CN113497773B - 散射通信系统的均衡方法、系统、计算机设备、处理终端 - Google Patents
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Abstract
本发明属于散射通信系统技术领域,公开了一种散射通信系统的均衡方法、系统、计算机设备、处理终端,给出SC‑FDE系统模型,并针对非线性均衡算法对数据帧结构进行设计;对基于MMSE的HDFE均衡算法进行分析;提出一种HDFE‑MMSE‑RISIC均衡算法,利用HDFE均衡器完成数据符号的判决,提高了均衡算法的性能。本发明提出的HDFE‑MMSE‑RISIC均衡算法,通过HDFE均衡器的反馈滤波计算,提高了均衡计算过程的判决反馈结果准确性,之后利用该判决结果进行RISI的估计,从而进一步提高残余码间干扰结果的正确性。通过基于SC‑FDE系统下的散射信道下的仿真分析,该改进的均衡算法有较为明显的误码性能的提升。
Description
技术领域
本发明属于散射通信系统技术领域,尤其涉及一种散射通信系统的均衡方法、系统、计算机设备、处理终端。
背景技术
目前:对流层散射通信作为一种超视距的通信方式,因为保密性强、抗干扰强等特点,在军事通信领域中占据着重要地位。然而散射通信中存在多径效应和多普勒效应,往往会造成接收信号的时间和频域的弥散失真。并且随着通信速率的提高,其对传输信号的干扰变得不可忽视。
目前主流的对流层散射通信系统主要包括OFDM和SC-FDE系统。OFDM载波调制方式通过将衰落信道划分为并行的子载波信道,从而能够有效的对抗信道衰落影响,并且有着较低的实现复杂度以及较高的频谱利用率等优点,然而由于散射发射机功率有限,OFDM的峰均比问题成为掣肘,同时容易遭受载波频偏和相位噪声影响。而另一方面,SC-FDE通过在频域进行均衡计算,能够实现与OFDM相似的复杂度以及性能表现,并且受发射机功放的非线性影响小,因此日益受到人们的关注。然而在SC-FDE系统中,针对频选衰落严重的信道,受符号间干扰影响较为明显,从而降低了传统的线性频域均衡算法的性能。
通过上述分析,现有技术存在的问题及缺陷为:
在SC-FDE系统中,针对频选衰落严重的信道,受符号间干扰影响较为明显,降低了传统的线性频域均衡算法的性能。
解决以上问题及缺陷的难度为:为了减少ISI干扰,提高系统的误码性能,需要对传统的均衡算法进行改进,并设计合理的均衡器结构,从而进一步减少已检测符号带来的码间干扰的影响。而基于MMSE的HDFE均衡算法,通过反馈计算完成均衡,然而其依然存在残留的码间干扰,在衰落严重的信道中,这种干扰变得不容忽视,因此需要对该均衡算法做出改进。这里首先需要对基于MMSE的HDFE均衡算法进行详细研究,结合理论分析,从而得到该均衡算法前馈线性计算中的残留码间干扰值,之后需要对时域反馈均衡计算结构进行合理的设计搭建,从而通过反馈计算减少残留码间干扰的影响,提高均衡算法的性能。
解决以上问题及缺陷的意义为:本发明提出的一种HDFE-MMSE-RISIC均衡算法,通过利用基于MMSE的HDFE均衡算法,提高了均衡后的符号选择判决性能,在此基础上,计算均衡后的残留码间干扰,并通过时域反馈计算进一步消除了已检测符号带来的符号间干扰。相较于传统的均衡算法,该改进的HDFE-MMSE-RISIC均衡算法在频选衰落较为严重的散射信道下,均衡性能有进一步的提升,从而能够获得更好的误码性能。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种散射通信系统的均衡方法、系统、计算机设备、处理终端。
本发明是这样实现的,一种散射通信系统的均衡方法包括:
步骤一,给出SC-FDE系统模型,并针对非线性均衡算法对数据帧结构进行设计;从而能够结合该系统下误码率曲线的结果对均衡算法性能进行对比分析;
步骤二,对基于MMSE的HDFE均衡算法进行分析,该算法通过前馈频域均衡以及时域的反馈滤波计算,减少了ISI的干扰;通过理论研究,该均衡算法存在残留的码间干扰,因此为了进一步提高均衡算法性能,需要对该RISI干扰做出进一步的分析;
步骤三,提出一种HDFE-MMSE-RISIC均衡算法,该算法利用HDFE均衡器对数据符号的判决结果,准确的估计RISI的干扰,通过时域的求和补偿,减少码间干扰带来的影响,提升了均衡算法的性能。
进一步,步骤一中,所述SC-FDE系统模型包括:
输入数据经过LDPC编码以及星座映射等得到复数传输数据,之后添加保护间隔CP后进行发送,而接收端数据去除CP后,首先经过FFT计算得到频域接收信号,随后进行信道估计以及频域均衡计算,最后通过IFFT变换到时域,并经过解映射和信道译码等完成信号检测,从而完成整个单载波频域均衡系统的设计。
进一步,步骤一中,所述针对非线性均衡算法对数据帧结构进行设计包括:
使用全零序列对数据传输符号进行拓展,全零序列长度定义为L,同时保证L≥Lh,Lh为信道冲击响应(CIR)阶数;
将待发送的数据表示为x,在经过长度为L的零序列拓展后,发送数据块s可以表示为:
其中,M表示有效传输数据个数,N为非线性均衡传输数据块的大小;
当该数据块经过多径信道h,得到线性卷积后的接收信号:
利用矩阵向量形式表示,得到:
其中,
r=Λs+w (5)
其中,Λ为Toepliz矩阵,
经过FFT计算转到频域上得到:
R=HS+W (7)
其中,R=FNr,S=FNs,W=FNw,R表示接收信号的DFT变换,S表示发送数据x的补零拓展的频域变换值,W为噪声向量的DFT变换,H根据Toepliz矩阵性质得到计算结果为对角矩阵;FN表示N×N的DFT矩阵,且矩阵中元素表示为:
于是式(7)进一步简化得到:
Rk=HkSk+Wk=HkXk+Wk,k=0,1,...,N-1 (9)
进一步,步骤二中,所述基于MMSE的HDFE均衡算法包括:
1)利用信道估计结果和信噪比估计值计算时域反馈系数gFB,之后通过FFT变换得到反馈系数的频域表示GFB;
2)计算得到基于MMSE的前馈频域均衡系数值GFF,并利用该均衡系数完成前馈滤波器的复数乘法计算,之后对得到的线性频域计算结果进行IFFT变换,并截取前M个有效数据长度得到时域的均衡计算值;
3)计算时域反馈值,并对步骤2)得到的时域均衡结果进行逐符号的求和反馈;
4)对步骤3)得到的反馈结果进行逐符号的选择判决;
5)重复步骤3)和4)进行逐符号的反馈和判决,经过M次循环,直到步骤2)中得到的时域均衡结果全部完成反馈滤波计算,得到最终的时频域混合判决反馈计算结果。
进一步,步骤4)中,对步骤3)得到的反馈结果进行逐符号的选择判决后,得到经过时域反馈计算的已判决符号序列,之后对步骤3)中得到的L长已知序列左移一位并移除,并添加替换为选择判决后的符号,重新组成L长度的已判决符号序列。
进一步,所述基于MMSE的HDFE均衡算法具体包括:
接收频域数据在经过均衡系数为GFF的前馈频域滤波器时,进行复数乘法计算得到:
Yk=RkGFF,k,k=0,1,...N-1 (10)
之后通过IFFT变换转到时域上:
频率选择性衰落信道H和前馈滤波器GFF的级联计算等价表示为U=HGFF,假定级联后等效信道响应长度为Lu,转到时域上得到:
即经过前馈滤波器后的传输数据的时域值为:
其中,
当Lu≤L时候,上述循环卷积与线性卷积一致,得到长度为M有效的信号传输符号,即:
反馈滤波器的输入为已判决符号以及已知的全零序列:
定义反馈滤波器的系数为gFB,且长度为Lg,经过反馈的时域接收信号表示为:
根据最小均方误差原则,此处的代价函数表示为:
而当Lg≤L,反馈系数经过频域变换有:
于是式(18)经过FFT变换转到频域上得到:
代入式(20)有:
AgFB=b (23)
其中,
进一步,步骤三中,所述HDFE-MMSE-RISIC均衡算法包括:
(1)进行基于MMSE的HDFE均衡,得到经过选择判决后长度为N的时域均衡数据,之后截取前M的有效结果;
(2)对得到的HDFE均衡结果添加已知的全零序列,从而将数据重新拓展至N长,之后进行N点的FFT变换,得到已判决符号的频域值Xk;
(4)在基于MMSE的HDFE均衡计算后,得到长度同样为M的反馈均衡结果,对该时域数据进行求和补偿运算,从而完成整个HDFE-MMSE-RISIC的均衡算法的计算。
进一步,所述HDFE-MMSE-RISIC均衡算法具体包括:
基于MMSE的HDFE均衡算法计算中,主要包括频域前馈滤波计算和时域反馈滤波计算,所述前馈滤波器的计算过程表示为:
对频域均衡计算结果经过N点IFFT变换,并对M长度的有效数据进行截取后得到:
通过式
AgFB=b (23)
针对式(26)的残余码间干扰δn,进行频域上的残余干扰估计,当长度为N的数据块经过HDFE均衡计算时,均衡后数据yn进行选择判决,得到长度为M的有效传输数据;之后利用已知的全零序列,将判决后序列拓展到N长,并进行FFT计算,之后结合噪声估计值,计算频域的RISI估计值:
本发明的另一目的在于提供一种计算机设备,所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行如下步骤:
给出SC-FDE系统模型,并针对非线性均衡算法对数据帧结构进行设计;
对基于MMSE的HDFE均衡算法进行分析,该算法通过前馈频域均衡以及时域的反馈滤波计算;
HDFE-MMSE-RISIC均衡算法利用HDFE均衡器对数据符号的判决结果,准确的估计RISI的干扰。
本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端,所述信息数据处理终端用于实现所述的散射通信系统的均衡方法。
本发明的另一目的在于提供一种实施所述散射通信系统的均衡方法的散射通信系统的均衡系统,所述散射通信系统的均衡系统包括:
数据帧结构设计模块,用于给出SC-FDE系统模型,并针对非线性均衡算法对数据帧结构进行设计;
HDFE均衡算法分析模块,用于对基于MMSE的HDFE均衡算法进行分析;
RISI的干扰估计模块,用于HDFE-MMSE-RISIC均衡算法利用HDFE均衡器对数据符号的判决结果,准确的估计RISI的干扰。
结合上述的所有技术方案,本发明所具备的优点及积极效果为:本发明通过对SC-FDE系统下的基于最小均方误差(MMSE,MinimumMeanSquareError)的时频域混合判决反馈均衡(HDFE,HybridDecisionFeedbackEqualizer)均衡算法分析研究的基础上,提出一种HDFE-MMSE-RISIC均衡算法,该改进均衡算法利用HDFE均衡算法,提高了残余码间干扰(RISI,ResidualInter-SymbolInterference)的估计准确度,相较于基于MMSE的HDFE均衡算法,进一步消除符号间干扰的影响。通过仿真对比,HDFE-MMSE-RISIC均衡算法能够在散射信道下获得更好的误码性能。
本发明提出的HDFE-MMSE-RISIC均衡算法在基于HDFE均衡器的基础上,通过消除残留码间干扰的影响,进一步提升了均衡算法的误码性能。
总的来讲,本发明提出的HDFE-MMSE-RISIC均衡算法,通过HDFE均衡器的反馈滤波计算,提高了均衡计算过程的判决反馈结果准确性,之后利用该判决结果进行RISI的估计,从而进一步提高残余码间干扰结果的正确性。通过基于SC-FDE系统下的散射信道下的仿真分析,该改进的均衡算法有较为明显的误码性能的提升。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍,显而易见地,下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例,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是本发明实施例提供的散射通信系统的均衡方法流程图。
图2是本发明实施例提供的SC-FDE系统模型的结构原理图。
图3是本发明实施例提供的传输数据帧结构示意图。
图4是本发明实施例提供的HDFE均衡器计算流程框图。
图5是本发明实施例提供的HDFE-MMSE-RISIC均衡算法计算流程框图。
图6是本发明实施例提供的MMSE-HDFE均衡和HDFE-MMSE-RISIC均衡结果星座图对比示意图。
图7是本发明实施例提供的HDFE均衡和HDFE-MMSE-RISIC均衡器误码性能对比示意图。
图8是本发明实施例提供的两根发射天线帧结构示意图。
图9是本发明实施例提供的对MIMO系统下的HDFE-MMSE-HDFE均衡器的发送端的结构示意图。
图10是本发明实施例提供的对MIMO系统下的HDFE-MMSE-HDFE均衡器的接收端的结构示意图。
图11是本发明实施例提供的系统下均衡算法的设计结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种散射通信系统的均衡方法、系统、计算机设备、处理终端,下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示,本发明实施例提供的散射通信系统的均衡方法包括:
S101,给出SC-FDE系统模型,并针对非线性均衡算法对数据帧结构进行设计;
S102,对基于MMSE的HDFE均衡算法进行分析,该算法通过前馈频域均衡以及时域的反馈滤波计算,减少了ISI的干扰;
S103,提出一种HDFE-MMSE-RISIC均衡算法,该算法利用HDFE均衡器对数据符号的判决结果,准确的估计RISI的干扰,通过时域的求和补偿,减少码间干扰带来的影响。
下面结合具体实施例对本发明进一步进行描述。
1、系统模型
SC-FDE系统结构框图如图2所示,输入数据经过LDPC编码以及星座映射等得到复数传输数据,之后添加保护间隔CP后进行发送,而接收端数据去除CP后,首先经过FFT计算得到频域接收信号,随后进行信道估计以及频域均衡计算,最后通过IFFT变换到时域,并经过解映射和信道译码等完成信号检测,从而完成整个单载波频域均衡系统的设计。
在本发明的非线性均衡计算,使用全零序列对数据传输符号进行拓展。如图3所示,为了避免符号间干扰,该序列长度定义为L,同时保证L≥Lh,这里Lh为信道冲击响应(CIR)阶数。这样有效传输的数据长度为M=N-L。最后,在发送数据成帧中,需要在连续的数据子帧的前面添加长度为L的零序列。
这里将待发送的数据表示为x,在经过长度为L的零序列拓展后,发送数据块s可以表示为:
其中,M表示有效传输数据个数,N为非线性均衡传输数据块的大小。
于是,当该数据块经过多径信道h,可以得到线性卷积后的接收信号:
利用矩阵向量形式表示,可以得到:
其中,
r=Λs+w (5)
这里,Λ为Toepliz矩阵,
经过FFT计算转到频域上可以得到:
R=HS+W (7)
其中,R=FNr,S=FNs,W=FNw,R表示接收信号的DFT变换,S表示发送数据x的补零拓展的频域变换值,W为噪声向量的DFT变换,H根据Toepliz矩阵性质得到计算结果为对角矩阵。这里的FN表示N×N的DFT矩阵,且矩阵中元素表示为:
于是式(7)进一步简化得到:
Rk=HkSk+Wk=HkXk+Wk,k=0,1,...,N-1 (9)
2、改进的均衡算法
2.1基于MMSE的HDFE均衡
基于MMSE的HDFE均衡器的结构如图4所示,该均衡器首先通过串并转换得到长为N的数据块,前馈的频域滤波器对进行线性均衡计算,随后将频域均衡结果经过IFFT转换到时域上,并进行逐符号选择判决,于是反馈滤波器可以利用已判决的符号进行时域滤波计算,并对均衡结果进行抵消补偿,从而减少符号间的干扰。
具体来讲,接收频域数据在经过均衡系数为GFF的前馈频域滤波器时,需要进行复数乘法计算得到:
Yk=RkGFF,k,k=0,1,...N-1 (10)
之后通过IFFT变换转到时域上:
频率选择性衰落信道H和前馈滤波器GFF的级联计算可以等价表示为U=HGFF,这里假定级联后等效信道响应长度为Lu,于是可以转到时域上得到:
即经过前馈滤波器后的传输数据的时域值为:
其中,
当Lu≤L时候,上述循环卷积与线性卷积一致,于是可以得到长度为M有效的信号传输符号,即:
而其余的L长度的数据为全零序列。值得注意的是,当Lu>L时,后续的时域反馈滤波器无法完全消除ISI干扰。
之后如图4下半部分所示,反馈滤波器的输入为已判决符号以及已知的全零序列:
这里定义反馈滤波器的系数为gFB,且长度为Lg,于是经过反馈的时域接收信号可以表示为:
在HDFE均衡器中,根据不同的均衡计算准则,可以实现基于ZF或MMSE的均衡。两者的实现复杂度类似,但ZF均衡性能不如后者,因此这里只对基于MMSE的HDFE均衡算法做出进一步研究。
根据最小均方误差原则,这里的代价函数可以表示为:
而当Lg≤L,反馈系数经过频域变换有:
于是式(18)经过FFT变换转到频域上可以得到:
代入式(20)有:
AgFB=b (23)
其中,
结合上述分析可知,基于MMSE的HDFE均衡算法基本步骤如下:
1)利用信道估计结果和信噪比估计值(归一化后即为噪声功率值)通过式(23)和式(24)计算时域反馈系数gFB,之后通过FFT变换得到反馈系数的频域表示GFB。
2)之后通过式(21)的计算得到基于MMSE的前馈频域均衡系数值GFF,并利用该均衡系数完成前馈滤波器的复数乘法计算,之后对得到的线性频域计算结果进行IFFT变换,并截取前M个有效数据长度得到时域的均衡计算值。
3)利用式(17)并结合L长度的已知全零(或者已判决)的序列计算时域反馈值,并对步骤2得到的时域均衡结果进行逐符号的求和反馈。
4)对步骤3得到的反馈结果进行逐符号的选择判决。于是可得到经过时域反馈计算的已判决符号序列,之后对步骤3中得到的L长已知序列左移一位并移除,并添加替换为选择判决后的符号,重新组成L长度的已判决符号序列。
5)重复步骤3和4进行逐符号的反馈和判决,经过M次循环,直到步骤2中得到的时域均衡结果全部完成反馈滤波计算,得到最终的时频域混合判决反馈计算结果。
2.2改进的HDFE-MMSE-RISIC均衡算法
由时频域混合反馈均衡原理可知,基于MMSE的HDFE均衡算法计算中,主要包括频域前馈滤波计算和时域反馈滤波计算。具体来讲,这里前馈滤波器的计算过程可以表示为:
于是,对频域均衡计算结果经过N点IFFT变换,并对M长度的有效数据进行截取后得到:
本发明提出的HDFE-MMSE-RISIC均衡算法,针对式(26)的残余码间干扰δn,需要进行频域上的残余干扰估计,如图5中下半部分虚线框图所示,当长度为N的数据块经过HDFE均衡计算时,均衡后数据yn进行选择判决,得到长度为M的有效传输数据。之后利用已知的全零序列,将判决后序列拓展到N长,并进行FFT计算,之后结合噪声估计值,计算频域的RISI估计值:
根据上述HDFE-MMSE-RISIC均衡算法的原理分析,可以得到该改进算法的实现步骤如下:
1)首先进行上文基于MMSE的HDFE均衡,从而得到经过选择判决后长度为N的时域均衡数据,之后截取前M的有效结果。
2)对上步得到的HDFE均衡结果添加已知的全零序列,从而将数据重新拓展至N长。之后进行N点的FFT变换,得到已判决符号的频域值Xk。
4)在基于MMSE的HDFE均衡计算后,可以得到长度同样为M的反馈均衡结果,对该时域数据进行如式(29)的求和补偿运算,从而完成整个HDFE-MMSE-RISIC的均衡算法的计算。
下面结合仿真实验对本发明的技术效果作详细的描述。
1、本发明基于上述的SC-FDE系统,并利用表1所述的散射信道模型,对改进的均衡算法进行误码性能的仿真。其中,均衡数据块长度N=1024,保护间隔长度L=32,并且使用编码速率为2/3的LDPC信道编码,调制方式为QPSK调制。
表1散射通信仿真信道模型
下面就该改进的均衡算法性能的仿真与分析作具体展开:
图6中展示了信噪比Eb/N0=9dB时,基于MMSE的HDFE均衡算法和本发明提出的HDFE-MMSE-RISIC均衡算法均衡结果星座图对比,可以明显的看出来,改进的均衡算法通过进一步的消除残余码间干扰,减少了噪声对接收信号的影响。
2、进一步的,下面对基于MMSE的HDFE均衡算法和HDFE-MMSE-RISIC均衡算法在散射通信下的误码性能进行比较。这里定义判决反馈均衡的滤波器系数长度都为Lg=12(Lh-1),即接近最优判决反馈性能。
从图7中可以看出,在误码率为10-5时,改进的基于HDFE的MMSE-RISIC均衡算法相较于HDFE均衡算法,有1dB左右的误码性能提升。另外相较于频域线性MMSE均衡方式,有大概3dB的性能提升。
3、改进的均衡算法的方案拓展
3.1基于STBC的MIMO系统下的HDFE-MMSE-RISIC均衡
在基于STBC的MIMO系统中,根据空时分组编码原理,这里两根发射天线帧结构如图8所示:
其中,两根发送天线传输信号分别为x1(n)和x2(n),i和i+N分别表示奇偶时隙的数据传输块,这里N为数据符号大小。于是,当发送数据表示为s(n)时,两发送天线数据时域值可以表示为:
其中,sr=[s0 sN-1 sN-2....s1]。
于是基于STBC的编译码原理,这里对MIMO系统下的HDFE-MMSE-HDFE均衡器进行设计,其结构框图如图9和图10所示:
于是类似上述SC-FDE系统中均衡算法的设计实现,这里信道参数λ对应上述的Rk=HkXk+Wk中的信道值Hk,于是根据上述单天线系统中HDFE-MMSE-RISIC均衡算法计算步骤,同样能够实现MIMO系统下的改进均衡算法的设计实现,从而提高散射通信系统下的系统容量和链路可靠性。
3.2基于OFDM的HDFE-MMSE-RISIC均衡
相较于SC-DFE系统,如果不考虑峰均比和载波同步和相位敏感的问题,这里同样可以利用OFDM技术完成该均衡算法的设计实现,并且其信号传输数据帧结构和上述SC-FDE系统一致。基于OFDM系统的改进均衡算法最大不同之处在于发射端首先需要进行IFFT处理,于是得到该系统下均衡算法的设计结构,如图11所示。
当保护间隔大于信道最大时延时,与单载波调制方式类似,可以得到频域信号传输模型表示为:
Yk=HkXk+Wk,k=0,1,...,N-1
于是,上图中经过星座映射后的复数值即为等效的频域传输数据,通过OFDM调制,等价于数据符号通过N个独立传输信道,即此时频选衰落信道被分割为N个并行的平坦衰落子载波信道。之后在接收端,通过FFT计算处理,得到发送的频域传输数据,之后与SC-FDE系统下均衡计算步骤一致,通过结合上述的HDFE-MMSE-RISIC均衡算法原理,从而实现OFDM系统下的改进的均衡算法的设计实现。
当然,由于OFDM载波调制下,各数据符号经历近似平坦衰落的信道,于是此时接收端传输数据受ISI干扰较小,因此,该改进的HDFE-MMSE-RISIC均衡算法的性能理论上只会有较小的提升。
总的来说,本发明提出的均衡算法,适用于不同的通信技术方案,包括基于STBC的MIMO系统,以及不同的载波调制方式,即OFDM系统等。于是,通过结合不同的系统实现方案,该改进的均衡算法能够在对流层散射信道等频选衰落严重的环境下,有效的提高通信系统的误码性能以及通信链路可靠性等,因此具有较强的实用性和较为广泛的适用性。
应当注意,本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现;软件部分可以存储在存储器中,由适当的指令执行系统,例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现,例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现,也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现,也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
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,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种散射通信系统的均衡方法,其特征在于,所述散射通信系统的均衡方法包括:
给出SC-FDE系统模型,并针对非线性均衡算法对数据帧结构进行设计;
对基于最小均方误差MMSE的混合判决反馈均衡HDFE算法进行分析,该算法通过前馈频域均衡以及时域的反馈滤波计算;
混合判决反馈均衡-最小均方误差-残留码间干扰消除HDFE-MMSE-RISIC均衡算法利用HDFE均衡器对数据符号的判决结果,准确的估计RISI的干扰;
步骤二中,所述基于MMSE的HDFE均衡算法包括:
1)利用信道估计结果和信噪比估计值计算时域反馈系数gFB,之后通过FFT变换得到反馈系数的频域表示GFB;
2)计算得到基于MMSE的前馈频域均衡系数值GFF,并利用该均衡系数完成前馈滤波器的复数乘法计算,之后对得到的线性频域计算结果进行IFFT变换,并截取前M个有效数据长度得到时域的均衡计算值;
3)计算时域反馈值,并对步骤2)得到的时域均衡结果进行逐符号的求和反馈;
4)对步骤3)得到的反馈结果进行逐符号的选择判决;
5)重复步骤3)和4)进行逐符号的反馈和判决,经过M次循环,直到步骤2)中得到的时域均衡结果全部完成反馈滤波计算,得到最终的时频域混合判决反馈计算结果;
所述HDFE-MMSE-RISIC均衡算法包括:
(1)进行基于MMSE的HDFE均衡,得到经过选择判决后长度为N的时域均衡数据,之后截取前M的有效结果;
(2)对得到的HDFE均衡结果添加已知的全零序列,从而将数据重新拓展至N长,之后进行N点的FFT变换,得到已判决符号的频域值Xk;
(4)在基于MMSE的HDFE均衡计算后,得到长度同样为M的反馈均衡结果,对该时域数据进行求和补偿运算,从而完成整个HDFE-MMSE-RISIC的均衡算法的计算;
所述HDFE-MMSE-RISIC均衡算法具体包括:
基于MMSE的HDFE均衡算法计算中,主要包括频域前馈滤波计算和时域反馈滤波计算,所述前馈滤波器的计算过程表示为:
对频域均衡计算结果经过N点IFFT变换,并对M长度的有效数据进行截取后得到:
通过式:
AgFB=b;
针对式的残余码间干扰δn,进行频域上的残余干扰估计,当长度为N的数据块经过HDFE均衡计算时,均衡后数据yn进行选择判决,得到长度为M的有效传输数据;之后利用已知的全零序列,将判决后序列拓展到N长,并进行FFT计算,之后结合噪声估计值,计算频域的RISI估计值:
2.如权利要求1所述的散射通信系统的均衡方法,其特征在于,所述SC-FDE系统模型包括:输入数据经过LDPC编码以及星座映射得到复数传输数据,之后添加保护间隔CP后进行发送,而接收端数据去除CP后,首先经过FFT计算得到频域接收信号,随后进行信道估计以及频域均衡计算,最后通过IFFT变换到时域,并经过解映射和信道译码等完成信号检测,从而完成整个单载波频域均衡系统的设计。
3.如权利要求1所述的散射通信系统的均衡方法,其特征在于,所述针对非线性均衡算法对数据帧结构进行设计包括:使用全零序列对数据传输符号进行拓展,全零序列长度定义为L,同时保证L≥Lh,Lh为信道冲击响应CIR阶数;
将待发送的数据表示为x,在经过长度为L的零序列拓展后,发送数据块s可以表示为:
其中,M表示有效传输数据个数,N为非线性均衡传输数据块的大小,即N=M+L;
当该数据块经过多径信道h,得到线性卷积后的接收信号:
利用矩阵向量形式表示,得到:
其中,
r=Λs+w;
其中,Λ为Toepliz矩阵:
经过FFT计算转到频域上得到:
R=HS+W;
其中,R=FNr,S=FNs,W=FNw,R表示接收信号的DFT变换,S表示发送数据x的补零拓展的频域变换值,W为噪声向量的DFT变换,H根据Toepliz矩阵性质得到计算结果为对角矩阵;FN表示N×N的DFT矩阵,且矩阵中元素表示为:
于是式R=HS+W进一步简化得到:
Rk=HkSk+Wk=HkXk+Wk,k=0,1,...,N-1。
4.如权利要求1所述的散射通信系统的均衡方法,其特征在于,步骤4)中,对步骤3)得到的反馈结果进行逐符号的选择判决后,得到经过时域反馈计算的已判决符号序列,之后对步骤3)中得到的L长已知序列左移一位并移除,并添加替换为选择判决后的符号,重新组成L长度的已判决符号序列。
5.如权利要求1所述的散射通信系统的均衡方法,其特征在于,所述基于MMSE的HDFE均衡算法具体包括:
接收频域数据在经过均衡系数为GFF的前馈频域滤波器时,进行复数乘法计算得到:
Yk=RkGFF,k,k=0,1,...N-1;
之后通过IFFT变换转到时域上:
频率选择性衰落信道H和前馈滤波器GFF的级联计算等价表示为U=HGFF,假定级联后等效信道响应长度为Lu,转到时域上得到:
即经过前馈滤波器后的传输数据的时域值为:
其中,
当Lu≤L时候,循环卷积与线性卷积一致,得到长度为M有效的信号传输符号,即:
反馈滤波器的输入为已判决符号以及已知的全零序列:
定义反馈滤波器的系数为gFB,且长度为Lg,经过反馈的时域接收信号表示为:
根据最小均方误差原则,此处的代价函数表示为:
而当Lg≤L,反馈系数经过频域变换有:
AgFB=b;
其中,
6.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行权利要求1~5任意一项所述散射通信系统的均衡方法。
7.一种信息数据处理终端,其特征在于,所述信息数据处理终端用于实现权利要求1~5任意一项所述的散射通信系统的均衡方法。
8.一种实施权利要求1~5任意一项所述散射通信系统的均衡方法的散射通信系统的均衡系统,其特征在于,所述散射通信系统的均衡系统包括:
数据帧结构设计模块,用于给出SC-FDE系统模型,并针对非线性均衡算法对数据帧结构进行设计;
HDFE均衡算法分析模块,用于对基于MMSE的HDFE均衡算法进行分析;
RISI的干扰估计模块,用于HDFE-MMSE-RISIC均衡算法利用HDFE均衡器对数据符号的判决结果,准确的估计RISI的干扰。
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