CN106230496A - 基于软输出维特比解调算法的星载ais接收机解调方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于软输出维特比解调算法的星载AIS接收机解调方法，包括以下步骤：步骤A：参数模型化接收信号r(t)，星载AIS系统的接收信号参数包括信号的个数、信噪比和信号之间的功率差，用于构建卫星接收信号模型，并分析出AIS信号的状态转移特性；步骤B：输出对应比特的软值，并利用软值信息解调输出；步骤C：串行干扰消除模型，根据步骤B中获取的解调序列，重构AIS信号r₁(t)；在原始接收信号中消除上述重构信号得r'(t)，再次重复步骤A和步骤B获得解调序列与现有技术相比，本发明具有明显提高了星载AIS系统接收机的解调性能，同时保证较低的运算复杂度等优点。

Description

基于软输出维特比解调算法的星载AIS接收机解调方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其是涉及一种基于软输出维特比解调算法的星载AIS接收机解调方法。

背景技术

随着世界经济发展，海域运输事业日益蓬勃，全球对海域船舶的实时监控通信管理的要求也越来越高，原有的船舶自动识别系统已无法满足此类需求。星载AIS利用卫星的高远特性，搭载AIS接收机极大提高了AIS接收机的覆盖范围，使得对远距离海域船舶的实时监控与通信成为可能，但是也带来了一些挑战。由于卫星波束可同时覆盖多个AIS通信小区，因此接收信号存在信号混叠。

为了解决混叠信号的解调问题，国内外学者提出了众多有效的解调算法及接收框架。差分延迟检测算法虽然可以解调出GMSK信号，但是其性能与理想的相干检测相比差异较大，而且在低信噪比情况下不适用。维特比解调算法时一种典型的解调GMSK信号的算法，该算法容易实现而且复杂度低，但是对于星载AIS系统，信号冲突十分明显，维特比算法的误码率性能还是不能够满足要求。最大似然联合解调算法利用对信道冲激响应的估计和接收到的信号寻找最大啊似然的相位路径，计算与信号序列相似性最大的序列作为译码输出。其优点是可以同时解调出多路信号，但是其复杂度随着信号个数的增加呈指数增长，而且其对同步算法的精度要求很高。基于软输出的维特比解调算法最早由Hagenauer J提出，其主要思想是，软输出译码得到的软信息包含了硬判决信息及硬判决结果的可靠性信息，使得下一级的译码器可以使用接收序列的软信息，实现软判决译码。软输出译码器实现了解调器、内译码器和外译码器之间的软信息转移，使得通信系统的性能得到很大的提高。然而，对于星载AIS系统，在信号发射阶段没有对信号进行信道编码，使得AIS信号无法适用于类似内外译码器级联的形式。对于上述问题，需要研究一种复杂度适中，性能优越的解调算法。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种低复杂度、性能优越的基于软输出维特比解调算法的星载AIS接收机解调方法，该方法将软输出应用于星载AIS系统，采用接收信号与本地信号的相关值作为路径度量值，并搜索竞争路径和最优路径，输出对应比特的软输出。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于软输出维特比解调算法的星载AIS接收机解调方法，包括以下步骤：

步骤A：参数模型化接收信号r(t)，星载AIS系统的接收信号参数包括信号的个数、信噪比和信号之间的功率差，用于构建卫星接收信号模型，并分析出AIS信号的状态转移特性；

步骤B：输出对应比特的软值，并利用软值信息解调输出；首先利用AIS信号的状态转移信息，对步骤A中获得的信号进行幸存路径和竞争路径搜索；其次利用两条路径之间的路径度量差给出对应比特的软值输出；最后将软值应用于维特比解调中，获得解调序列

步骤C：串行干扰消除模型，根据步骤B中获取的解调序列，重构AIS信号r₁(t)；在原始接收信号中消除上述重构信号得r'(t)，再次重复步骤A和步骤B获得解调序列

所述的步骤A具体为：

步骤A1：对发送二进制序列{a}取值为±1，进行GMSK调制，

其中s(t)为GMSK调制信号，为信号相位；

T为信号的采样周期，即为码元宽度，i为采样点，t为采样时间，q(t)为相位脉冲函数，其计算表达式为：

$q\left(t\right)=\left\{\begin{array}{c}0,t\&le;-\frac{(L-1)T}{2}\\ \underset{-\mathrm{\&infin;}}{\overset{t}{\&Integral;}}g(\mathrm{\&tau;}-\frac{T}{2})d_{\mathrm{\&tau;}},-\frac{(L-1)T}{2}<t\&le;\frac{(L+1)T}{2}\\ \frac{1}{2},t>\frac{(L+1)T}{2}\end{array}\right.$

其中，g(t)为高斯滤波器的矩形脉冲响应，τ为积分变量，其计算表达式为：

$g\left(t\right)=\frac{1}{2T}\{Q\&lsqb;\frac{2\mathrm{\&pi;}B}{\sqrt{ln2}}(t-\frac{L+1}{2}T)\&rsqb;-Q\&lsqb;\frac{2\mathrm{\&pi;}B}{\sqrt{ln2}}(t-\frac{L+1}{2}T)\&rsqb;\}$

其中L为相关长度，值为3，Q(x)计算表达式为：

$Q\left(x\right)=\frac{1}{\sqrt{2}}\underset{x}{\overset{\mathrm{\&infin;}}{\&Integral;}}{e}^{-t^2/2}{d}_t$

步骤A2：根据信号的载干比CIR＝[c₁c₂]参数，将多路AIS信号进行混合，其混合后的信号s_h(t)表达式表示为：

s_h(t)＝c₁s₁(t)+c₂s₂(t)

其中，s₁(t)和s₂(t)为两路信号；

步骤A3：根据信号的信噪比SNR参数，为发射信号添加高斯白噪声n(t)，接收信号表示为：

r(t)＝s_h(t)+n(t)。

所述的步骤B具体为：

步骤B1：在进行解调译码前，初始化需要存储路径搜索过程中的状态信息，包括信号状态表、状态转移表、路径度量表、幸存路径表和回溯长度；

步骤B2：采用保存路径度量值大的路径的方法搜索幸存路径，并给出判决结果；

步骤B3：从幸存路径的最终状态出发，回溯δ步，找到次优路径作为竞争路径，并给出对应比特软值输出；

步骤B4：计算软值信息，利用幸存路径和竞争路径的路径度量差值计算软值信息；

步骤B5：在维特比解调中使用软值信息，更新路径信息，最终做出比特判决，软值信息更新本地符号的相位，其计算公式为：

${\mathrm{\&phi;}}_s=\mathrm{\&pi;}\underset{i}{\&Sigma;}({\mathrm{\&alpha;}}_i+{\hat{L}}_i)q(t-iT)$

φ_s为更新后的相位，α_i为硬判决结果，软值信息；

其中

步骤B6：利用上一步骤的相位信息，更新本地符号，并重复步骤B2，更新幸存路径搜索，以该路径译码结果作为最终输出序列

所述的步骤B1具体为：

步骤B11：初始化回溯长度δ，并根据AIS信号的相位状态转移特性，初始化存储信号状态表state_all，其大小为32×4，状态转移表state_in，其大小为32×2；

其中，信号状态表用来存储t＝(n+1)T时刻的信号状态S_n+1，状态转移表用来存储状态S_n+1的前一时刻可能状态S_n的状态序号，每条有2条支路，其相位状态转移公式为；

${\mathrm{\&theta;}}_{n+1}={\mathrm{\&theta;}}_n+\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}{a}_{n-\frac{L-1}{2}}$

其中，θ_n为t＝nT时刻的相位状态，由状态转移公式得出，信号状态数N_s

N_s＝4×2^L-1＝32

步骤B12：初始化路径度量表metric_state，其大小为32×δ；幸存路径表survivor_state，其大小为32×δ，路径度量表用来存储t＝(n+1)T时刻的路径度量幸存路径表用来存储转入t＝(n+1)T时刻状态的前一时刻的状态序号i，i通过查表state_in获得。

所述的步骤B2具体为：

步骤B21：计算从t＝nT时刻的状态S_n转移到t＝(n+1)T时刻的状态S_n+1的路径度量的增量Z_n+1，其计算公式为：

$Z_{n+1}\left(\stackrel{\&OverBar;}{a}\right)={\&Integral;}_{nT}^{(n+1)T}r\left(t\right)*s(t,\stackrel{\&OverBar;}{a})dt$

其中序列为本地序列，为本地重构AIS信号；

步骤B22：查state_in表得到状态S_n的前一状态的序号，将路径度量的增量Z_n+1与t＝nT时刻的对应支路的路径度量l_n相加，得到t＝(n+1)T时刻的各支路路径度量I_n+1,其计算公式为：

$l_{n+1}\left(\stackrel{\&OverBar;}{a}\right)=l_n\left(\stackrel{\&OverBar;}{a}\right)+Z_{n+1}\left(\stackrel{\&OverBar;}{a}\right)$

步骤B23：在同一状态下，即状态序号相同时，比较2支路的路径度量，选择较大的路径度量所对应的路径作为该状态的幸存路径，排除另一路径，则对32个状态，每个状态将只有一条幸存路径，路径度量值为M₁；

步骤B24：保存路径度量表metric_state，即t＝(n+1)T时刻的路径度量；保存幸存路径survivor_state，即幸存路径起始节点的状态S_n的状态序号i；

步骤B25：判断是否达到回溯长度δ，如果没有，则重复步骤B21到步骤B24，直到达到回溯长度，然后查找幸存路径表，在路径度量表中取最后一个时刻所有状态的路径度量l_n的最大值的序号i，其中n＝δ；在幸存路径表中找到i_n所对应的前一时刻序列号i_n-1，以此类推，找到最初路径节点i_n-δ，则输出对应判决码元u_j。

所述的步骤B3具体为：

步骤B31：查state_in表得到状态S_δ的前一状态的序号，并得到状态S_δ-1，每次回溯一步，增加两条路径，直到回溯δ步，记录保存2^δ-1条路径序号信息；

步骤B32：根据路径信息，计算出每条路径的路径度量，计算公式如下：

$l_{n+1}\left(\stackrel{\&OverBar;}{a}\right)=l_n\left(\stackrel{\&OverBar;}{a}\right)+Z_{n+1}\left(\stackrel{\&OverBar;}{a}\right)$

步骤B33：选择路径度量值次大的路径作为竞争路径，其路径度量值为M₂

所述的步骤B4具体为：

步骤B41：若两条路径的判决比特相同，则认为路径出错概率为0，否则计算幸存路径和竞争路径的路径度量差，其计算公式为：

Δ＝M₁-M₂

其中M₁为幸存路径的路径度量值，M₂为竞争路径的路径度量值；

步骤B42：计算路径出错的概率，其计算公式为：

$P_{sk}=\frac{1}{1+e^{\mathrm{\&Delta;}}}$

其中e^Δ为路径度量差值得自然指数；

步骤B43：利用对数似然比计算置信度信息，其计算公式为：

$L_j=ln\frac{1-p_{sk}}{p_{sk}}$

步骤B44：刷新置信度值，其刷新的准则为：

L_j＝min(L_j,Δ/4)

步骤B45：输出对应比特的软值信息，其计算公式为：

${\hat{L}}_j=L_j*u_j$

其中u_j为硬判决结果。

所述的步骤C中的串行干扰消除模型，具体如下：

步骤C1：将解调结果重构成AIS信号r₁(t)，并在接收信号中消除该信号，其计算公式为：

$r_1\left(t\right)=s(t,{\tilde{a}}_1)=e^{\mathrm{j\&pi;}\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\tilde{a}}_{1i}q(t-\mathrm{iT})}$

r′(t)＝r(t)-r₁(t)

其中为第一路重构信号、为第一路解调序列、r(t)为接收机接收信号、r′(t)为消除第一路信号后的余下信号；

步骤C2：再次将余下的信号作为本系统的输入信号，再次重复上述步骤B,得到输出序列

与现有技术相比，本发明实现了星载AIS系统下基于软值输出的维特比解调算法。这种解调方法利用了比特判决的置信度和路径信息的可靠度，在保证低复杂度的同时大幅提高系统解调性能，相比于维特比解调算法有较大的增益；这种解调方法对具有符号相关性的通信系统具有很好的效果，并且针对信号冲突效果也十分明显，在实际星载AIS通信系统中具有更广阔的应用前景。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为本发明实施例的具体流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

如图1所示，本发明基于软输出维特比解调算法的星载AIS接收机解调方法，包括以下步骤：

步骤A：参数模型化接收信号r(t)，星载AIS系统的接收信号参数包括信号的个数、信噪比和信号之间的功率差，用于构建卫星接收信号模型；

步骤B：输出对应比特的软值，并利用软值信息解调输出；首先利用AIS信号的状态转移信息，对步骤A中获得的信号进行幸存路径和竞争路径搜索；其次利用两条路径之间的路径度量差给出对应比特的软值输出；最后将软值应用于维特比解调中，获得解调序列

步骤C：串行干扰消除模型，根据步骤B中获取的解调序列，重构AIS信号r₁(t)；在原始接收信号中消除上述重构信号得r'(t)，再次重复步骤A和步骤B获得解调序列

在两路信号混叠情况下，星载AIS系统的信噪比取值区间为SNR＝10-25dB，两路信号的相对功率差为CIR＝[0，-5]，回溯长度δ＝9，符号序列长度为256。构建出接收信号序列，并初始化存储信息表。本发明的解调算法的流程图如图2所示，具体步骤如下：

1、将接收信号作为输入信号输入到系统中，从当前时刻出发，逐步前溯，每次选取路径度量值大的作为幸存路径，并保存路径信息和路径度量值，直到达到回溯深度9。

2、从幸存路径的最终状态出发，回溯到最初时刻，选择路径度量值次大的路径作为竞争路径，并保存路径信息和路径度量值。

3、如果两条路径的比特判决相同，则进入到下一时刻，再次从下一时刻出发重复步骤1,2。

4、如果两条路径的比特判决不同，则计算当前时刻的软值信息，并判断是否已经译码结束，如果没有则继续重复上述步骤，否则译码结束，输出所有判决比特。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于软输出维特比解调算法的星载AIS接收机解调方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤A：参数模型化接收信号r(t)，星载AIS系统的接收信号参数包括信号的个数、信噪比和信号之间的功率差，用于构建卫星接收信号模型，并分析出AIS信号的状态转移特性；

步骤B：输出对应比特的软值，并利用软值信息解调输出；首先利用AIS信号的状态转移信息，对步骤A中获得的信号进行幸存路径和竞争路径搜索；其次利用两条路径之间的路径度量差给出对应比特的软值输出；最后将软值应用于维特比解调中，获得解调序列

步骤C：串行干扰消除模型，根据步骤B中获取的解调序列，重构AIS信号r₁(t)；在原始接收信号中消除上述重构信号得r'(t)，再次重复步骤A和步骤B获得解调序列

2.根据权利要求1所述的一种基于软输出维特比解调算法的星载AIS接收机解调方法，其特征在于，所述的步骤A具体为：

步骤A1：对发送二进制序列{a}取值为±1，进行GMSK调制，

其中s(t)为GMSK调制信号，为信号相位；

T为信号的采样周期，即为码元宽度，i为采样点，t为采样时间，q(t)为相位脉冲函数，其计算表达式为：

其中，g(t)为高斯滤波器的矩形脉冲响应，τ为积分变量，其计算表达式为：

其中L为相关长度，值为3，Q(x)计算表达式为：

步骤A2：根据信号的载干比CIR＝[c₁ c₂]参数，将多路AIS信号进行混合，其混合后的信号s_h(t)表达式表示为：

s_h(t)＝c₁s₁(t)+c₂s₂(t)

其中，s₁(t)和s₂(t)为两路信号；

步骤A3：根据信号的信噪比SNR参数，为发射信号添加高斯白噪声n(t)，接收信号表示为：

r(t)＝s_h(t)+n(t)。

3.根据权利要求1所述的一种基于软输出维特比解调算法的星载AIS接收机解调方法，其特征在于，所述的步骤B具体为：

步骤B1：在进行解调译码前，初始化需要存储路径搜索过程中的状态信息，包括信号状态表、状态转移表、路径度量表、幸存路径表和回溯长度；

步骤B2：采用保存路径度量值大的路径的方法搜索幸存路径，并给出判决结果；

步骤B3：从幸存路径的最终状态出发，回溯δ步，找到次优路径作为竞争路径，并给出对应比特软值输出；

步骤B4：计算软值信息，利用幸存路径和竞争路径的路径度量差值计算软值信息；

步骤B5：在维特比解调中使用软值信息，更新路径信息，最终做出比特判决，软值信息更新本地符号的相位，其计算公式为：

φ_s为更新后的相位，α_i为硬判决结果，软值信息；

其中

步骤B6：利用上一步骤的相位信息，更新本地符号，并重复步骤B2，更新幸存路径搜索，以该路径译码结果作为最终输出序列

4.根据权利要求3所述的一种基于软输出维特比解调算法的星载AIS接收机解调方法，其特征在于，所述的步骤B1具体为：

步骤B11：初始化回溯长度δ，并根据AIS信号的相位状态转移特性，初始化存储信号状态表state_all，其大小为32×4，状态转移表state_in，其大小为32×2；

其中，信号状态表用来存储t＝(n+1)T时刻的信号状态S_n+1，状态转移表用来存储状态S_n+1的前一时刻可能状态S_n的状态序号，每条有2条支路，其相位状态转移公式为；

其中，θ_n为t＝nT时刻的相位状态，由状态转移公式得出，信号状态数N_s

N_s＝4×2^L-1＝32

步骤B12：初始化路径度量表metric_state，其大小为32×δ；幸存路径表survivor_state，其大小为32×δ，路径度量表用来存储t＝(n+1)T时刻的路径度量 幸存路径表用来存储转入t＝(n+1)T时刻状态的前一时刻的状态序号i，i通过查表state_in获得。

5.根据权利要求3所述的一种基于软输出维特比解调算法的星载AIS接收机解调方法，其特征在于，所述的步骤B2具体为：

步骤B21：计算从t＝nT时刻的状态S_n转移到t＝(n+1)T时刻的状态S_n+1的路径度量的增量Z_n+1，其计算公式为：

其中序列为本地序列，为本地重构AIS信号；

步骤B22：查state_in表得到状态S_n的前一状态的序号，将路径度量的增量Z_n+1与t＝nT时刻的对应支路的路径度量l_n相加，得到t＝(n+1)T时刻的各支路路径度量I_n+1,其计算公式为：

步骤B23：在同一状态下，即状态序号相同时，比较2支路的路径度量，选择较大的路径度量所对应的路径作为该状态的幸存路径，排除另一路径，则对32个状态，每个状态将只有一条幸存路径，路径度量值为M₁；

步骤B24：保存路径度量表metric_state，即t＝(n+1)T时刻的路径度量；保存幸存路径survivor_state，即幸存路径起始节点的状态S_n的状态序号i；

步骤B25：判断是否达到回溯长度δ，如果没有，则重复步骤B21到步骤B24，直到达到回溯长度，然后查找幸存路径表，在路径度量表中取最后一个时刻所有状态的路径度量l_n的最大值的序号i，其中n＝δ；在幸存路径表中找到i_n所对应的前一时刻序列号i_n-1，以此类推，找到最初路径节点i_n-δ，则输出对应判决码元u_j。

6.根据权利要求3所述的一种基于软输出维特比解调算法的星载AIS接收机解调方法，其特征在于，所述的步骤B3具体为：

步骤B31：查state_in表得到状态S_δ的前一状态的序号，并得到状态S_δ-1，每次回溯一步，增加两条路径，直到回溯δ步，记录保存2^δ-1条路径序号信息；

步骤B32：根据路径信息，计算出每条路径的路径度量，计算公式如下：

步骤B33：选择路径度量值次大的路径作为竞争路径，其路径度量值为M₂ 。

7.根据权利要求3所述的一种基于软输出维特比解调算法的星载AIS接收机解调方法，其特征在于，所述的步骤B4具体为：

步骤B41：若两条路径的判决比特相同，则认为路径出错概率为0，否则计算幸存路径和竞争路径的路径度量差，其计算公式为：

Δ＝M₁-M₂

其中M₁为幸存路径的路径度量值，M₂为竞争路径的路径度量值；

步骤B42：计算路径出错的概率，其计算公式为：

其中e^Δ为路径度量差值得自然指数；

步骤B43：利用对数似然比计算置信度信息，其计算公式为：

步骤B44：刷新置信度值，其刷新的准则为：

L_j＝min(L_j,Δ/4)

步骤B45：输出对应比特的软值信息，其计算公式为：

其中u_j为硬判决结果。

8.根据权利要求1所述的一种基于软输出维特比解调算法的星载AIS接收机解调方法，其特征在于，所述的步骤C中的串行干扰消除模型，具体如下：

步骤C1：将解调结果重构成AIS信号r₁(t)，并在接收信号中消除该信号，其计算公式为：

r′(t)＝r(t)-r₁(t)

其中为第一路重构信号、为第一路解调序列、r(t)为接收机接收信号、r′(t)为消除第一路信号后的余下信号；

步骤C2：再次将余下的信号作为本系统的输入信号，再次重复上述步骤B,得到输出序列