CN111884665A - 基于最大熵的数字接收机自动增益控制方法 - Google Patents

基于最大熵的数字接收机自动增益控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于最大熵的数字接收机自动增益控制方法，包括训练模式和自适应模式，步骤为根据待选的增益值集合设置VGA的增益，并计算每个增益值对应的熵；选取使熵取最大值的增益值作为VGA的增益，并统计此时ADC输出数据中的限幅概率p 0，得到限幅概率后训练模式结束，进入自适应模式；实时统计ADC输出数据中的限幅概率p；将实时统计得到的限幅概率p与训练模式得到的限幅概率p 0比较，并根据比较结果调整VGA增益或返回训练模式。本发明根据使ADC输出数据的熵最大的准则，自适应地调整VGA的增益，在不需要输入信号统计特性等先验信息的条件下可使ADC的量化损耗最小，从而提高信号的信噪比和接收性能。

Description

基于最大熵的数字接收机自动增益控制方法
技术领域
本发明涉及自动控制领域，具体的涉及一种基于最大熵的数字接收机自动增益控制方法。
背景技术
自动增益控制（Automatic Gain Control, AGC）系统是一个在电子学领域中应用很广的控制系统，目前已在通信、导航和雷达接收机中得到广泛应用。AGC的主要作用是通过增益调整使接收机射频单元的输出电平幅度与模数转换器（Analog-to-DigitalConverter, ADC）的满幅度值相匹配，从而减小模拟信号转换成数字信号的过程中引入的量化损耗。
传统AGC的实现框图如图4所示：输入信号经可变增益放大器（VGA）放大后进入ADC，ADC将进入的模拟信号采样量化成数字信号，同时AGC系统从ADC输出信号中估计出信号功率，并将估计出的功率值与设定的最优功率值相比较，增益控制单元通过比较器得到的比较信号生成控制字对VGA进行增益调整。通过合理设置最优功率值，最终可使VGA输出电平幅度与ADC的满幅电平相匹配，从而达到ADC量化过程中的量化损耗最小的目的。
最优功率值与输入信号的类型有关，随着输入信号类型的不同其对应的最优功率值也不相同，因此，除非事先已经获得输入信号的先验信息，否则最优功率值难以确定。在工程应用中，通常假定输入信号满足某种统计特性，然后基于此来设置最优中频功率。然而，实际环境下，输入信号是实时变化的，并且其中还可能包含多种有意或无意的射频干扰，干扰类型包括单频干扰、线性调频干扰、脉冲干扰等各种类型。在这种条件下，传统自动增益控制方法无法满足ADC量化损耗最小要求。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于最大熵的数字接收机自动增益控制方法，通过自适应地调整VGA的增益使得ADC输出数据的熵最大，从而实现ADC量化损耗最小的目的。
根据本发明实施例的一种基于最大熵的数字接收机自动增益控制方法，包括训练模式和自适应模式，
训练模式的步骤为：
S1、根据待选的增益值集合设置VGA的增益，并计算每个增益值对应的熵；
S2、选取使熵取最大值的增益值作为VGA的增益，并统计此时ADC输出数据中的限幅概率p 0，得到限幅概率后训练模式结束，进入自适应模式；
自适应模式的步骤为
S3、实时统计ADC输出数据中的限幅概率p；
S4、将实时统计得到的限幅概率p与步骤S2中得到的限幅概率p 0比较，并根据比较结果调整VGA增益或返回步骤S1。
根据本发明实施例的一种基于最大熵的数字接收机自动增益控制方法，至少具有如下技术效果：本发明实施方式克服了传统自动增益控制方法无法在输入信号统计特性未知的条件下使ADC量化损耗最小的缺点，根据使ADC输出数据的熵最大的准则，自适应地调整VGA的增益，在不需要输入信号统计特性等先验信息的条件下可使ADC的量化损耗最小，从而提高信号的信噪比和接收性能。
根据本发明的一些实施例，所述步骤S1中增益值集合为G=｛g1 g2 … gK｝，其中gk（k = 1, 2, …, K）为第k个增益值，K为集合中元素的数目，当VGA增益为gk时，对应的熵的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
。
其中p i 为ADC输出数据x k (n)中分布在第i个量化电平的概率。
根据本发明的一些实施例，所述步骤S2中限幅的含义为ADC输出数据的量化电平为-2M-1或2M-1-1，其中M为ADC的量化字长。
根据本发明的一些实施例，所述步骤S4中VGA增益的具体调整公式为
Figure 124977DEST_PATH_IMAGE002
，
其中g为调整前的增益， g`为调整后的增益，γ为增益调整系数，μ为增益调整方向因子。
根据本发明的一些实施例，所述步骤S4中μ的表达式为
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，
其中Th为切换到训练模式的门限值。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本发明实施例中一种基于最大熵的数字接收机自动增益控制方法的流程图；
图2为本发明实施例中不同VGA增益下ADC量化损耗与熵的对应关系；
图3为本发明实施例中ADC量化电平分布图；
图4为传统AGC的实现原理框图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
参考图1，一种基于最大熵的数字接收机自动增益控制方法，包括训练模式和自适应模式。
其中，训练模式的详细步骤为：
步骤S1，开启训练模式，根据待选的增益值集合设置VGA的增益，并计算每个增益值对应的熵。
设待选的增益值集合为G=｛g1 g2 … gK｝，其中gk（k = 1, 2, …, K）为第k个增益值，K为集合中元素的数目。假定VGA增益为gk时，ADC输出数据为x k (n)，从x k (n)中取N个数据来统计分布在各个量化电平的概率。设p i 为ADC输出数据x k (n)中分布在第i个量化电平的概率。该概率由下式计算得到：
Figure 66257DEST_PATH_IMAGE004
其中L为量化电平数目，量化电平由ADC的字长决定，对于字长为M的ADC，其共包含L=2 M 个量化电平，分别为-2M-1，-2M-1+1, …,2M-1-1。N i 为ADC输出数据x k (n)中分布在第i个量化电平的数据个数，其取值范围为[0，N]。p i 的取值范围为[0，1]。
当VGA增益为gk时，对应的熵可通过下式计算得到：
Figure 803269DEST_PATH_IMAGE005
步骤S2，选取使熵取最大值的增益值作为VGA的增益，并统计此时ADC输出数据中的限幅概率p 0。
这里，限幅是指ADC输出数据的量化电平为-2M-1或2M-1-1，其中M为ADC的量化字长。得到限幅概率后训练模式结束，进入自适应模式。
其中，自适应模式的详细步骤为：
步骤S3，在自适应模式下，实时统计ADC输出数据中的限幅概率p。
步骤S4，将实时统计得到的限幅概率p与训练模式中得到的限幅概率p 0比较，并根据比较结果调整VGA增益或返回训练模式。
VGA增益的具体调整方法为：
Figure 326654DEST_PATH_IMAGE002
其中，g为调整前的增益，g`为调整后的增益，γ为增益调整系数，其取值范围为（0，1），增益调整系数越大，则VGA增益的调整步进就越大。μ为增益调整方向因子，其由实时统计得到的限幅概率p与训练模式中得到的限幅概率p 0的比较结果决定，表达式为：
Figure 510161DEST_PATH_IMAGE006
其中，当μ等于0时，表示VGA的增益收敛至使熵取最大值的增益，不需要再调整。当μ等于-1时，表明此时VGA的增益偏小，需要加大增益，而当μ等于1时，则表明此时VGA的增益偏大，需要减小增益。增益调整完成后，返回第一步。
式中Th为切换到训练模式的门限值，若比较结果满足p-p 0>Th，则表明输入信号的统计特性已发生显著变化，需要重新确定使熵最大的VGA增益值和限幅概率，AGC系统跳出自适应模式、重新进入训练模式。
参考图2为本发明方法得到的不同VGA增益下ADC量化损耗与熵的对应关系。在本实施例中，数字接收机的ADC的量化字长为M为5，量化电平为-16，-15，…，15共32个。ADC的采样率为2.048MHz，输入信号中包含期望信号、高斯带限噪声和射频干扰，其中，期望信号为伪码扩频信号，码率为1.023Mcps，码长度为1023，信噪比为-20dB。射频干扰为单频干扰（频率为2kHz）和高斯窄带干扰（带宽为0.2MHz）的混合，总的干信比为50dBc。用于统计量化电平分布概率的数据长度N为2048（即1ms数据），增益调整系数γ为0.1，切换到训练模式的门限值Th取经验值0.035。
参考图2，当调整VGA的增益值使得ADC输出数据的熵最大时，对应的ADC量化损耗最小，损耗值为2.18dB，这说明基于最大熵的自动增益控制方法可以达到使ADC量化损耗最小的目的。
参考图3，进一步给出了根据本发明方法得到的ADC量化电平分布图，图3中横轴为ADC的量化电平，纵轴为数据个数，从图中可以看出，在输入信号同时包含期望信号、噪声和多种射频干扰的情况下，ADC量化电平分布不再服从高斯分布，此时，在输入信号统计特性等先验信息未知的条件下，用传统自动增益控制方法难以确定最优功率值，因此无法是的ADC的量化损耗最小。
综上所述，本发明实施例克服了传统自动增益控制方法无法在输入信号统计特性未知的条件下使ADC量化损耗最小的缺点，根据使ADC输出数据的熵最大的准则，自适应地调整VGA的增益，在不需要输入信号统计特性等先验信息的条件下可使ADC的量化损耗最小，从而提高信号的信噪比和接收性能。
上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施例，在所述技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (5)

1.一种基于最大熵的数字接收机自动增益控制方法，其特征在于，包括训练模式和自适应模式，
训练模式的步骤为：
S1、根据待选的增益值集合设置VGA的增益，并计算每个增益值对应的熵；
S2、选取使熵取最大值的增益值作为VGA的增益，并统计此时ADC输出数据中的限幅概率p 0，得到限幅概率后训练模式结束，进入自适应模式；
自适应模式的步骤为
S3、实时统计ADC输出数据中的限幅概率p；
S4、将实时统计得到的限幅概率p与步骤S2中得到的限幅概率p 0比较，并根据比较结果调整VGA增益或返回步骤S1。
2.根据权利要求1所述的基于最大熵的数字接收机自动增益控制方法，其特征在于：所述步骤S1中增益值集合为G=｛g1 g2 … gK｝，其中gk（k = 1, 2, …, K）为第k个增益值，K为集合中元素的数目，当VGA增益为gk时，对应的熵的计算公式为：
Figure 653086DEST_PATH_IMAGE001
其中p i 为ADC输出数据x k (n)中分布在第i个量化电平的概率。
3.根据权利要求1所述的基于最大熵的数字接收机自动增益控制方法，其特征在于：所述步骤S2中限幅的含义为ADC输出数据的量化电平为-2M-1或2M-1-1，其中M为ADC的量化字长。
4.根据权利要求1所述的基于最大熵的数字接收机自动增益控制方法，其特征在于：所述步骤S4中VGA增益的具体调整公式为
Figure 55249DEST_PATH_IMAGE002
，
其中g为调整前的增益，g`为调整后的增益，γ为增益调整系数，μ为增益调整方向因子。
5.根据权利要求4所述的基于最大熵的数字接收机自动增益控制方法，其特征在于：所述步骤S4中μ的表达式为
Figure 724127DEST_PATH_IMAGE003
，
其中Th为切换到训练模式的门限值。
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