=\mathrm{0,1},...8$

结果为0,0,0,0.9345,0,0.7253,0,0。

$r_{M0}\left(k\right)=(1-{\hat{s}}_M\left(k\right))r\left(k\right),k=\mathrm{0,1},...8$

结果为0.0213,0.1023,0.0579,0,0.2318,0,0.0982,0.3261。

在分别得到了观察窗中的‘0’、‘1’序列后，可利用分离出来的‘0’序列r_M0(k)估计信道噪声方差，利用‘1’序列r_M1(k)和‘0’序列r_M0(k)之间的数学运算估计接收信号的强度。设无线光通信信道信号接收强度用表示，可按下式计算：

${\hat{I}}_s=\frac{1}{N_{M1}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_{M1}\left(k\right)-\frac{1}{N_{M0}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_{M0}\left(k\right),N=8$

得到结果0.6903。

其中N_M0和N_M1分别表示‘0’、‘1’的个数。设无线光通信信道的噪声方差用表示，可按下式计算：

$\widehat{{\mathrm{\&sigma;}}^2}=E{[r_{M0}\left(k\right)-E[r_{M0}\left(k\right)\left]\right]}^2$

得到结果0.0134。

每个OOK码字对应1个比特，表示为b_k(k＝1,2...8)，对应时隙的接收信号可表示成r_k。在得到了信道信号接收强度用和信道的噪声方差用后，就可得到相应比特的对数似然比，可按下式计算：

$\mathrm{LLR}\left(b_k\right)=\frac{2{\hat{I}}_s({2r}_k-{\hat{I}}_s)}{\widehat{{\mathrm{\&sigma;}}^2}}$

得到结果-66.7324，-50.0415，-59.1906，121.4412，-23.3568，78.3335，-50.8864，-3.9254。

将得到的结果送入后续的信道解码单元，即可完成信息的软判决，得到最后解调的结果为00010100。

通过以上实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚的了解到本发明可以用软件或通用硬件来实现。基于以上理解，本发明的技术方案对现有技术的贡献部分可以通过软件或特定硬件来执行本发明实施例所述的方法。

Claims (1)

1.无线光通信OOK数字调制方式的信道估计及软解调方法，其步骤为：

(1)建立无线光通信大气信道数学模型；

(2)根据步骤(1)建立的无线光通信大气信道数学模型，建立信道估计的接收序列有限符号子集，即数据观察窗口，以其均值为初次判决门限，对窗口内接收到的OOK信号进行检测判决，分离出‘0’、‘1’信号所在时隙的接收值序列；

(3)为提高判决的准确性，分别统计‘0’、‘1’符号的个数，调整判决门限，作二次判决；

(4)利用步骤(3)得到的‘0’序列估计信道噪声方差，利用‘1’序列和‘0’序列之间的数学运算估计接收信号的强度；

(5)根据步骤(4)得到的噪声方差和接收信号强度数据计算OOK下一比特的对数似然比；

所述步骤(1)建立的无线光通信大气信道数学模型，具体按以下过程实施：把大气湍流引起的噪声假设为乘性噪声，把背景光噪声和通信系统内产生的电子噪声假设为加性高斯白噪声，设s(k)为发送信号序列，r(k)为接收信号序列，则信道的数学模型为：

r(k)＝s(k)I(k)+I_b+n(k)

I(k)为大气信道的乘性噪声，I_b表示加性噪声的均值，n(k)表示均值为0、方差为σ²的加性高斯噪声；大气信道的乘性噪声I(k)为信道状态信息，表征为大气湍流强度，弱湍流表征为对数正态分布、中等湍流表征为双gamma分布、强湍流表征为负指数分布；

所述步骤(3)提高接收端判决的准确性，需调整判决门限作二次判决，具体按以下过程实施：在经过初次判决后，利用得到的‘0’、‘1’序列r₀(k)和r₁(k)，统计其中‘0’、‘1’的个数，设N为观察窗口中时隙的个数，N₁和N₀分别为序列中“1”和“0”的个数，且N₁+N₀＝N，对判决门限作如下式的修正：

$T_{\mathrm{Modified}-\mathrm{Blind}}=\frac{1}{2}[\frac{\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_1\left(k\right)}{N_1}+\frac{\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_0\left(k\right)}{N_0}]$

然后根据这一门限对接收数据做二次判决，判决公式为：

$r\left(k\right)\begin{array}{c}\widehat{s_M}\left(k\right)=1\\ >\\ <\\ \widehat{s_M}\left(k\right)=0\end{array}{T}_{\mathrm{Modified}-\mathrm{Blind}}$

得到二次判决值，即估计值

将与观察窗口中的接收信号作积运算，分别得到r_M1(k)和r_M0(k)表示二次估计的‘0’、‘1’序列：

$\begin{array}{c}{r}_{M1}\left(k\right)={\hat{s}}_M\left(k\right)r\left(k\right),k=\mathrm{0,1},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;N\\ r_{M0}\left(k\right)=(1-{\hat{s}}_M\left(k\right))r\left(k\right),k=\mathrm{0,1},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;N\end{array};$

所述步骤(4)通过步骤(3)得到的r_M1(k)和r_M0(k)来估计信号接收强度和噪声方差，具体按以下过程实施：无线光通信信道信号接收强度用表示，‘0’、‘1’的个数分别用N_M0和N_M1表示，按下式计算：

${\hat{I}}_s=\frac{1}{N_{M1}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_{M1}\left(k\right)-\frac{1}{N_{M0}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_{M0}\left(k\right)$

无线光通信信道的噪声方差用表示，按下式计算：

$\widehat{{\mathrm{\&sigma;}}^2}=E{[r_{M0}\left(k\right)-E[r_{M0}\left(k\right)\left]\right]}^2;$

所述步骤(5)通过步骤(4)得到的和来计算OOK下一比特的对数似然比，具体按以下过程实施：设第k个比特为b_k，对应时隙接收信号为r_k，则其对数似然比可分别按下式计算：

$\mathrm{LLR}\left(b_k\right)=\frac{2{\hat{I}}_s(2r_k-{\hat{I}}_s)}{\widehat{{\mathrm{\&sigma;}}^2}}$

在完成比特对数似然比的计算后，将得到的结果送入后续的信道解码单元，完成信息的软解调。