姚 娟,萬 瑤,李麗芳,張 謙
(中北大學(xué)信息與通信工程學(xué)院,山西太原030051)
傳統(tǒng)的信號(hào)處理理論和技術(shù)基本上是基于高斯分布和二階統(tǒng)計(jì)量的,其重要原因之一是當(dāng)時(shí)缺乏對(duì)更復(fù)雜信號(hào)噪聲模型進(jìn)行分析和處理的工具。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和信號(hào)處理理論的迅速發(fā)展,人們已有能力對(duì)更復(fù)雜的模型進(jìn)行分析和處理,非高斯信號(hào)處理的理論和技術(shù)得到了迅速的發(fā)展和廣泛的應(yīng)用。本文將以α穩(wěn)定分布和信道編碼理論為基礎(chǔ),采用α穩(wěn)定分布噪聲模型,對(duì)脈沖噪聲環(huán)境下編碼信道的抗噪聲性能進(jìn)行研究。
信道編碼[1]是在信息碼中增加一定數(shù)量的可控制冗余碼元(稱為監(jiān)督碼元),使信息碼元和冗余碼元之間滿足一定的約束關(guān)系,當(dāng)傳輸過程中出現(xiàn)差錯(cuò)時(shí)約束關(guān)系被破壞,在接收端按照既定的規(guī)則校驗(yàn),恢復(fù)出正確的數(shù)據(jù)序列,從而達(dá)到糾錯(cuò)的目的。
分組碼[2]是一組固定長(zhǎng)度的碼組,可表示為(n,k)。在編碼時(shí),k個(gè)信息位被編為n位碼組長(zhǎng)度,而n-k個(gè)監(jiān)督位的作用就是實(shí)現(xiàn)檢錯(cuò)與糾錯(cuò)。信息碼元與監(jiān)督碼元成線性關(guān)系時(shí)的分組碼稱為線性分組碼。循環(huán)碼就是一類重要的線性分組碼,因其代數(shù)構(gòu)造和線性反饋移位寄存器的數(shù)學(xué)構(gòu)造相同,使其編譯碼器可以由線性反饋移位寄存器實(shí)現(xiàn),常將碼長(zhǎng)為n的碼組表示為代數(shù)形式
卷積碼[3]是由連續(xù)輸入的信息序列得到連續(xù)輸出的已編碼序列。卷積碼至今尚未找到嚴(yán)密的數(shù)學(xué)手段,把糾錯(cuò)性能與碼的結(jié)構(gòu)十分有規(guī)律地聯(lián)系起來,目前大多采用計(jì)算機(jī)來進(jìn)行編碼。卷積碼編碼后的n個(gè)碼元不僅與當(dāng)前段的k個(gè)信息有關(guān),而且還與前面N段的信息有關(guān)。卷積碼編碼器一般由N個(gè)1位的移位寄存器及n個(gè)模2和加法器組成。
α穩(wěn)定分布的概念最先是由利維(Levy)于1925年給出的。近年來,α穩(wěn)定分布和相應(yīng)分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量理論研究和應(yīng)用為不同領(lǐng)域的許多現(xiàn)象提供了非常有用的模型。
如果對(duì)于任何正數(shù)A和B,存在正數(shù)C和一個(gè)實(shí)數(shù)D,滿足
則隨機(jī)變量X是穩(wěn)定分布的。式中,X1和X2為X的獨(dú)立樣本,符號(hào)“=d”表示分布相同。α穩(wěn)定分布[4]沒有統(tǒng)一的封閉的概率密度函數(shù),通常用其特征函數(shù)式(3)來描述
式中:(1)α∈(0,2]為特征指數(shù),表示α穩(wěn)定分布概率密度函數(shù)拖尾的厚度;(2)γ>0為分散系數(shù),表示分布的分散程度;(3)β∈[-1,1]為對(duì)稱參數(shù),當(dāng)β=0時(shí)稱為對(duì)稱α穩(wěn)定分布,記為SαS;(4)a∈(-∞,∞)為位置參數(shù),對(duì)于SαS,a表示分布的均值或中值。
α穩(wěn)定分布隨機(jī)變量的概率密度存在且連續(xù),但除了少數(shù)例外之外,它們沒有封閉的形式。這種例外包括高斯分布N(μ,2σ2)(其中 μ =α,σ2=γ/2),其密度函數(shù)為:
由式(3)可知,當(dāng)α=2時(shí),α穩(wěn)定分布與高斯分布的特征函數(shù)完全相同,因此認(rèn)為α穩(wěn)定分布是廣義的高斯分布,并定義0<α<2的α穩(wěn)定分布為分?jǐn)?shù)低階α穩(wěn)定分布。
α穩(wěn)定分布作為建模工具非常靈活,主要原因在于它的特征指數(shù)α可以用于控制概率密度函數(shù)拖尾的厚度。α值越小,表明所對(duì)應(yīng)的信號(hào)噪聲中有越顯著的尖峰脈沖;α越接近2,則更接近高斯特性;當(dāng)α=2時(shí),則為高斯分布。
假定我們要產(chǎn)生階數(shù)為α(0<α≤2)的α穩(wěn)定分布序列x(n),滿足a=0和-1<β<1。定義:
這樣,滿足給定α值的分?jǐn)?shù)低階α穩(wěn)定分布的隨機(jī)變量X[5]由式(18)給出
在分?jǐn)?shù)低階α穩(wěn)定分布噪聲條件下,由于不存在有限的二階矩,致使噪聲的方差變得沒有意義,因此需要采用混合信噪比。混合信噪比定義為:
式中,s(n)為按照給定信噪比調(diào)整幅度后的信號(hào),Var[s'(n)]表示信噪比設(shè)定之前信號(hào)的方差。按照式(21)調(diào)整給定信號(hào)s'(n)的幅度,就可以實(shí)現(xiàn)設(shè)定信噪比的目的。
在使用分?jǐn)?shù)低階α穩(wěn)定分布作脈沖噪聲模型時(shí),不失一般性的,常設(shè)參數(shù)μ=0,α=1,β=0。由式(18)可獲得一個(gè)包含參數(shù)α、β、γ、μ的隨機(jī)變量 X,循環(huán)便得到 x(n)序列。當(dāng)給定混合信噪比m時(shí),若已知信號(hào)方差,根據(jù)式(19)即可求得γ,
將以上各參數(shù)代入式(18),即可獲得脈沖噪聲。以下是β=0、γ=1、μ=0的不同α下的噪聲波形。
圖1 α=0.9時(shí)的噪聲波形
圖2 α=1.5時(shí)的噪聲波形
圖3 高斯噪聲(α=2)
MATLAB中進(jìn)行信道編譯碼非常方便,循環(huán)編碼時(shí)可以應(yīng)用函數(shù) encode,譯碼則應(yīng)用decode,并根據(jù)需要設(shè)置為“cyclic”編碼方式。卷積編碼時(shí)先應(yīng)用函數(shù)poly2trellis定義一個(gè)trellis矩陣,再用convenc進(jìn)行編碼,譯碼時(shí)使用維特比譯碼方法,可應(yīng)用函數(shù)vitdec。譯碼后可以直接應(yīng)用函數(shù)symerr計(jì)算出誤碼率,并進(jìn)行抗噪聲性能的比較。
當(dāng)信息碼元一致時(shí),在循環(huán)碼編碼信道條件下,分別加入α穩(wěn)定分布噪聲和高斯噪聲,譯碼后對(duì)誤碼率進(jìn)行比較。由圖4可知:當(dāng)0<MSNR<20 dB時(shí),高斯噪聲誤碼率小于脈沖噪聲的誤碼率,且脈沖噪聲α=1.5時(shí)的誤碼率小于α=0.9時(shí)的誤碼率;當(dāng)誤碼率開始為0時(shí),高斯噪聲,α=1.5和 α =0.9 的脈沖噪聲的MSNR 分別為6 dB,9.2 dB,16.4 dB。由此可知,相同條件下,脈沖噪聲所造成的誤碼影響比高斯噪聲所造成的誤碼影響大得多,且脈沖噪聲的α越小,誤碼率越大。
圖4 循環(huán)碼編碼信道下的誤碼率比較(β=0,μ=0)
圖5 卷積碼編碼信道下的誤碼率比較(β=0,μ=0)
同樣的,當(dāng)信息碼元一致時(shí),在卷積碼編碼信道條件下,分別加入α穩(wěn)定分布噪聲和高斯噪聲,譯碼后對(duì)誤碼率進(jìn)行比較。由圖5可知:當(dāng)0<MSNR<20 dB時(shí),高斯噪聲誤碼率小于脈沖噪聲的誤碼率,且脈沖噪聲α=1.5時(shí)的誤碼率小于α=0.9時(shí)的誤碼率;當(dāng)誤碼率開始為0時(shí),高斯噪聲,α=1.5和 α=0.9的脈沖噪聲的 MSNR 分別為 5.2 dB,9.2 dB,16 dB。由此可知,相同條件下,脈沖噪聲所造成的誤碼影響比高斯噪聲所造成的誤碼影響大得多,且脈沖噪聲的α越小,誤碼率越大。此結(jié)論與圖5得出的結(jié)論相同。
本文分析總結(jié)了編碼信道及α穩(wěn)定分布的基礎(chǔ)理論,并以α穩(wěn)定分布噪聲為脈沖噪聲模型,研究了脈沖噪聲環(huán)境下編碼信道的抗噪聲性能,并同高斯噪聲下的編碼信道性能相比較。仿真結(jié)果表明,相同條件下,高斯噪聲所造成的誤碼影響比脈沖噪聲所造成的誤碼影響小得多;且當(dāng)脈沖噪聲的參數(shù)β、γ、μ相同,α越小時(shí),拖尾越長(zhǎng),脈沖噪聲所造成的誤碼率越大;高斯噪聲所造成的誤碼率在信噪比較小的情況下即可達(dá)到零,遠(yuǎn)小于脈沖噪聲所要求的信噪比。
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