CN113346932B - 基于贝叶斯数据融合的fsk信号分集接收方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种基于贝叶斯数据融合的FSK信号分集接收方法，包括对一个bit信息，定义其为0的软信息为bit_inf 0，为1的软信息为bit_inf 1，且bit为0的度量值与当前bit为1的度量值均服从正态分布；计算接收端接收的信号软信息的似然函数，并根据最大似然准则求取参数集；定义接收到的bit信息的软信息bit_inf为事件B，A0表示该bit为0的事件，A1表示该bit为1的事件，计算bit信息的概率密度函数集合；并根据概率密度函数集合计算事件的后验概率，将bit为1和0中后验概率值最大的作为该bit的值；本发明与现有单路解码译码相比增益提升10dB，与等增益合并相比，其性能高约3dB。

Description

基于贝叶斯数据融合的FSK信号分集接收方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种基于贝叶斯数据融合的FSK信号 分集接收方法。
背景技术
分集接收是指把同一信号分散传输，获得不同独立衰落的接收信号，并在 接收端合并处理的技术手段，其中获得不同独立衰落信号是分集接收技术可行 性的必要前提。分集方式是指获得不同独立衰落信号的方式，包括频率分集、 时间分集、空间分集、极化分集和角度分集。在短波通信中应用广泛的有频率 分集、时间分集和空间分集三种，以及这三种方式的组合方式，如时频分集等。 不同独立衰落信号的个数为分集重数，除了极化分集的分集重数为二(水平极 化和垂直极化)以外，其他分集方式理论上并不限制分集重数，常用的是二重 分集和四重分集。现有技术通常采用单路解码译码的方法进行信号接收。
发明内容
为了信号接收的性能，本发明提出一种基于贝叶斯数据融合的FSK信号分 集接收方法，在发送端将信号进行n重分后进行分集发送；在接收端同时使用 多个台站接收信号，并对接收到的同一频率的信号在滤波后进行分集合并，经 过CRC校验以及LDPC译码后输出，进行分集合并的具体过程包括：
对一个bit信息，定义其为0的软信息为bit_inf0，为1的软信息为bit_inf1， 且bit为0的度量值与当前bit为1的度量值均服从正态分布；
计算接收端接收的信号软信息的似然函数，并根据最大似然准则求取参数 集；
定义接收到的bit信息的软信息bit_inf为事件B，A0表示该bit为0的事件，A1表示该bit为1的事件，计算bit信息的概率密度函数集合；
并根据概率密度函数集合计算事件的后验概率，将bit为1和0中后验概率 值最大的作为该bit的值。
与现有技术的单路解码译码相比，本发明提出的一种基于贝叶斯数据融合 的FSK信号分集接收方法增益约为10dB，与等增益合并相比，其性能高约3dB； 实测数据显示，在真实短波信道环境下，该方法在二重分集时可以将误码率降 低一个数量级。
附图说明
图1为本发明一种基于贝叶斯数据融合的FSK信号分集接收方案示意图；
图2为本发明中符号软信息提取示意图；
图3为本发明信息-概率转换示意图；
图4为本发明短波信道下分集接收性能分析实例；
图5为本发明实施例中不同分集接收方案性能对比示意图；
图6本发明实施例中分集接收重数对性能的影响示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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做出创造 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。
本发明提出一种基于贝叶斯数据融合的FSK信号分集接收方法，在发送端 将信号进行n重分后进行分集发送；在接收端同时使用多个台站接收信号，并 对接收到的同一频率的信号在滤波后进行分集合并，经过CRC校验以及LDPC 译码后输出，进行分集合并的具体过程包括：
对一个bit信息，定义其为0的软信息为bit_inf0，为1的软信息为bit_inf1， 且bit为0的度量值与当前bit为1的度量值均服从正态分布；
计算接收端接收的信号软信息的似然函数，并根据最大似然准则求取参数 集；
定义接收到的bit信息的软信息bit_inf为事件B，A0表示该bit为0的事件， A1表示该bit为1的事件，计算bit信息的概率密度函数集合；
并根据概率密度函数集合计算事件的后验概率，将bit为1和0中后验概率 值最大的作为该bit的值。
本发明中发射端和接收端的结构示意图如图1所示，分集接收方案在单个 短波信道中并行传输多路信号，保证各支路信号之间的频率间隔大于400Hz就 可以获得独立衰落，同时使用多个台站接收信号，达到空间分集的增益效果。 在信道条件较好时，可以使f1和f2频率传输不同的信息，提高系统传输速率。 在信道情况较差时，使f1和f2频率传输相同的信息，以获得带内频率分集增益， 降低系统的误码率；如何判断信道条件为较好和较差，本领域可以通过本领域 的信道指标根据具体场景自行判断，本发明不在赘述。
本发明采用基于贝叶斯数据融合的FSK信号分集接收方法，而贝叶斯统计 理论认为，人们在获得不同信息的前提下，对同一事件的估计结果也不同。贝 叶斯统计的基本原理是随着测量值的更新，将给定假设的先验概率更新为后验 概率。假设A1,A2,...,An为n个互不相容的事件，贝叶斯公式的形式为：
Figure BDA0003072957300000031
由于A1,A2,...,An互相独立，因此
Figure BDA0003072957300000032
Figure BDA0003072957300000033
代入式(1)，贝叶斯公式可以写为：
Figure BDA0003072957300000034
式中，P(Ai)为事件Ai发生的概率，也就是先验概率。P(Ai|B)为给定观测值B的 条件下，事件Ai的后验概率。
贝叶斯数据融合被广泛的应用在多源信息融合中，在分集接收技术中，由 于多路信号之间独立不相关，接收端获得的多路信号同样可以认为是多源信息， 因此也可以使用贝叶斯数据融合的思想将多路信号作为观测值，来修正先验概 率。对于通信系统来说，在bit级上，数据信息只有1和0两个可能。对应到贝 叶斯公式中，A0和A1为2个互不相容的事件，其中P(A0)表示接收到的信息中当 前bit值为0的概率，P(A1)表示接收到的信息中当前bit值为1的概率。在通信 系统中，为了保证信息熵的最大，所发送的值需要满足：
P(A0)＝P(A1) (5)
也就是先验概率为：
P(A0)＝P(A1)＝0.5 (6)
所以，在接收端获得一路信号时，需要求得该信号当前bit对先验概率的影 响因子P(B|Ai)/P(B)。
实施例1
本实施例给出基于贝叶斯数据融合的bit软信息合并方法。
假设一路接收信号x(t)已经进行了理想的同步，对x(t)进行短时傅里叶变换 分析，短时傅里叶变化的窗函数步进长度与码元时间相同，令傅里叶变换点数N 满足频谱分辨率与FSK信号的载频间隔相同，将时域信号x(t)转换为时频域。取 时频域信息中每个符号的频谱进行分析，以第一个码元为例(假设为8FSK信号)， 由于发送端不同符号对应的频率已知，取信号x(t)时频谱在频域分布上对应的8 个频率分量，如图2所示。
令8个频率能量分别为sym_inf1～sym_inf8，假设8FSK信号的8个频率分 别为f0，f1…，f7，频率f0代表符号‘0’，对应三位bit‘000’；频率f1代表符号‘1’， 对应三位bit‘001’；频率f2代表符号‘2’，对应三位bit‘010’；频率f3代表符号‘3’， 对应三位bit‘011’；频率f4代表符号‘4’，对应三位bit‘100’；频率f5代表符号‘5’， 对应三位bit‘101’；频率f6代表符号‘6’，对应三位bit‘110’；频率f7代表符号‘7’， 对应三位bit‘111’。其频率分量与符号的映射如表1所示。
表1频率与符号映射表
Figure BDA0003072957300000051
在频率集已知的情况下，由当前符号在频域上对应的能量幅值就可以计算 该符号对应的三个bit的软信息，且其计算结果不受相位的影响。由表1得到符 号软信息到bit软信息的转换方式。由于每个符号对应三个bit，且对于每个bit 来说，都有0和1两种可能，因此每个bit都可以计算出两个软信息，计算方式 如表2所示。
表2 bit软信息计算
Figure BDA0003072957300000052
对于每个bit软信息，其结果满足
Figure BDA0003072957300000053
且bit为0的可能越大，其软信息越小，bit为1的可能越大，其软信息越大。因 此将每一个bit的两个软信息合并，定义bit为0的软信息为bit_inf0，bit为1的 软信息为bit_inf1。则最终的bit软信息为：
bit_inf＝bit_inf1-bit_inf0 (8)
其依然满足bit_inf∈(-∞,+∞)。
对于一个bit来说，定义其为0的软信息为bit_inf0，为1的软信息为bit_inf1。 假设bit为0的度量值与当前bit为1的度量值均服从正态分布，即
Figure BDA0003072957300000061
在需要进行分集合并时，接收端已经接收到了部分信号。对于单路信号， 假设已经获得的两组软信息集合为：
Figure BDA0003072957300000062
对于样本集BIT_INF0，其中每个样本均服从相同的高斯分布，可以得到似 然函数为：
Figure BDA0003072957300000063
其中
Figure BDA0003072957300000064
定义：
Figure BDA0003072957300000065
由最大似然(Maximum Likelihood,ML)准则可以求得：
Figure BDA0003072957300000066
对于样本集BIT_INF1，使用相同方法求出其参数集
Figure BDA0003072957300000067
因此，可以 得到对于单路信号的概率密度函数集合。示意图如图3所示。
定义bit_inf为事件B，A0表示该bit为0的事件，A1表示该bit为1的事件。
由概率密度函数集合可知
Figure BDA0003072957300000071
由于事件A0和A1相互独立，且包含bit的所有情况(非0即1)，因此
P(B)＝P(B|A0)P(A0)+P(B|A1)P(A1) (15)
带入公式(4)，在获得第一路信号后，后验概率P(A0|B)和P(A1|B)分别为
Figure BDA0003072957300000072
Figure BDA0003072957300000073
假设分集重数为2，第二路信号通过相同方式计算，因此对于每个bit可得 到2组度量值，如式(18)所示：
Figure BDA0003072957300000074
定义两路信号bit软信息分别为事件B1和B2，则后验概率P(A0|B1,B2)和 P(A1|B1,B2)的值为：
Figure BDA0003072957300000075
因为先验概率P(A0)＝P(A1)，上式可以化简为：
Figure BDA0003072957300000076
实施例2
在本实施例中实现2重分集的方案的基础上实现n重分集。
根据实施例1中P(B1,B2|A1)＝P(B1|A1)P(B2|A1)，因此可以求得n重分集时，后 验概率P(A0|B1,B2)和P(A1|B1,B2)的值为：
Figure BDA0003072957300000081
Figure BDA0003072957300000082
最后的bit软信息为：
bit＝max[P(A0|B1,B2,...,Bn),P(A1|B1,B2,...,Bn)] (23)
在上述计算中，有一点需要注意。在根据已知数据bit_inf计算其正态分布 时，考虑到短波信道的时变性，随着时间的推移，要使用新获得的数据(样本) 更新正态分布的参数集θ0和θ1，参数集中包括正态分布的期望和方差。假设在 一定时间t内，认为短波信道参数恒定，则在进行分集合并时，每隔t时间就使 用最近接收到的样本集对参数集θ0和θ1进行更新。
实施例3
本实施例在前述实施例的基础上给出仿真结果。
假设信号经过了理想的时延和频偏纠正，分别在三种短波信道中进行仿真。 如图4所示为本文所提出的分集合并方案在三种短波信道中的仿真结果。
在短波信道中，单路解调译码的结果存在着明显的错误平层，当信噪比逐 渐增大时，单路解调译码误码率不再随着信噪比的增大有明显的减小趋势，其 误码率只和信道的衰落特性相关。本文所提分集合并方案在分集重数为二时， 其误码率与单路解调译码相比有较大改善，且随着信噪比的增大，分集增益效 果也逐渐增大，在单路解调译码中的错误平层现象也得到了改善。在10-2级误 码率时，二重分集在iturHFMQ信道中的增益约为10dB。值得注意的是，在 iturHFMM信道中的误码率与iturHFMD信道相近，这是因为，两个信道的衰落 特性在本文设置的参数下，在一个码元时间Ts内都会出现明显的衰落现象，因 此两个信道的误码率接近，且其干扰相对于iturHFMQ信道来说较大。
以iturHFMD作为传输环境，对比传统硬判决的方案和等增益合并方法。如 图5所示本文所使用的算法所带来的的增益在10-2级误码率时比等增益合并带 来的增益高约为3dB。
分集增益与分集重数相关，一般来说，分集增益的提升会随着分集重数增 大而越来越下，下面分析该方法的分集增益与分集重数的关系。图6为本文所 提方法在iturHFMD信道下的仿真结果，随着分集重数的增加，所带来的增益效 果会逐渐减少，在iturHFMD信道下，四重分集在信噪比为-4dB时的误码率达 到了10-5，基本消除了单路信号误码率存在的错误平层现象。在实际中，应该选 择适当的分集重数，以避免性能过剩。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言， 可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变 化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (5)

1.基于贝叶斯数据融合的FSK信号分集接收方法，其特征在于，在发送端将信号进行n重分后进行分集发送；在接收端同时使用多个台站接收信号，并对接收到的同一频率的信号在滤波后进行分集合并，经过CRC校验以及LDPC译码后输出，进行分集合并的具体过程包括：
对一个bit信息，定义其为0的软信息为bit_inf0，为1的软信息为bit_inf1，且bit为0的度量值与当前bit为1的度量值均服从正态分布；
计算接收端接收的信号软信息的似然函数，并根据最大似然准则求取参数集；
定义接收到的bit信息的软信息bit_inf为事件B，A0表示该bit为0的事件，A1表示该bit为1的事件，计算bit信息的概率密度函数集合；
并根据概率密度函数集合计算事件的后验概率，将bit为1和0中后验概率值最大的作为该bit的值，进行n重分集后的信号计算事件的后验概率，表示为：
Figure FDA0003626750630000011
Figure FDA0003626750630000012
其中，P(A0|B1,B2,…,Bn)为n重分集后bit为0的后验概率；P(A1|B1,B2,…,Bn)为n重分集后bit为1的后验概率；P(Bi|A0)为在事件Bi中bit为0的先验概率；P(Bi|A1)为在事件Bi中bit为1的先验概率。
2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯数据融合的FSK信号分集接收方法，其特征在于，接收端接收的信号软信息的似然函数表示为：
Figure FDA0003626750630000013
其中，L(θ0)为似然函数；n为重分集数目；P(bit_inf0i|θ0)为给定观测值θ0的情况下事件bit_inf0i的后验概率。
3.根据权利要求1所述的基于贝叶斯数据融合的FSK信号分集接收方法，其特征在于，在事件B中bit为0的先验概率P(B|A0)为：
Figure FDA0003626750630000021
其中，
Figure FDA0003626750630000022
为事件B中bit为0的正态分布的方差；μ0为事件B中bit为0的正态分布的期望；bit_inf为事件B的度量值。
4.根据权利要求1所述的基于贝叶斯数据融合的FSK信号分集接收方法，其特征在于，在事件B中bit为1的先验概率为：
Figure FDA0003626750630000023
其中，
Figure FDA0003626750630000024
为事件B中bit为1的度量值正态分布的方差；μ1为事件B中bit为1的度量值正态分布的期望；bit_inf为事件B的值。
5.根据权利要求1所述的基于贝叶斯数据融合的FSK信号分集接收方法，在进行n重分集后，以不同的频率发送信号，并且当信道条件好时，不同频率间传输不同消息，否则传输相同消息。
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