CN112653538B - 一种提高低功耗蓝牙系统中接收机灵敏度的方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，具体为一种提高低功耗蓝牙系统中接收机灵敏度的方法。本发明方法是在低功耗蓝牙S=8编码方式下在发送端的符号模式映射和GFSK调制器之间引入一个比特交织机，用于对比特流数据进行附加处理；接收端包含一个Turbo迭代解调和解码器，用于将低功耗蓝牙的GFSK调制器和卷积编码器建模成有限状态机，然后结合比特交织机，利用BCJR算法进行迭代解调和解码；从而显著降低误码率，提升接收机灵敏度。仿真表明，本发明能够在低误码率时提升约3‑6dB的性能增益。

Description

一种提高低功耗蓝牙系统中接收机灵敏度的方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及提高接收机灵敏度的方法。

背景技术

低功耗蓝牙技术是物联网代表性技术之一，广泛应用于成本较低、功耗较小的计算器件以及较低数据速率和较低占空比的短距离无线通信场景。随着物联网的发展，在2016年蓝牙协议5.0版本[1]中，低功耗蓝牙新增了编码物理层以及两种编码方案，对应信息传输速率分别为500kb/s以及125kb/s。编码物理层增强了蓝牙信号传输的稳定性，在不提高发送功率的前提下低功耗蓝牙信号传输距离最高可以提升4倍，大大拓展了低功耗蓝牙在物联网的应用领域以及发展前景。

对于低功耗蓝牙技术在工业物联网中的潜在应用，本发明对低功耗蓝牙协议的链路层进行修改，以显著提高接收灵敏度和链路可靠性。针对低功耗蓝牙的S＝8编码物理层，接收机利用迭代算法和BCJR算法[2]极大的提高接收灵敏度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可显著提高低功耗蓝牙系统中接收机灵敏度的方法，以便于进一步扩大其在物联网中的应用场景。

本发明提供的可显著提高低功耗蓝牙系统中接收机灵敏度的方法，是在低功耗蓝牙S＝2编码方式下，在发送端，于符号模式映射和GFSK调制器之间引入一个比特交织器(deinterleaver)，用于对比特流数据进行附加处理；在此基础上，接收端可以通过解调与解码的Turbo迭代处理，来显著提高接收端灵敏度和链路可靠性。

接收端包含一个Turbo迭代解调和解码器，目的是将低功耗蓝牙的GFSK调制器和卷积编码器建模成有限状态机，然后结合比特交织器，利用BCJR算法[2]进行迭代解调和解码，从而显著降低误码率，提升接收机灵敏度。

本发明中，整个物理层链路的功能模块，如图1所示。

本发明中，在发送端引入的比特交织机可以但不限于使用S-random交织器[3]，一个S-random交织机的实例如附图3。S-random交织机对未随机打乱的数据进行随机打乱，并且未打乱数据前的数据相邻间隔大于等于

如图3中的18个比特，未交织前的相邻比特在交织后间隔距离要大于等于3。

本发明中，由于在符号模式映射和GFSK调制器之间引入比特交织器，前向差错控制编码器具有两种编码选项：原有的S＝2，S＝8编码方式，为了能够后向兼容，在编码指示器(CodingIndicator-CI)中引入一个新的编码选项S＝8with interleaving，见表1；这是对编码指示器字段加上一个新的选项，在发送端的CI序列中可以进行选择，具体的发送端数据包结构如图2，通过指示器能方便接收端接收之后选择解调和解码方法。新的编码方式的收发比特流处理流程见图1。

本发明也考虑到5G在不同应用场景的实际情况，能够显著降低误码率，提升接收机灵敏度。本发明的接收机是通过基于GFSK信号调制和卷积码编码的有限状态机建立，然后基于状态转移，利用BCJR算法进行解调和解码，本发明针对蓝牙协议中S＝8编码方式，将编码结构同样建模为网格状态图进行解码，建立的相位转移图如图4所示。具体步骤如下：

第一步，GFSK调制器和卷积编码器的有限状态机的建模。

GFSK调制器的输出信号，其相位为：

由GFSK信号模型，有：

其中，

Q()为高斯Q函数，I_k∈{±1}是输入的随机比特流，h是GFSK调制指数；BT为时间-带宽乘积，脉冲成型函数q(t)的有效持续时间为2T；

因此有：

当t<0时，q(t)＝0；t≥2T时，

当t<0和t≥2T时，g(t)＝0；

当接收端在符号持续时间的整数倍时间点采样时，可以将上式改写为：

上式中，I_n由卷积码编码器的输出决定，于是我们可以将上式的相位调制过程，建模成有限状态机，如图4所示，相位值转移如表格2所示。

同样地，对编码器的编码也建立一个有限状态的网格图,此为标准过程，不再赘述。

第二步，根据第一步接收信号建模成的有限状态机，我们用网格图表示其结构，可以用BCJR算法来对GFSK信号进行解调和解码。

具体流程如下：

(1)通过有限状态机中调制相位的状态转移图，把接收端采样得到的观测数据和初始化每个编码比特对数似然比作为先验信息，利用BCJR算法算出每个映射比特的后验概率和对数似然比；

(2)把流程(1)中求得的似然比信息先做解映射得到每个编码比特的对数似然比信息，然后再作为先验信息和原始信息比特的概率，通过建模编码结构的网格图，同样利用BCJR算法更新每个编码比特的后验概率和对数似然比信息，在计算每个编码比特对数似然比的同时，还通过BCJR算法计算原始比特信息的对数似然比，可以进行硬判决，得到原始信息比特{0，1}；

(3)把流程(2)中得到的编码比特对数似然比信息进行映射，得到映射之后每个比特的LLR，然后作为(1)的先验信息输入，得到LLR之后进行步骤(2)，从而完成迭代解调解码。

其中，在解调时得到的每个映射比特的LLR，先解交织，然后解映射，对应第k个卷积码编码比特的LLR如下：

LLR_k＝LLR_4k-3+LLR_4k-2-LLR_4k-1-LLR_4k；

将得到的LLR作为解码器的先验信息输入，进行解码和重新计算每个编码比特的LLR‘，然后进行映射(1-->1100,0-->0011)，

且映射完的四个比特的概率相同，对比特1映射而言：

p(1)＝p’(1)＝p’(1)＝p’(0)＝p’(0),

对比特0而言，p(0)＝p’(0)＝p’(0)＝p’(1)＝p’(1)；

所以得到每个映射比特LLR如下：

仿真表明，通过在发送端引入交织器，使得接收端能够利用迭代解调解码显著提高接收机的接受灵敏度。和发送端不使用交织器，接收端采用维特比最优联合解调解码算法相比，本发明所提方案能够在低误码率时提升约3-6dB的性能增益，如图6所示。

附图说明

图1为蓝牙协议链路层发送端和接收端的功能模块图示。

图2为链路层包结构。

图3为18-random交织机实例。

图4建模GFSK调制为有限状态机的相位转移图。

图5是编码结构建模成网格图。

图6是该发明的误码率性能与最优维特比算法对比。

具体实施方式

面通过具体实施例子介绍本发明。

作为实施例，本发明用计算机仿真了蓝牙GFSK信号编码-映射-交织-调制-解调-解交织-解映射-解码的完整流程，如图1所示。仿真过程中随机生成512bit的比特数据，数据经过编码器和交织机后加入preamble形成数据包发送出去，根据表格1中的编码指示器字段如附图2所示，在发送端的数据包中添加这样的字段，这样接收端接收字段时，用对应的方案进行解调解码恢复原始数据。GFSK的调制指数是0.5，采样低功耗蓝牙协议规定的编码方式，在S＝8的编码方案下进行仿真。

在接收端，需要先解调然后解码，在解调部分，根据发送的GFSK根据自身的调制特性，建模成四个相位的转移，如附图4所示，将解调得到的软信息输入到解码器，解码器建立的网格转移图如附图5所示。设置迭代次数为2，进行了2000次蒙特卡洛实验。

最终误码率性能及比较如附图6所示，其中x-轴是仿真信噪比，y-轴是接收端解码之后的误码率。

图6中实心标记曲线对应本发明算法仿真曲线。可以看到本发明提出的引入比特交织器可以显著提高接收端的接收性能。

表1：编码指示器

CI Field	Meaning
		00b	FEC Block 2 coded using S＝8
01b	FEC Block 2 coded using S＝2
		10b	FEC Block 2 coded using S＝8 with interleaving
11b	Reserved for future use

表格2：GFSK的相位状态转移表格

参考文献

[1]Specification of the Bluetooth System,Volume 6,Part B Link LayerSpecification,https://www.bluetooth.org/en-us/specification/adopted-specifications.

[2]R.Koetter,A.C.Singer and M.Tuchler,"Turbo equalization,"in IEEESignal Processing Magazine,vol.21,no.1,pp.67-80,Jan.2004,doi:10.1109/MSP.2004.1267050.

[3]C.Heegard and S.B.Wicker,Turbo coding.1998。

Claims (3)

1.一种提高低功耗蓝牙系统中接收机灵敏度的方法，其特征在于，在低功耗蓝牙S＝8编码方式下，在发送端的符号模式映射和GFSK调制器之间引入一个比特交织器，用于对比特流数据进行附加处理；

接收端包含一个Turbo迭代解调和解码器，用于将低功耗蓝牙的GFSK调制器和卷积编码器建模成有限状态机，然后结合所述比特交织器，利用BCJR算法进行迭代解调和解码，从而显著降低误码率，提升接收机灵敏度；

其中，所述的比特交织机为S-random交织器，该S-random交织器对未随机打乱的S个数据进行随机打乱，并且未交织前的相邻比特在交织后间隔距离要大于等于

具体步骤如下：

第一步，GFSK调制器和卷积编码器的有限状态机的建模：

GFSK调制器的输出信号，其相位为：

这里，h代表调制指数，I是I_k的矢量形式，表示与映射符号I_k有关，I_k代表经过映射之后的比特(0→-1,1→+1)，k表示第k个采样,n表示采样总数，T表示一个符号的持续时间，q(t)是脉冲成型函数，t是连续时间；

由GFSK信号模型，有：

其中，

Q()为高斯Q函数，I_k∈{±1}是输入的随机比特流，h是GFSK调制指数；BT为时间-带宽乘积，脉冲成型函数q(t)的有效持续时间为2T；

于是有：

当t<0时，q(t)＝0；t≥2T时，

当t<0和t≥2T时，g(t)＝0；

当接收端在符号持续时间的整数倍时间点采样时，上式改写为:

上式中，I_n由卷积码编码器的输出决定，于是将上式的相位调制过程，建模成有限状态机；

同样地，对编码器的编码也建立一个有限状态的网格图；

第二步，根据第一步接收信号建模成的有限状态机，用网格图表示其结构，用BCJR算法来对GFSK信号进行解调和解码；具体流程如下：

(1)通过有限状态机中调制相位的状态转移图，把接收端采样得到的观测数据和初始化每个编码比特对数似然比作为先验信息，利用BCJR算法算出每个映射比特的后验概率和对数似然比；

(2)把流程(1)中求得的似然比信息先做解映射得到每个编码比特的对数似然比信息，然后再作为先验信息和原始信息比特的概率，通过建模编码结构的网格图，同样利用BCJR算法更新每个编码比特的后验概率和对数似然比信息，在计算每个编码比特对数似然比的同时，还通过BCJR算法计算原始比特信息的对数似然比，可以进行硬判决，得到原始信息比特{0，1}；

(3)把流程(2)中得到的编码比特对数似然比信息进行映射，得到映射之后每个比特的LLR，然后作为流程(1)的先验信息输入，得到LLR之后进入步骤(2)，从而完成迭代解调解码；

步骤(1)所建模成的有限状态机中，相位状态值转移如表2所示：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在解调时得到的每个映射比特的LLR，先解交织，然后解映射，对应第k个卷积码编码比特的LLR如下：

LLR_k＝LLR_4k-3+LLR_4k-2-LLR_4k-1-LLR_4k；

将得到的LLR作为解码器的先验信息输入，进行解码和重新计算每个编码比特的LLR‘，然后进行映射(1-->1100,0-->0011)，

且映射完的四个比特的概率相同，对比特1映射而言：

p(1)＝p’(1)＝p’(1)＝p’(0)＝p’(0),

对比特0而言，p(0)＝p’(0)＝p’(0)＝p’(1)＝p’(1)；

所以得到每个映射比特LLR如下：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，由于在符号模式映射和GFSK调制器之间引入比特交织器，前向差错控制编码器具有两种编码选项：原有的S＝2，S＝8编码方式，为了能够后向兼容，在编码指示器中引入一个新的编码选项S＝8with interleaving。

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