CN113615139A

CN113615139A - 用pam分解接收soqpsk-tg信号的方法

Info

Publication number: CN113615139A
Application number: CN202080019798.8A
Authority: CN
Inventors: 亚历山大·斯克兹普扎克
Original assignee: Safran Data Systems SAS
Current assignee: Safran Data Systems SAS
Priority date: 2019-01-17
Filing date: 2020-01-17
Publication date: 2021-11-05
Anticipated expiration: 2040-01-17
Also published as: IL284852A; EP3912317B1; WO2020148511A1; FR3091963B1; EP3912317A1; IL284852B2; IL284852B1; US20220094580A1; FR3091963A1; CN113615139B

Abstract

本发明涉及一种用于接收具有空时编码的CPM信号，优选地，基于IRIG‑106建议的SOQPSK‑TG信号的方法，该信号是从两个发射天线A1、A2发射的，其中，接收的信号调制多个比特b_i ^(j)j＝0或1，并且分别对应于通过天线A1、A2发射的比特，接收的信号包括时间偏移Δτ，通过一个或多个接收天线A3接收该信号；在一个天线上获得采样的数字信号y(k)及其偏移版本r_Δτ(k)，该偏移版本考虑了两个发射天线之间的时间偏移，数字信号及其偏移版本中的每一个包括由两个发射天线输出的信号的贡献，其中能够根据以下分解(公式(I))来表示数字信号。

Description

用PAM分解接收SOQPSK-TG信号的方法

技术领域

本发明涉及在单载波上的数字电信领域，尤其应用于航空远程测量领域。更具体地，本发明涉及一种用于解调具有时间偏移的OQPSK(偏移四相相移键控)类型的信号的方法，该时间偏移使得能够提供软输出。

背景技术

初始上下文是从两个发射天线到一个或多个接收天线的二进制数据的通信的上下文。两个发射天线的每个发送OQPSK信号或由可以写为OQPSK调制形式的CPM(连续相位调制)类型的调制产生的信号。

如果两个天线发射相同的信号并且该两个天线以大于波长的距离间隔开，则辐射图显示通过交替两个信号的建设性(同相)相加或破坏性(反相)相加而产生的许多波瓣。

这种现象引起在某些方向和极化上的电信链路中断。

这个问题的一个解决方案是在每个天线上以相同的频率和相同的速率发射多个信号，但是这些信号具有很少的干扰。用于这样做的最广泛的技术是空间-时间编码，其包括产生两个设计的调制二进制序列，使得从两个天线发射的信号并非在每个时刻相位相反。该方案可以通过在两个发送路径中的每一个发送路径上的块码(block code)来实现。

此外，由于不同发射天线和接收天线之间的相对运动，所接收的信号是从一个天线发射的信号和从另一个天线发射的具有一定时间延迟的信号的总和。这个时间偏移(也称为差分偏移)也会破坏电信链路的质量。

一个应用场景是使用CPM波形的航空远程测量。

通常，在航空远程测量应用中，飞行器与通常在地面上的接收站永久通信。

为了保证恒定的数据链路，两个或以上的天线被安装在飞行器上并被分开以覆盖不同的辐射区域。因此，会发生先前描述的现象。

描述用于保证航空远程测量应用之间互操作性的远程测量系统的物理层的建议IRIG-106(靶场仪器组-106)提出了解决该问题的解决方案。

因此，该建议建议在两个发射天线通过SOQPSK–TG(成形偏移四相相移键控–遥测组)调制的方式发送数据时，使用称为STC(空时编码)码的特定块码。这种信号传输技术称为STC-SOQPSK。

在文献中已经提出了实现应用于SOQPSK–TG调制的STC编码的解调方案：

[A1]：N.T.Nelson于2007年发表的“Space–time coding with offsetmodulations(带偏移调制的空时编码)”，Brigham Young University-Provo；

[A2]：M.赖斯，T.Nelson，J.Palmer，C.Lavin和K.Temple于2017年8月发表的“Space–Time Coding for Aeronautical Telemetry:Part II—Decoder and SystemPerformance(用于航空遥测的空间-时间编码：第II部分-解码器和系统性能)”，载于《美国电气电子工程师学会(IEEE)航空和电子系统汇刊》，第53卷，编号4，第1732-1754页。

在实施上述参考文献中描述的解调技术之前，根据图1中描述的接收方案来处理接收的信号。

如图1所示，接收的信号首先由接收滤波器进行滤波。然后借助于模数转换器对该滤波信号进行数字化。

然后，估计参数的处理(关于这一点，参见文献[A3]：M.赖斯，J.Palmer，C.Lavin和T.Nelson于2017年8月发表的“Space–Time Coding for Aeronautical Telemetry:PartI—Estimators,"in IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems(用于航空遥测的空间-时间编码：第I部分-估计器)”，载于《IEEE航空航天和电子系统汇刊》，第53卷，编号4，第1709-1731页)用于在时间和频率上同步信号，并使用导频序列来估计两个接收的信号之间的延迟和信道的增益。

然后使用频率偏移的估计来校正接收的信号中存在的频率偏移以获得信号r₀(n)。

然后信号r₀(n)进入解调器，其工作原理将在正文中进一步描述。该解调器使得能够获得二进制序列。

这样解调的二进制序列馈送解码器，该解码器作为输出提供二进制信息项的序列。

图2描述了现有技术的解调器的工作原理。

首先，以符号速率对信号r₀(n)进行采样，然后使用用于估计时间偏移的估计块，通过估计的时间偏移以符号速率偏移对该相同的信号r₀(n)进行采样。

然后两个采样序列使用基于(例如具有16个状态的)XTCQM(Cross–CorrelatedTrellis–Coded Quadrature Modulation，互相关网格编码正交调制)网格的维特比算法来馈送解调器。在图3和图4中分别示出了对于正时间偏移的情况和对于负时间偏移的情况的XTCQM网格的形式。这些XTCQM网格除了依赖于时间偏移的符号外，还具有大小可变的特性。

接下来，维特比算法搜索最有可能使用XTCQM网格传输的二进制序列。为此，维特比算法将接收到的信号与可以根据STC-SOQPSK调制方法发送的所有信号进行比较。

在实践中，该解决方案由于具有不合理的复杂性水平而不能实现。因此，将接收到的信号与通过STC-SOQPSK调制方法发送的信号的近似版本进行比较，而不是将接收到的信号与可根据STC-SOQPSK调制方法发送的信号组进行比较。

该近似通过文献[A1]中描述的XTCQM分解获得。

该XTCQM使得能够通过128个波形来近似SOQPSK信号，其外观取决于7个连续比特的块的值。

因此，在传输STC-SOQPSK信号时，作为时间偏移值的函数，需要不同数量的比特才能尽可能接近接收的信号，这因此解释了不同的网格以及XTCQM网格的可变状态的数量。

在文献[A1]中描述了用于实现这种接收器的结构，这里称为STBC-XTCQM(空时分组码-互相关网格编码正交调制)。

这种解调架构对于小的时间偏移提供可接受的性能，但是具有缺点和以下限制：

-当两个信号之间的时间偏移超过一个符号的持续时间的一半时，性能相对显著的降低；

-估计器和解调器仅考虑STC-SOQPSK调制方法固有的符号间干扰。在存在(具有反射的)多径信道的情况下，不考虑其他干扰，这导致二进制错误率降低；

-由于使用STC-SOQPSK信号的XTCQM表示，算法的子网格具有相当多的状态，即256，并且根据两个信号(提前或延迟)之间的时间偏移的方向而不同；

-软输出，即由它们的LLR(对数-似然比)概率加权的符号，在该解调架构中不可用，因此不能利用诸如LDPC(低密度奇偶校验)码或Turbo码的软输入纠错码的优势。

发明内容

本发明旨在减轻这些缺点中的至少一个。

在这方面，本发明在第一方面涉及一种用于接收具有空时编码的CPM信号的方法。所述信号是从两个发射天线A1、A2发射的、基于IRIG-106建议的SOQPSK-TG信号，接收的信号调制多个比特b_i ^(j)j＝0或1，并且分别对应于通过天线A1、A2发射的比特，接收的信号具有时间偏移Δτ，所述时间偏移考虑从每个天线A1、A2发射的信号之间的时间偏移，通过一个或多个接收天线A3接收所述信号；

-在一个天线上获得采样的数字信号y(k)及其偏移版本y_Δτ(k)，所述偏移版本考虑了所述两个发射天线之间的时间偏移，所述数字信号及其偏移版本中的每一个包括由所述两个发射天线输出的信号的贡献，所述数字信号能够根据以下分解来表示：

其中：

-T_b是一个比特的持续时间；

-p∈{0，1}；

-

是与在所述天线A1上发送的信息比特b_i ⁽⁰⁾对应的伪符号，

是与在所述天线A2上发送的信息比特b_i ⁽¹⁾对应的伪符号；

-w₀(t)和w₁(t)是整形脉冲，分别是主脉冲和次脉冲；

-限定维特比算法：网格1，网格2，所述维特比算法具有网格，所述网格具有固定度量以及作为至少所述主脉冲的函数的度量；

-通过所述维特比算法获得关于所发送的信息比特的对数-似然比LLR。

本发明有利地通过以下特征来完成，这些特征单独地或以其任何技术上可能的组合来完成。

所获得的数字信号表示为：

其中：

-Δτ＝Δτ₁-Δτ₀，其中，Δτ₀是来自所述天线A1的直接路径的延迟，Δτ₁是来自所述天线A2的直接路径的延迟，Δτ是所述时间偏移；

-Δε是最接近Δτ除以T的整数；

-

是与在所述天线A1上发送的信息比特对应的伪符号，

是与在所述天线A2上发送的信息比特对应的伪符号；

-δ(t)是以0为中心的狄拉克(Dirac)脉冲；

-

是滤波器

的长度；

-z是加性噪声。

这些

值限定如下：

其中，

以及

其中，N₀、N₁是分别来自所述天线A1和所述天线A2的多个路径的数目。

在获得信号y(k)及其偏移版本y(k)的步骤之前，方法包括：借助于数字构造的等纹波类型的FIR(有限脉冲响应)低通滤波器对所接收的信号进行滤波，使得归一化的截止频率为0.45。

在不存在多个路径的情况下，将获得的数字信号分组为4个样本的组并表示为：

其中，

和

是主脉冲w₀和次脉冲w₁的滤波版本。

维特比算法的度量由下式限定：

其中，

其中，

和

是主脉冲w₀和次脉冲w₁的滤波版本。

在存在多个路径的情况下，该方法包括：以获取

的估计的方式来估计传播信道；所述维特比算法使用所述信道的估计参数，所述维特比算法的度量限定为：

其中，。

在存在多个路径的情况下，该方法包括均衡步骤，维特比算法使用均衡信号，维特比的每个节点的度量限定为：

其中，

χ＝|h₀|²+|h₁|²；

其中，

和

是主脉冲w₀和次脉冲w₁的滤波版本。

与在所述天线A1、A2上发送的信息比特对应的伪符号

表示为：

方法包括通过信道解码器对LLR进行解码或获得LLR的权重比特。

本发明还涉及一种接收装置，该接收装置包括被配置为实现根据本发明的方法的处理单元。

本发明还涉及一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括代码指令，当该代码指令由处理器执行时，执行根据本发明的方法。

附图说明

本发明的其它特征、目的和优点将从以下描述中变得显而易见，其仅是说明性的和非限制性的，并且应当参照附图阅读，附图中除了已经讨论的图1至图4之外还包括：

图5示出了根据本发明的发送-接收方案；

图6示出了根据本发明的发送方案；

图7示出了根据本发明的针对PAM-OQPSK分解的脉冲；

图8示出了根据本发明的针对PAM-FQPSK-JR分解的脉冲；

图9示出了根据本发明的递归预编码器；

图10示出了根据本发明的针对PAM-MSK分解的脉冲；

图11示出了根据本发明的针对具有宽度BT＝0.25的PAM–GMSK分解的脉冲；

图12示出了根据本发明的针对PAM-SOQPSK-MIL分解的脉冲；

图13示出了根据本发明的针对PAM-SOQPSK-TG分解的脉冲；

图14示出了根据本发明的接收方案；

图15示出了根据本发明第一实施例的解调方案；

图16示出了在本发明第一实施例中使用的减少符号间干扰的滤波器；

图17示出了在本发明的第一实施例和第二实施例中使用的网格；

图18示出了根据第二实施例的解调方案；

图19示出了已知类型的信道估计器；

图20示出了在本发明第二实施例中使用的信道估计器；

图21示出了信道估计的原理；

图22示出了根据本发明第三实施例的解调方案；

图23示出了在本发明第三实施例中使用的减少符号间干扰的滤波器；

图24示出了在本发明的第三实施例中使用的网格。

具体实施方式

1)发送方法的说明

相对于图5，两个发射天线A1和A2可以分别以各自的速度

移动，并分别向多个接收天线3I(I在1至N中变化)发送信号s₀(t)、s₁(t)，该多个接收天线3I也可以以一定的速度

移动。

发射天线A1和A2由下面描述的发射装置20提供信号。

然后，接收天线A3接收信号，该信号馈送给下文描述的接收装置10。

图6描述了给发射天线提供信号的发射装置20。

可以有利地通过纠错码(例如，LDPC码或Turbo码类型的编码器21)来对一系列比特

进行编码，以使得系统对噪声具有鲁棒性。在编码器21的输出处或者在没有信道编码的情况下获得一系列比特b＝...b_k，b_k+1，...，然后根据二进制重排编码对其进行编码，使得在编码器22的输出处获得两串比特b_u ⁽⁰⁾＝...c_k，c_k+1，...和b_u ⁽¹⁾＝...d_k，d_k+1，...。

该二进制重排码是二进制置换和二进制反转操作的组合。

在每一个二进制串b_u ⁽⁰⁾和b_u ⁽¹⁾上，对写为P(0)和P(1)的前导码比特进行相加。因此，在序列b_u ⁽⁰⁾(或分别地b_u ⁽¹⁾)上，在两个大小为L_d的数据块之间插入大小为L_p的前导码P(0)(或分别地P(1))。

在图6的底部表示由前导码比特和对应于有用数据的比特构成的帧b⁽⁰⁾和b⁽¹⁾。

这样获得的这些帧由CPM型调制(可以写为OQPSK调制)通过两个调制器23、24分别接收该帧来进行调制，以获得在天线1、2中的每一个天线上发射的两个信号s₀(t)和s₁(t)。

来自CPM类型的调制的信号写为：

其中：

-a_i是当M是奇数时来自字母表{0，±2，...，±(M-1)}和当M是偶数时来自字母表{±1，±3，...，±(M-1)}的信息符号；

-E是信息符号的能量；

-T是信息符号的持续时间；

-h_i是调制指数；

-

是相位脉冲，g(t)是频率脉冲。

在IRIG-106推荐中描述的STC-SOQPSK情况是该模型的特殊情况，其中，

-发射天线1和2是移动的；

-只有一个接收天线(N＝1)；

-误差校正码是在IRIG-106建议中描述的LDPC码；

-基于序列b＝...b_4k，b_4k+1，b_4k+2，b_4k+3，...、序列

...和

...构造的二进制重排码，其中运算

表示比特x的二进制反转运算；

-前导码P(0)和P(1)如IRIG-106建议中所述，L_p＝128以及L_d＝3200；

-M＝3；

-符号α_i如IRIG-106建议中所述；

-h_i＝1/2；

-q(t)和g(t)如IRIG-106建议中所述。

2)可以写为OQPSK调制的形式的CPM信号

可以写为OQPSK调制的CPM型调制产生的信号使得能够准确地或近似地写出信号s(t)，该信号先前限定为：

其中：

-p∈{0，1}

-

和

是伪符号，其具有如下的解析表达式：

-b_i ⁽⁰⁾和b_i ⁽¹⁾分别是馈送路径1和路径2的SOQPSK调制器的信息比特。

-w₀(t)和w₁(t)是整形脉冲。

在文献[A4]中详细描述了该解析表达式的获得。

[A4]R.Othman，A.Skrzypczak，Y.Loua.t于2017年10月发表的“具有双二进制编码的三元CPM的PAM分解”，载于《IEEE通信汇刊》，第65卷，编号10，第4274-4284页。

上述分解可应用于某些调制，例如OQPSK调制。在这种情况下，脉冲w₁和w₀在图7中示出。

类似地，在IRIG-106中描述的FQPSK–JR调制(费赫尔正交移相键控)也可以用图8所示的脉冲w₀和w₁以这种形式表示。

最后，包含图9中描述的形式的递归预编码器的索引h＝1/2的任何CPM调制可以写成该形式。

特别地，MSK(最小移位键控)调制属于该类别。在图10中示出了相关的脉冲w₀和w₁。

特别地，GMSK(高斯最小移位键控)调制也可以以这种形式写成。对于BT＝0.25的GMSK的特殊情况，在图11中示出了相关联的脉冲w₀和w₁。

特别地，在IRIG 106中描述的SOQPSK-MIL调制也属于该类别。在图12中示出了相关联的脉冲w₀和w₁。

最后，在IRIG 106中描述的SOQPSK-TG调制也属于该类别。在图13中示出了相关联的脉冲w₀和w₁。

3)接收方法的说明

接下来是在图1的接收装置E2的输入端的信号表达式的模型。通过天线I(I在1至N间变化)接收的信号写为r_I(t)，解析地表示为：

其中，

-h_0，I是与从发射天线1到接收天线I的信号s₀(t)的直接线路传播相关联的复增益；

-h_1，I是与从发射天线2到接收天线I的信号s₁(t)的直接线路传播相关的复增益；

-Δt_0，I是由于在发射天线1和接收天线I之间的信号s₀(t)的传播引起的延迟；

-Δt₁，_I是由于在发射天线2和接收天线I之间的信号s₁(t)的传播引起的延迟；

-Δf_I是从接收天线I看到的频率偏移；

-z_I(t)是天线I上的加性噪声。

在天线I上看到的时间偏移在后文中写为Δτ_I＝Δt_1，I-Δt_0，I。

在图14中描述该信号的接收装置。

在与通过天线I接收的信号的处理路径相对应的每个接收信道I上，I在1至N中变化，首先通过接收滤波器对信号进行滤波(步骤E1)。然后将该滤波信号数字化(步骤E2)。

为了(通过估计Δf_I)使信号在时间和频率上同步和为了估计延迟Δt_0，I、Δt_1，I以及信道增益h_0，I、h_1，I，使用与文献[A3]中所述的相同的同步方法(步骤E3)。

使用先前产生的频率偏移的估计来校正频率偏移(步骤E4)。

这给解调器提供N个样本序列r_0，1(n)，...，r_0，N(n)。以相同的方式，涉及延迟Δt_0，I、Δt_1，I和信道增益h_0，I、h_1，I的不同估计作为解调器的参数。

在解调器输出，获得LLR序列。然后该LLR序列馈送解码器。

这里描述的本发明在于解调器使用基于如上所述建模的IRIG-106建议的信号STC–SOQPSK的有利表达式对信号进行解调(步骤E5、E5’、E5”)。这样的表达式使得可以简化解调器的处理。

根据第一实施例(见下文第4部分)，解调(步骤E5)省去了多条路径(并且仅考虑了两条主路径)，使得馈送解调器的N个样本序列r_0，1(n)，...，r_0，N(n)具有简化的表达式。如将更详细地看到的，首先通过匹配滤波器对每个样本序列进行滤波(步骤E51)，然后使用在时间kT以及时间kT+Δt_I估计的参数Δt_0，I和Δt_1，I对信号进行采样(步骤E52)。这分别给出样本序列

其是信号y_I(k)的时间偏移的偏移版本。这样采样的这些信号然后馈入维特比算法(网格1)(步骤E53)，该算法具有特定于信号表达式的分支度量。这在网格1的输出处给出对数似然比(LLR)类型的软输出解调比特序列。然后对该解调比特序列进行解码(步骤E6)。

根据第二实施例(见下文第5部分)，解调(步骤E5’)考虑除了直接路径之外的多个路径。馈送解调器的N个样本序列r_0，1(n)，...，r_0，N(n)的表达式当然比第一实施例的表达式更复杂，但是解调器性能更好。对于第一实施例，首先通过匹配滤波器对每个样本序列进行滤波(步骤E51’)，然后使用在时刻kT和时刻kT+Δt_I估计的参数Δt_0，I、Δt_1，I对信号进行采样(步骤E52’)。这分别给出了样本序列y_I(k)和

第二实施例与第一实施例的不同之处在于，它包括估计传播信道的参数的步骤(步骤E54’)，该步骤由维特比算法使用，维特比算法使用信道的参数来估计增益h_0，1，h_1，1，...，h_0，N，h_1，N，并在解调的同时均衡信号。因此，采样的信号和传播信道的参数馈入维特比算法(网格1)(步骤E53’)，该算法具有特定于信号表达式的分支度量。这在网格1的输出处给出LLR类型的软输出解调比特序列。然后对该解调比特序列进行解码(步骤E6)。

根据第三实施例(见第6部分)，解调(步骤E5”)考虑除了直接路径之外的多个路径作为第二实施例。该第三实施例和第二实施例之间的区别在于，信号在被输入到维特比算法(网格2)之前被均衡。这里，每个采样序列首先由匹配滤波器滤波(步骤E51”)，然后使用在时间kT和时间kT+Δt_I估计的参数Δt_0，I、Δt_1，I对信号进行采样(步骤E52”)。这分别给出了样本序列y_I(k)和

然后通过信道增益h_0，I和h_1，I的估计对这些样本信号进行均衡(步骤E54”)，均衡后的信号馈入维特比算法(网格2)(步骤E53”)。这在网格2的输出处给出LLR类型的软输出解调比特序列。然后对该解调比特序列进行解码(步骤E6)。

下面描述显示的不同实施例。

4)第一实施例，没有多条路径

在图15中描述该解调架构。该架构具有与向解调器馈送的N个样本序列r_0，1(n)，...，r_0，N(n)对应的N个输入。该架构还需要对延迟Δt_0，1，Δt_1，1，...，Δt_0，N，Δt_1，N的估计以及对信道增益h_0，1，h_1，1，...，h_0，N，h_1，N的估计。在该解调架构的输出处，获得软输出解调比特(LLR)序列。

首先通过滤波器对样本序列r_0，I(n)(I为在1至N中变化)进行滤波，使得能够优化解调输入处的信噪比。简单来说该滤波器可以是匹配滤波器。

使用这些参数Δt_0，I和Δt_1，I，首先在时间kT对信号进行采样，然后在时间kT+Δt_I对信号进行采样。然后分别给出样本序列y_I(k)和

然后，这两个序列

馈送网格1。该方法还需要知道某些参数Δt_0，1，Δt_1，1，...，Δt_0，N，Δt_1，N以及参数h_0，1，h_1，1，...，h_0，N，h_1，N。

空时编码中涉及的比特数写为L，所使用的网格具有2^L个状态和2^2L个分支。

然后可以使用该网格来估计最可能传输的二进制序列。此外，可以使用具有固定数量的状态的单个网格来计算LLR。这称为固定网格。

然后可以通过SOVA(软输出维特比算法)来计算信息比特上的LLR。该算法的描述在文献[A5]中给出。

[A5]：J.Hagenauer和P.Hoeher于1989年11月3日发表的“具有软决定输出的维特比算法及其应用”，载于全球电信会议和展览(IEEE GLOBECOM)上第3卷第1680-1686页。

这种架构有几个优点：

1.用于减少在解调器输入处存在的符号间干扰的滤波器的存在使得能够大大降低均衡块的复杂性并简化用于维特比算法的网格。

2.以OQPSK类型的调制形式对CPM信号进行特定分解，其结果是使得能够使用固定网格。

3.维特比算法中使用的单一的和固定的网格具有使用SOVA类型的算法以计算解调比特上的LLR的优点。

4.与现有技术的解决方案相比，整个解调方法在高时间偏移值Δt_1，I-Δt_0，N下更稳健。

5.与现有技术的解决方案相比，网格具有需要更少的计算资源的优点。

6.即使没有用于解码LLR的信道解码器，在LLR上使用硬判定(最高有效位(MSB))引起性能的改进。

这种解调结构利用了这样一个事实，即所接收的信号可以通过信号的非常精确的近似来写入。

在基于IRIG-106建议的STC-SOQPSK的特殊情况下，假设频率偏移已经被完全校正，则所接收的信号可以写为如下形式：

其中：

-T′是模数转换器的采样持续时间(因此T′＜＜T)；

-如图13所示，w₀是以OQPSK调制形式的CPM信号的分解的主脉冲；

-如图13所示，w₁是以OQPSK调制形式的CPM信号的分解的次脉冲；

-h₀，h₁和Δτ分别是由发射天线1和接收天线之间的传播所产生的信道增益、由发射天线2和接收天线之间的传播所产生的信道增益、以及定义为Δτ＝Δt₁-Δt₀的时间偏移；

-z是加性噪声；

-

和

是伪符号，分别解析地表示为：

-b_i ⁽⁰⁾和b_i ⁽¹⁾分别是向路径1和路径2的SOQPSK调制器馈送的信息比特(参见图6)。

可以回顾的是，b_i ⁽⁰⁾和b_i ⁽¹⁾通过在IRIG-106建议中定义的二进制重排码彼此连接。该二进制重排码基于序列b＝...b_4k，b_4k+1，b_4k+2，b_4k+3，...构造以下序列：

其中，操作

表示比特x的二进制反转操作。由此得到L＝4。

然后通过滤波器对样本r₀(n)进行滤波，从而能够减小符号间干扰。具体地，由于w₀和w₁具有大于T的时基的脉冲，在接收的信号中存在符号间干扰。

该滤波器必须具有以下特征：

-它不得使接收的信号中存在的噪声分量着色；

-它必须具有比有用信号的带宽更宽的带宽；

-它必须减少符号间干扰。

匹配滤波器是足够的。然而，匹配滤波器具有使噪声着色的缺点。

满足上述条件的不同滤波器是可能的。参考文献[A6]具有可用于该情形的多种滤波器。

[A6]：Geoghegan，mark于2002年10月在国际遥测会议记录上发表的“SOQPSK的最佳线性检测”。

图16所示的滤波器g确定为满足上述条件。

选择的滤波器是等纹波类型的FIR低通滤波器，其数字构造使得归一化截止频率为0.45。

因此，在该滤波器的输出处以及在以符号速率采样的操作之后，我们具有：

其中，

是脉冲w₀和滤波器g之间的卷积乘积的结果，

是噪声z和滤波器g之间的卷积乘积的结果，Δε是最接近Δτ除以T的整数。

因此，在该滤波器的输出处以及在采样操作之后，我们具有：

然后，这两个样本序列馈送网格，该网格的目的是找到二进制序列，使得能够使给定的成本函数最大化或最小化。

在这种情况下，该网格寻求最小化接收的信号和通过近似重建的信号之间的平均二次误差。

换句话说，使用维特比算法来寻找最佳的比特序列

使得能够解决以下问题：

其中：

记为：

因此，使用与图17所示的网格相关的维特比算法来检索信息比特。

所考虑的网格描述了从状态S_n＝[b_4n b_4n+1 b_4n+2 b_4n+3]到状态S_n+1＝[b_4n+4 b_4n+5b_4n+6 b_4n+7]的转换。通过以下分支度量对转换进行加权：

因此，网格包括描述变量S_n的十六种可能状态的十六种状态。然后要计算的分支的数目是256。

因此，使用与该架构相关联的网格使得能够使用上述定义的分支度量，使用SOVA类型的算法来计算信息比特的LLR。

因此，通过执行以下操作获得LLR形式的软输出和/或硬输出。

首先，在时刻n计算节点S_n(j)的累积度量Γ_n(S_n(j))：

Γ_n(S_n(j))＝min_i[γ_n(S_n-1(i)，S_n(j))]，(i，j)∈{1，...，16}²

其中，

γ_n(S_n-1(i)，S_n(j))＝Γ_n-1(S_n-1(i))+λ(S_n-1(i)→S_n(j))

计算似然差：

R_n(S_n-1(i)，S_n(j))

＝Γ_n(S_n(j))-γ_n(S_n-1(i)，S_n(j))，(i，j)∈({1，...，16})²

然后计算联合概率对数的最大值：

P(S_n-1(i)，S_n(j)，r^f)＝β_n(S_n(i))+R_n(S_n-1(i)，S_n(j))

其中：

β_n-1(S_n-1(j))＝min_i[R_n(S_n-1(i)，S_n(j))+β_n(S_n(i))]

从符号S_n估计的符号

的软输出(或LLR)是：

其中：

符号

到比特

的转换如下进行：

因此，通过以下步骤获得硬输出：

其中，sign(x)具有如下的函数：如果x≥0，返回1；如果x＜0，返回-1。因此，数据的估计二进制序列是：

然后将比特LLR提供给(例如LDPC类型的)纠错解码器，以便进一步校正由于存在噪声而产生的误差。解码器可以与两个输出(硬输出或软输出)一起操作。然而，由于解码器更多地使用这些信息项来改进系统的总体性能，因此使用比特LLR是更有利的。

5)第二实施例：考虑多径和信道估计作为第一实施例的信道增益估计的替代

这里提出的架构使得能够解决更普遍的问题。具体地，这涉及通过天线I接收的信号(记为r_I(t))包括两个主路径和多个多路径的情况。多路径是发射信号在地面或大气中反射的结果。

在这种情况下，接收的信号r(t)表示如下：

其中：

-N_0，I、N_1，I分别为与考虑接收天线I的信号s₀(t)、s₁(t)相关联的路径的数目；

-

是与在接收天线I上与信号s₀(t)相关联的直接线路路径的传播信道相关联的增益。与主路径相关的信道的增益是h₀，_I；

-

是与在接收天线I上与信号s₁(t)相关联的直接线路路径的传播信道相关联的增益。与主路径相关的信道的增益是h₁，_I；

-

是与接收天线I上的这些路径相关的延迟；

-Δf_I是频率偏移；

-z_I(t)是加性噪声。

此外，可以回顾的是：

图18中描述的这种架构具有能够估计传播信道的不同参数并在解调时注入这些估计的优点。

关于第一实施例的架构的一个显著的区别在于，不需要向解调器馈送信道增益h_0，1，h_1，1，...，h_0，N，h_1，N的估计，只要该步骤在解调器中完成。

该架构具有对应于馈送解调器的N个样本序列r_0，1(n)，...，r_0，N(n)的N个输入。该架构还需要对延迟Δt_0，1，Δt_1，1，...，Δt_0，N，Δt_1，N的估计。在该解调架构的输出处，这给出了软输出解调的比特(LLR)的序列。

首先样本序列r_0，I(n)(I为在1至N中变化)由用于优化解调输入的信噪比的滤波器进行滤波。该滤波器可以是简单的匹配滤波器。

使用这些参数Δt_0，I和Δt_1，I，首先在时间kT处对信号进行采样，然后在时间kT+Δt_I处对信号r_0，I(n)进行采样。这分别给出了样本序列y_I(k)和

然后，序列

馈送信道估计方法。

该方法的目的是向网格1提供K个信道估计。

空时编码中涉及的比特数记为L，所使用的网格具有2^mL个状态和2^2mL个分支，其中m是取决于传播信道的脉冲响应的可变参数。

耦合到由信道估计方法得到的K个信道估计的序列

馈入网格1。该方法还需要了解参数Δt_0，1，Δt_1，1，...，Δt_0，N，Δt_1，N。

这种网格的使用使得能够估计所发送的最可能的二进制序列。此外，使用具有固定数量的状态的单个网格使得能够计算LLR。

然后可以通过软输出维特比算法(SOVA)来计算信息比特上的LLR。该算法的描述在文献A3中给出。

这种架构的具有多个优点：

2.以OQPSK类型的调制形式对CPM信号进行的特定分解使得能够使用固定网格。

3.信道估计器使得能够估计多径信道。

4.然后，提供给解调网格的信道估计使得能够均衡所接收的信号。

5.维特比算法中使用的单一的和固定的网格具有使用SOVA类型的算法以计算解调比特上的LLR的优点。

6.与现有技术的解决方案相比，整个解调方法对多径信道的影响更稳健。

7.即使没有用于对LLR进行解码的信道解码器，通过提取LLR上的“最高有效位(MSB)”来使用硬判定也会使得性能提高。

在基于IRIG-106建议的STC–SOQPSK的特殊情况下，假设频率偏移已经被完全校正，在通过g滤波和采样的步骤之后，接收的信号可以写为：

其中：

-Δτ＝Δτ₁-Δτ₀，其中，Δτ₀是来自天线1的直接路径的延迟，Δτ₁是来自天线2的直接路径的延迟，Δτ是时间偏移。

-Δε是最接近Δτ除以T的整数。

-

和

的值限定如下：

其中，

以及

-δ(t)是以0为中心的Dirac脉冲；

-

是滤波器

的长度；

-z是加性噪声；

-

是伪符号，其解析表达式分别为：

-b_i ⁽⁰⁾和b_i ⁽¹⁾分别是向路径1和路径2的SOQPSK调制器馈送的信息比特，每个信道对应于天线A1、A2。

b_i ⁽⁰⁾和b_i ⁽¹⁾之间通过在IRIG-106建议中定义的二进制重排码的方式连接。二进制重排码基于序列b＝...b_4k，b_4k+1，b_4k+2，b_4k+3，...来构造序列：

其中，运算

表示位x的二进制反转的运算。

滤波操作使得能够减少符号间干扰，并且采样操作与架构1中描述的相同。

因此，可以通过文献(参见文献[A3])中所使用的方法产生将如此采样的信号作为输入的信道估计操作。

然而，在存在多路径信道的情况下，该参考方法不再合适。

在文献中，信道估计方法具有如图19中所描述的架构。作为对该估计器的输入，注入一个序列，其形式为：

并且该估计器向我们提供估计

在[A7]中描述了这样的方法以及许多衍生技术的示例。

[A7]：B.Farhang-Boroujeny于1998年在Wiley发表的自适应滤波器。

然而，由于所接收的信号是调制的和，这种结构具有局限性，以前的估计器只能一次估计单个参数，因此并不合适，而我们的问题的公式涉及一次估计8个参数。

在此，提出以下信道估计方法。

该信道估计方法在图20中描述。将样本y(k)和y_Δτ(k)注入该方法中，并在输出处提取8个滤波器

其中，i在

至

之间变化。存在以下特殊关系

信道估计方法递归地完成，并在图21中描述。如果迭代记为k，则调用具有迭代k的滤波器的估计称为

首先执行这8个滤波器的初始化。该步骤包括用通过前一帧的导频序列(即前一帧的

估计的八个滤波器对大小为N_t(或N_t-2)的向量

进行初始化(分别为

)。对于第一帧，以这种方式初始化滤波器(帧是二进制序列，其包括长度为L_p的导频序列、接着是大小为L_d的有用数据序列)。

这得到：

然后基于前导码比特P(0)和P(1)以及信号y(k)和y_Δτ(k)，计算两个误差函数，限定如下：

对于

其中

滤波器系数的更新可以通过各种估计算法来完成，其中最传统的算法如下：

-LMS(最小均方)算法

-RLS(递归最小二乘法)算法

-卡尔曼滤波

-从先前技术推导的任何算法。

在使用LMS算法的特殊情况下，需要进行如下方式。

基于这些误差函数和前导码比特P(0)和P(1)，8个滤波器的系数被更新如下：

其中，对于自适应增量μ(其值是恒定的并且是事先固定的)，运算符()^*表示复共轭。

在该信道估计步骤之后，将由此获得的估计与样本y(k)和y_Δτ(k)一起注入到网格1中，网格1的目的是检测最可能的二进制序列并估计每个信息比特的LLR。

网格的构造原理与一般体系结构中描述的原理完全相同。

使用维特比算法来寻找最佳的比特序列

使得能够解决以下问题：

其中：

其中：

因此，网格包括描述变量S_n的十六种可能状态的十六种状态。然后，要计算的分支的数目为256。

因此，使用与该体系架构相关联的网格使得能够使用上面定义的分支度量，使用SOVA类型算法以计算信息比特的LLR。

获得信息比特的LLR的方法与第一实施例中所使用的方法相同。

6)第三实施例：包括由维特比算法解调之前的均衡方法的架构

该解调架构在图22中描述。该架构具有对应于馈送解调器的N个样本序列r_0，1(n)，...，r_0，N(n)的N个输入。该架构还需要延迟Δt_0，1，Δt_1，1，...，Δt_0，N，Δt_1，N的估计以及信道增益h_0，1，h_1，1，...，h_0，N，h_1，N的估计。在该解调架构的输出处，给出了软输出解调比特(LLR)的序列。

样本序列r_0，I(n)(I从1到N变化)首先通过滤波器进行滤波，使得能够优化信噪比。然后可以使用简单的匹配滤波器。

使用参数Δt_0，I和Δt_1，I，首先在时间kT对信号进行采样，然后在时间kT+Δt_I对信号进行采样。然后这分别得到样本序列y_I(k)和

然后两者之和

馈送均衡方法，该均衡方法利用信道增益h_0，I和h_1，I的估计使得能够获得输入到网格2中的向量x_I。

使用两者之和

作为均衡输入具有简单地制定均衡方法的优点。

然后，向量x_I的值适于使用具有多个固定状态的单个网格。

这种网格的使用使得能够估计最有可能传输的二进制序列。此外，使用具有固定数量的状态的单个网格使得能够计算LLR。

然后可以通过SOVA来执行对信息比特的LLR的计算。该算法的描述在文献A3中给出。

这种结构的有多个优点：

2.以OQPSK类型的调制的形式对CPM信号进行特定分解具有使得能够在网格上游使用均衡算法和使用固定网格的结果。

3.均衡块的存在使得能够向网格馈送优化数据，该优化数据使得能够在维特比算法中使用最大似然准则。

4.维特比算法中使用的单一的和固定的网格具有使用SOVA类型的算法来计算解调的比特上的LLR的优点。

5.即使没有用于解码LLR的信道解码器，通过提取LLR上的MSB来使用硬判定也使得性能改善。

在基于IRIG-106建议的STC–SOQPSK的特殊情况下，假定频率偏移已被完全校正，在解调器的输入处所接收的信号可以写为以下近似形式：

其中：

-T′是模数转换器的采样时间(因此T′＜＜T)；

-w₀是以OQPSK调制形式的CPM信号的分解的主脉冲；

-h₀，h₁和Δτ分别是由发射天线1和接收天线之间的传播所产生的信道增益、由发射天线2和接收天线之间的传播所产生的信道增益以及定义为Δτ＝Δt₁-Δt₀的时间偏移。

-z是加性噪声；

-

和

是伪符号，其解析表达式分别为：

这里应注意，表达式r₀(n)仅取决于主脉冲w₀，相对于可忽略的脉冲w₁，主脉冲占主导地位。

可以回顾一下，b_i ⁽⁰⁾和b_i ⁽¹⁾通过在IRIG-106建议中定义的二进制重排码的方式彼此连接。二进制重排码基于序列b＝...b_4k，b_4k+1，b_4k+2，b_4k+3，...构造序列：

其中，运算

表示位x的二进制反转的运算。

最后，字母表的符号{+1，-1}记为β_i由下式限定：

β_i＝2b_i-1

然后通过滤波器对样本r₀(n)进行滤波，从而能够减小码间干扰。具体地，由于w₀是具有大于T的时基的脉冲，在接收信号中存在符号间干扰。

该滤波器必须具有以下特征：

-它不得使接收的信号中存在的噪声分量着色；

-它必须具有比有用信号的带宽更宽的带宽；

-它必须减少符号间干扰。

匹配滤波器可以是足够的。然而，它具有引入高水平的符号间干扰的缺点。

满足上述条件的不同滤波器是可能的。参考文献[A8]示出了可以在该情形中使用的几种滤波器。

[A8]：Geoghegan，mark于2002年10月在国际遥测会议记录上发表的“SOQPSK的最佳线性检测”。

图23所示的过滤器g确定为满足上述条件。

该滤波器包括在w₀的匹配滤波器和Wiener滤波器，Wiener滤波器使用MMSE(最小均方误差)准则来减少由w₀引入的符号间干扰。使用[A9]中给出的方法计算Wiener滤波器的系数c_wf。

[A9]：G.K.Kaleh于1989年12月发表的“用于部分响应连续相位调制的简单相干接收机”，载于IEEE Journal on Selected Area in Communication，第7卷，编号9，第1427-1436页。

因此，滤波器g由下式给出：

其中，

是脉冲w₀和滤波器g之间的卷积乘积的结果，

是噪声z和滤波器g之间的卷积乘积的结果，并且Δε是最接近Δτ除以T的整数。

使用均衡技术的可能性来自于在其输入处考虑以下度量：

该度量具有考虑时间偏移Δτ的优点。

此外，估计h₀和h₁的知识使得能够构造以下矩阵：

其中，x^*是复数x的共轭操作。

然后限定：

其中，Re(x)是x的实部、Im(x)是x的虚部和H^H是矩阵H的共轭转置。

然后设定：

其中，利用矢量的转置操作^T。这给出了关系：

x＝Gb+u

其中，G是大小为4Kx4K的矩阵，u是噪声向量。

上述公式的主要目的是可以使用似然最大估计算法来估计最可能的序列b。

该问题的表达式在于最大化以下可能性的表达式：

Λ(x，b)＝2b ^T x-b ^TGb

因此，通常通过维特比算法实现该值的最大化。该维特比算法使用由128个状态和128个分支组成的网格。使用以下分支度量：

其中，

χ＝|h₀|²+|h₁|²

因此，使用与该体系架构相关联的网格使得能够使用上述定义的分支度量，使用SOVA类型的算法来计算信息比特上的LLR。

获取信息比特上的LLR的方法与通用架构中描述的过程相同。

Claims

1.一种用于接收具有空时编码的连续相位调制信号的方法，所述信号是从两个发射天线A1、A2发射的、基于靶场仪器组IRIG-106建议的成形偏移四相相移键控-遥测组信号，接收的信号调制多个比特b_j ^(j)，j＝0或1，并且分别对应于通过所述天线A1、A2发射的比特，所述接收的信号具有时间偏移Δτ，所述时间偏移Δτ考虑从每个天线A1、A2发射的信号之间的时间偏移，所述接收的信号是通过一个或多个接收天线A3接收的；

在一个天线上获得采样的数字信号y(k)及其偏移版本y_Δτ(k)，所述偏移版本考虑了所述两个发射天线之间的时间偏移，所述数字信号及其偏移版本中的每一个包括由所述两个发射天线输出的信号的贡献，所述数字信号能够根据以下分解来表示：