CN110753011A - 一种针对gmsk信号的单载波均衡方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及无线通信技术领域,具体涉及一种针对GMSK信号的单载波均衡方法;本发明接收GMSK信号并对载波做同步头处理确定后面每一跳的起始位置和终止位置;然后对GMSK信号在训练序列附近滑动相关并做匹配滤波;并对GMSK信号相干解调和频域均衡;最终对GMSK信号进行软信息解扩和LDPC译码;本发明提出的GMSK/QPSK/BPSK循环信道估计算法装置,GMSK相干解调,单载波频域均衡算法,能够接近算法的理论极限,同时在复杂的多径信道下,能够准确的估计出各条路径的多径幅度信息,相位信息,时延信息。同时噪声被有效抑制,均衡采用MMSE算法,使得性能达到最佳,在郊区信道,城市信道,开阔地带等各种高速移动环境下都能够适应。具备抗复杂地形多径的效果,具有很强的创造性。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域,具体涉及一种针对GMSK信号的单载波均衡方法。
背景技术
随着现代通信技术的发展,许多优秀的调制技术应运而生,其中高斯最小频移键控(GMSK)技术是无线通信中比较突出的一种二进制调制方法,它具有良好的功率谱特性和较好的抗干扰性能,特别适用于无线通信和卫星通信。目前,很多通信标准都采用了GMSK技术,例如,GSM,DECT等。
数据检测可以采用MLSE(最小均方误差)检测方法,MLSE通过基于改进的Ungerboek算法的Viterbi均衡实现。
在接收端找出发送的MSK符号序列,然后将其映射成二进制信息,就完成数据的解调。Viterbi检测器(VA)的功能是估计出送入移动信道的MSK符号序列。
但是针对GMSK信号的检测业界普遍采用匹配滤波和LMSE检测算法。
LMSE检测算法如下
在检测过程中,检测系统可以用有限状态机表示,对离散时间n 的每一状态仅与I中前Lh个MSK符号有关。也就是说,MSK符号触发状态机的状态转移,下一状态由当前I中的MSK符号唯一确定。时刻n 状态机的状态表示为:
σ[n]=[I[n],I[n-1],……,I[n-(Lh-1)]]
上式右边有Lh个符号。在一般情况下,若I[n]的值为-j或j的复数值,则I[n+1]就为-1或1的实数值,即实数与复数交替出现。由上面可知,每个状态与Lh个MSK符号有关,故状态数M等于:
从而有σ[n]∈{s1,s2,……,sM},sm表示第m个状态。σ[n]属于状态集中的一个状态,其编号为1到M。因为Lh小于等于4,则状态机的状态数小于等于32。在实现过程中,MSK符号与状态号之间存在映射关系,可以建立映射表,通过映射表可以随时得到MSK符号。根据实际的状态转移关系,可以得到每一个状态合法的前状态和后状态,包括开始状态和停止状态。
建立状态的概念后,求最可能的MSK符号序列的问题就转化为确定通过整个状态网格的最佳路径。所有的状态都有两个合法的下一状态,即:
I[n]∈{1,-1}或I[n]∈{j,-j}
Viterbi数据检测是根据网格图寻找最大概率路径来完成,因此必须计算每条转移路径的度量值,度量值大的路径作为幸存路径。路径度量GAIN按下列方式计算:
其中sa和sb分别表示前一时刻的状态和目前状态,由MSK符号描述,Y[n]为Y的第n个样点。从式子可以看出,两个合法状态I[n]成正负关系,因此某状态转向两个下一合法状态的路径度量值也成正负关系。
此外,我们可以从状态转换关系图看出一些利于dsp处理的特点,例如,Lh=2时,状态转换关系如图7所示,根据状态转换关系图可以看出以下几个特点:
转换关系是由2Lh+1/2个蝶形变化组成。
蝶形的上支路的下一状态小于2Lh+1/2,上下分路的路径度量值成正负关系。
奇偶状态交替出现,即奇状态只能转换为偶状态,偶状态只能转换为奇状态。
由幸存路径可以得到发送的MSK序列估计Iest。根据下列式子将MSK 符号序列转化为不归零二进制序列。
rx_burst[n]=Iest[n]/(j·rx_burst[n-1]·Iest[n-1])
上式同时完成MSK解映射和差分译码。
此时LMSE检测算法一般针对低速信号,一个符号点对应的时间长,例如GSM中GMSK信号速率速率选为270.833kbit/sec。如果物理层传输12Mbit/sec那么每一个采样点对应的时间是GSM采样点时间的 1/40,GSM状态数是4,对应到高速数据传输状态就需要160个状态,能反映出对应的多径情况,所以针对高速多径信道,继续采用LMSE算法检测几乎不可能。为此需要一种新的检测算法来完成高速GMSK信号的检测。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明公开了一种针对GMSK信号的单载波均衡方法,用于解决上述的技术问题。
本发明通过以下技术方案予以实现:
一种针对GMSK信号的单载波均衡方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
S1接收GMSK信号并对载波做同步头处理确定后面每一跳的起始位置和终止位置;
S2对GMSK信号在训练序列附近滑动相关并做匹配滤波;
S3对S2中的GMSK信号相干解调和频域均衡;
S4对S3中的GMSK信号进行软信息解扩和LDPC译码。
优选的,所述S1中,接收GMSK信号后,对载波的频偏修正和信号相关同步,并确定后面每一跳的起始位置和终止位置。
优选的,所述S2中,对GMSK信号在前跳序列和后跳序列附近滑动相关,在相关峰值附近确定匹配滤波器系数后进行匹配滤波。
优选的,所述S3中,对S2匹配滤波后,对GMSK信号相干解调变成符号信息,并启动信道估计,对多径信道进行估计得到信道信息h,根据信道信息h,进行单载波频域均衡/时域均衡,得到均衡后的软信息。
优选的,所述对多径信道进行估计中,其接收信号yk与发送信号xk之间具有以下的关系
优选的,所述对多径信道进行估计中,频域均衡是基于长度为L的数据块进行的,并且频域均衡要求系统为最小相位系统,即信道响应中h0对第一个接收到的多径信号;
h=[h0,h1,…,hM-1]T (2)
信道对一个数据块的影响看作是对整个数据块的循环卷积,将多径信道模型改写为
y=HCx+ω (3)
其中,
y=[y0,y1,…,yL-1]T (4)
x=[x0,x1,…,xL-1]T, (5)
ω=[ω0,ω1,…,ωL-1]T (6)
HC=CircL[h0,h1,…,hM-1] (7)
上述信道估计模块,采用循环相关的方式求出信道的估计h。
优选的,进行单载波频域均衡/时域均衡时,在接收端,先对接收到的数据进行同步,利用训练序列的自相关特性找到训练序列的起始位置;同步后数据分两路,一路数据做2048点FFT变换,另外一路数据先依靠找到的训练序列位置,先用训练序列做信道估计,得出信道的冲激响应h,得出的h是小于63长的序列,补零,凑够2048个数据,进入FFT模块,变换到频域,代入公式计算得出权值w1,然后两路数据进行点乘,点乘的结果进入IFFT模块,变换到时域。
优选的,IFFT变换过的数据分两路,一路直接进入加法器,另外一路进去硬判决器,再进行FFT变换和权值进行点乘,点乘后的结果通过IFFT变换到时域,其结果改变符号,进入加法器和加法器一路权值经过IFFT变换过的信号结果,三路信号求和的结果,去掉训练序列,解交织,进入译码模块进行译码。
优选的,进行单载波频域均衡/时域均衡时,采用简单的前向线性均衡器对经过FFT变换和删除CP后的频域接收矢量进行均衡,可以用下式表示:
其中W=[W(0),W(1),...,W(N-1)]T为均衡器系数矢量;
迫零均衡器:
MMSE均衡器:
整个接收机均衡部分包含两个权值,计算公式如式(4-4):
其中w1是前馈系数,w2是反馈系数;在公式中,σ2是噪声功率,是固定数,建议采用9dB,H是经过FFT变换的包含2048个数的矢量;除法运算,采用列表法,将表生成一个核,输入H求得前馈均衡系数和反馈均衡系数。
本发明的有益效果为:
提出的GMSK/QPSK/BPSK循环信道估计算法装置,GMSK相干解调,单载波频域均衡算法,能够接近算法的理论极限,同时在复杂的多径信道下,能够准确的估计出各条路径的多径幅度信息,相位信息,时延信息。同时噪声被有效抑制,均衡采用MMSE算法,使得性能达到最佳,在郊区信道,城市信道,开阔地带等各种高速移动环境下都能够适应。具备抗复杂地形多径的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的整体原理示意图;
图2是本发明实施例GMSK接收到的信号星座图;
图3是本发明实施例GMSK相干解调之后的信号星座图;
图4是本发明实施例GMSK相干解调-频域均衡之后的信号星座图;
图5是本发明实施例信道估计出来的两条路径信道图;
图6是本发明实施例GMSK相干解调-均衡后抗噪声的性能性能对比图。
图7是背景技术中的状态关系转换图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1
本实施例提出了一种针对GMSK的单载波均衡装置,GMSK/MSK也将像QPSK/BPSK/QAM那样进行单载波均衡,但是又不同于QPSK/QAM信号,其中需要在高速下进行匹配滤波,然后进行高速采样信号的相干解调,完成采样信号到符号的转换,转换到符号后进行信道估计以及频域均衡处理,频域均衡之后还可以进行解扩操作等后续处理。处理流程如1 所示,S1接收GMSK信号并对载波做同步头处理确定后面每一跳的起始位置和终止位置;
S2对GMSK信号在训练序列附近滑动相关并做匹配滤波;
S3对S2中的GMSK信号相干解调和频域均衡;
S4对S3中的GMSK信号进行软信息解扩和LDPC译码。
针对BPSK/QPSK解调的关键算法和GMSK信号类似,GMSK信号在进行匹配滤波前需要完成频偏测量修正,采样同步以及最佳采样点处理。这些处理完成之后,GMSK信号在相干解调,过采样的信号完成叠加之后,采样信号变成符号信号,此时就可以启动信道估计,现有技术中的信道估计一般采用LMS/MMSE算法,就能够快速的学习信道特性,但是针对多径信道难以快速掌握每一个多径的幅度和相位信息,所以对于多径信道的快速估计现有算法显然存在问题。
针对多径信道进行的算法估计,为了解决现有技术中难以快速估计多径信道中每一个路径幅度和相位信息,故此提出一个基于循环训练序列精准估计信道的一种装置。
推导基于如下的通信系统,其接收信号yk与发送信号xk之间具有以下的关系
频域均衡算法的推导基于循环前缀的存在,或基于前后相同的训练序列构造的等效循环前缀,由此将时域算法的滤波操作转换到频域进行计算,从而降低了计算复杂度。频域均衡算法均基于时域的混合 MMSE均衡算法,即第一次均衡基于MMSE准则进行,之后进行反馈频域均衡。
频域均衡是基于长度为L的数据块进行的,并且频域均衡要求系统为最小相位系统,即信道响应
h=[h0,h1,…,hM-1]T (2)
中h0对第一个接收到的多径信号。
由于循环前缀的存在,信道对一个数据块的影响可以看作是对整个数据块的循环卷积,可将多径信道模型改写为
y=HCx+ω (3)
其中,
y=[y0,y1,…,yL-1]T (4)
x=[x0,x1,…,xL-1]T, (5)
ω=[ω0,ω1,…,ωL-1]T (6)
HC=CircL[h0,h1,…,hM-1] (7)
信道估计模块,采用的是循环相关的方式求出信道的估计h。加循环前缀是为了构成信道相应和数据之间是循序卷积的关系,如果没有循环前缀,是线性卷积,信号系统中只有循环卷积才能满足,时域卷积等同于频域相乘这个定理。
实施例2
本实施例公开信道估计完成后进行信号均衡处理步骤,在接收端,先对接收到的数据进行同步,利用训练序列的自相关特性找到训练序列的起始位置。同步后数据分两路,一路数据做2048点FFT变换,另外一路数据先依靠找到的训练序列位置,先用训练序列做信道估计,得出信道的冲激响应h,得出的h是小于63长的序列,补零,凑够 2048个数据,进入FFT模块,变换到频域,代入公式计算得出权值w1,然后两路数据进行点乘,点乘的结果进入IFFT模块,变换到时域。进过IFFT变换过的数据分两路,一路直接进入加法器,另外一路进去硬判决器,再进行FFT变换,和权值w2进行点乘,点乘后的结果通过IFFT 变换到时域,其结果改变符号,进入加法器。加法器还有一路信号,是权值w1经过IFFT变换过的结果。三路信号求和的结果,去掉训练序列,解交织,进入译码模块进行译码。
均衡计算
可以采用简单的前向线性均衡器对经过FFT变换和删除CP后的频域接收矢量进行均衡,可以用下式表示:
其中W=[W(0),W(1),...,W(N-1)]T为均衡器系数矢量。
MMSE均衡器:
令得到MMSE均衡器:
整个接收机均衡部分包含两个权值,计算公式如式(4-4):
其中w1是前馈系数,w2是反馈系数。在公式中,σ2是噪声功率,可以设一个固定数,建议采用9dB。H是经过FFT变换的包含2048个数的矢量。除法运算,可采用列表法,将表生成一个核。这样只要输入H,就可以求得前馈均衡系数和反馈均衡系数。
在现场测试环境下,在调试设备时,通常需要观察接收信号的星座图以确定接收信号的质量。本模块还将产生用于星座图观察的信号。关于星座图输出,建议设置一个开关。根据开关,可选择感兴趣的星座图,选项为导频数据、和业务数据。通过不同阶段星座图的显示了不同阶段各个算法模块持续对算法性能的改进方向和各个算法的性能。
其中图2为GMSK接收到的信号星座图;GMSK相干解调之后的信号星座图见图3;GMSK相干解调-频域均衡之后的信号星座图见图4,通过上述一系列流程处理,GMSK的相干解调之后,星座图有一定的聚合,最后通过信道均衡,星座图进一步改善明显,说明上面一系列关键算法能够很好的解决多径衰落和干扰问题。
图5是信道估计出来的两条路径信道(循环序列滑动相关信道估计)图,通过仿真下面示意通过本课题的一系列算法优化后,相比1BIT 差分解调,有4dBc的性能改善。
图6是GMSK相干解调-均衡后抗噪声的性能性能对比图
本实施例提出的GMSK/QPSK/BPSK循环信道估计算法装置,GMSK 相干解调,单载波频域均衡算法,能够接近算法的理论极限,同时在复杂的多径信道下,能够准确的估计出各条路径的多径幅度信息,相位信息,时延信息。同时噪声被有效抑制,均衡采用MMSE算法,使得性能达到最佳,在郊区信道,城市信道,开阔地带等各种高速移动环境下都能够适应。具备抗复杂地形多径的效果,最后针对 GMSK/BPSK/QPSK的全频带干扰信号,通过扩频方式也能够准确解析信号星座图。因此通过信道环境能够自适应选择扩频因子。
本发明GMSK/MSK也将像QPSK/BPSK/QAM那样进行单载波均衡,但是又不同于QPSK/QAM信号,其中需要在高速下进行匹配滤波,然后进行高速采样信号的相干解调,完成采样信号到符号的转换,转换到符号后进行信道估计以及频域均衡处理,频域均衡之后还可以进行解扩操作等后续处理。这样相比于现有技术中LMSE算法,能够适应更宽的带宽,更高的速率。因为LMSE算法的复杂度根据多径时延扩展呈现指数级递增,而采用单载波频域均衡复杂度相比多径长度呈现线性递增。故此GMSK和单载波频域均衡结合能够适应未来大容量高速系统。相比现在的GSM中普遍采用的LMSE算法有极大的优势。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述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:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种针对GMSK信号的单载波均衡方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
S1 接收GMSK信号并对载波做同步头处理确定后面每一跳的起始位置和终止位置;
S2 对GMSK信号在训练序列附近滑动相关并做匹配滤波;
S3 对S2中的GMSK信号相干解调和频域均衡;
S4 对S3中的GMSK信号进行软信息解扩和LDPC译码。
2.根据权利要求1所述的针对GMSK信号的单载波均衡方法,其特征在于,所述S1中,接收GMSK信号后,对载波的频偏修正和信号相关同步,并确定后面每一跳的起始位置和终止位置。
3.根据权利要求1所述的针对GMSK信号的单载波均衡方法,其特征在于,所述S2中,对GMSK信号在前跳序列和后跳序列附近滑动相关,在相关峰值附近确定匹配滤波器系数后进行匹配滤波。
4.根据权利要求1所述的针对GMSK信号的单载波均衡方法,其特征在于,所述S3中,对S2匹配滤波后,对GMSK信号相干解调变成符号信息,并启动信道估计,对多径信道进行估计得到信道信息h,根据信道信息h,进行单载波频域均衡/时域均衡,得到均衡后的软信息。
6.根据权利要求5所述的针对GMSK信号的单载波均衡方法,其特征在于,所述对多径信道进行估计中,频域均衡是基于长度为L的数据块进行的,并且频域均衡要求系统为最小相位系统,信道响应中h0对第一个接收到的多径信号;
h=[h0,h1,…,hM-1]T (2)
信道对一个数据块的影响看作是对整个数据块的循环卷积,将多径信道模型改写为
y=HCx+ω (3)
其中,
y=[y0,y1,…,yL-1]T (4)
x=[x0,x1,…,xL-1]T, (5)
ω=[ω0,ω1,…,ωL-1]T (6)
HC=CircL[h0,h1,…,hM-1] (7)
上述信道估计模块,采用循环相关的方式求出信道的估计h。
7.根据权利要求4所述的针对GMSK信号的单载波均衡方法,其特征在于,进行单载波频域均衡/时域均衡时,在接收端,先对接收到的数据进行同步,利用训练序列的自相关特性找到训练序列的起始位置;同步后数据分两路,一路数据做2048点FFT变换,另外一路数据先依靠找到的训练序列位置,先用训练序列做信道估计,得出信道的冲激响应h,得出的h是小于63长的序列,补零,凑够2048个数据,进入FFT模块,变换到频域,代入公式计算得出权值w1,然后两路数据进行点乘,点乘的结果进入IFFT模块,变换到时域。
8.根据权利要求7所述的针对GMSK信号的单载波均衡方法,其特征在于,IFFT变换过的数据分两路,一路直接进入加法器,另外一路进去硬判决器,再进行FFT变换和权值进行点乘,点乘后的结果通过IFFT变换到时域,其结果改变符号,进入加法器和加法器一路权值经过IFFT变换过的信号结果,三路信号求和的结果,去掉训练序列,解交织,进入译码模块进行译码。
9.根据权利要求4所述的针对GMSK信号的单载波均衡方法,其特征在于,进行单载波频域均衡/时域均衡时,采用简单的前向线性均衡器对经过FFT变换和删除CP后的频域接收矢量进行均衡,可以用下式表示:
其中W=[W(0),W(1),...,W(N-1)]T为均衡器系数矢量;
MMSE均衡器:
设噪声方差为E(vn 2)=σ2,令有
整个接收机均衡部分包含两个权值,计算公式如式(4-4):
其中w1是前馈系数,w2是反馈系数;在公式中,σ2是噪声功率,是固定数,H是经过FFT变换的包含2048个数的矢量;除法运算,采用列表法,将表生成一个核,输入H求得前馈均衡系数和反馈均衡系数。
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