趙建勛,吳 博,黃繼海,吉 江
(1.中州大學(xué),河南 鄭州 450044;2.解放軍信息工程大學(xué),河南 鄭州 450002)
目前數(shù)字電視系統(tǒng)利用的偽隨機(PN)序列有良好的自相關(guān)和互相關(guān)特性,因此具有抗干擾能力強、低截獲、保密性能好以及易于實現(xiàn)安全廣播等優(yōu)點。接收機端的序列同步捕獲算法是其中的關(guān)鍵技術(shù)。
1965年Ward等人提出序列估計機制的捕獲算法后[1],這一類算法有了很大的發(fā)展。在文獻(xiàn)[2]提出的捕獲算法中,將序列提前積累多次后作為初始捕獲狀態(tài),這樣大幅降低了信道噪聲的干擾,然后以此為基礎(chǔ)再進(jìn)行捕獲。Salih等提出的算法在接收端利用PN序列的相關(guān)性構(gòu)造了一種輔助序列[3],在得到輔助序列后,根據(jù)輔助序列不斷判斷當(dāng)前捕獲序列結(jié)果與正確序列的距離和迭代方向,最終實現(xiàn)正確捕獲。這兩種方法都需要超過一個周期的捕獲時間。Chiu等改進(jìn)了序列的積累方式[4],信息的積累效率提高,因此算法性能獲得了提高。文獻(xiàn)[5]通過重新設(shè)計收發(fā)端的序列給出了一種分布式接收機,并采用不斷積累修正獲得較好的算法性能。文獻(xiàn)[6]對現(xiàn)有的同步捕獲方法進(jìn)行了總結(jié),并支持估計機制的優(yōu)勢所在。Yang等提出的遞歸軟序列估計(Recursive Soft Sequence Estimation,RSSE)是 SE 機制的典型代表[7]。
RSSE是目前針對低信噪比、長序列周期條件下偽隨機捕獲算法中比較有效的一種。但當(dāng)SNR值下降時,對數(shù)似然比(LLR)值會受到噪聲的影響,使得RSSE機制與原有的序列捕獲機制的硬判決相比沒有什么優(yōu)勢。尤其是對于長周期序列,或是序列的生成多項式中非零項較多時,算法的捕獲性能急劇下降。
為了提高RSSE類的序列捕獲算法在低信噪比下(尤其對于捕獲長PN序列)的性能,文中提出一種基于狀態(tài)積累遞歸軟序列估計(SARSSE)的序列捕獲算法。通過在RSSE前端加入狀態(tài)積累移位寄存器的設(shè)計,可以提高算法捕獲效率。對于多個PN周期而言,由于每個PN序列周期內(nèi)伴隨發(fā)送信號的噪聲都是相互獨立的。所以將每個PN序列發(fā)送的前n個接收比特疊加在一起可以改善初始狀態(tài)的估計,從而改善文獻(xiàn)[7]信道輸出信噪比(SNR)和LLR的值,最終能夠在低SNR下得到較好的PN序列捕獲性能。改善了RSSE機制的捕獲性能。
如圖1所示,SARSSE捕獲機制包括5個功能塊:SISO譯碼器、狀態(tài)累積寄存器、軟碼片寄存器、PN序列生成器以及積分判決電路。SISO譯碼器在接收到與PN序列的給定碼片相關(guān)聯(lián)的軟信道輸出采樣之后估計相應(yīng)的LLR軟輸出。除了這個碼片的內(nèi)信息(即直接從信道接收到的信息)之外,還可以利用外信息,外信息是由軟碼片寄存器中的延遲單元(稱為軟碼片延遲單元,SCDU)中所存儲的由以前接收到的碼片值所計算得到的LLR值構(gòu)成。因此若可用過去時刻的軟信息對當(dāng)前時刻的軟信息加強,必須將SCDU構(gòu)造成線性反饋移位寄存器(LFSR)的結(jié)構(gòu)形式,該過程需利用序列生成多項式g(x),這樣才能使得當(dāng)前時刻軟信息的計算可以利用過去時刻的軟信息積累。SCDU的數(shù)目與PN序列生成器中的延遲單元的數(shù)目相同,將SISO譯碼器的軟輸出送到軟碼片寄存器的最左邊的SCDU,并丟棄最右邊的SCDU中的軟LLR值。SCDU用來存儲連續(xù)的碼片瞬時LLR值,并且采用該LLR的計算連續(xù)的碼片值。與此同時,與PN序列的給定碼片相關(guān)聯(lián)的軟信道輸出采樣還將送入狀態(tài)累積寄存器中。當(dāng)接收信噪比較高時,SARSSE機制可以在一個周期之內(nèi)捕獲到PN碼,那么狀態(tài)累積寄存器將不起作用。但是當(dāng)SNR低時,SARSSE機制無法在一個PN碼周期之內(nèi)完成捕獲,此時將上一周期在狀態(tài)累積寄存器中存儲的碼片值與當(dāng)前輸入的軟信道輸出采樣值相加,然后再將相加的值送入SISO譯碼器進(jìn)行處理。
圖1 SARSSE捕獲機制
圖1中SISO譯碼器需要軟信道輸出信息以及SISO譯碼器以前估計的LLR值所提供的外信息來計算軟輸出,從而更新軟碼片寄存器中的值。在單用戶情況下,標(biāo)準(zhǔn)的捕獲模型是
式中:Zk是捕獲模塊接收到的對應(yīng)于ck的噪聲抽樣信號,并且αk是信道衰落幅度。nk是單邊功率譜密度為N0的零均值加性高斯白噪聲(AWGN)。用Ec代表發(fā)送的碼片能量,且代表每碼片的SNR。
ck是擴頻序列,并且假設(shè)ck是由一個r-級LFSR產(chǎn)生的,這個寄存器的生成多項式可以表示為
式中,D代表單位延時算子。每個生成器系數(shù)g1,g2,…,gr(共r個系數(shù))表示是否存在反饋連接線(1表示存在,0表示不存在),其中有 M 個系數(shù){s1,s2,…,sM=r,1≤si≤r}為1,而其他的系數(shù)均為0。由于擴頻通信系統(tǒng)通常用+1來表示0,并且利用碼片值取為{+1,-1}的二進(jìn)制擴頻序列進(jìn)行通信,所以PN序列生成器輸出的是符號{+1,-1}。因此,現(xiàn)在用域{+1,-1}上定義的模2乘運算替換域{1,0}上的常規(guī)模2加運算,如圖1中所示。并且,PN序列生成器的輸出符號服從以下的遞歸公式
軟信道輸出信息是信道輸出為Zk條件下的ck的LLR值,即
式中,Lc=代表信道的可靠值。在式(4)中,L(ci)是隨機變量ci的LLR值,其計算式為
如果沒有有關(guān)ci的先驗信息,那么有L(ci)=0。
由圖1中可知,在計算當(dāng)前時刻軟信息的時候利用了過去時刻的軟信息積累。根據(jù)生成多項式(2)的遞歸關(guān)系以及圖1中軟碼片寄存器中SCDU的反饋連接,用于增強ci的正確譯碼概率的外信息可以近似表示為
假設(shè) Le(c-∞)= … =Le(c-2)=Le(c-1)=0 ,其中L(yi-1),L(yi-2),…,L(yi-r)是 SISO 譯碼器以前的 r個軟輸出。
最后,利用式(4)中的信道輸出信息和式(6)中的外信息,可以得到與ci相關(guān)聯(lián)的SISO譯碼器軟輸出為
利用式(7)可以估計出完整PN序列的前r個連續(xù)碼片值。
可見,ci的軟信息積累依賴于信道的可靠值,當(dāng)SNR低時,軟信息并不會隨著遞歸深度的增加而增加。因此,SARSSE機制在SISO譯碼器之前增加了狀態(tài)累積移位寄存器,狀態(tài)累積移位寄存器的初始值為0。當(dāng)沒有在一個PN碼周期之內(nèi)捕獲到PN序列時,狀態(tài)累積移位寄存器中的值會與下一個PN碼周期的信道輸入值相加。由于兩次PN碼周期期間的噪聲是相互獨立的,所以有
顯然,信道的可靠性增加了,也即改善了SISO譯碼器輸入內(nèi)信息的可靠性,從而改善了整個機制的捕獲性能。
用仿真來驗證提出的SARSSE捕獲機制。仿真結(jié)果主要基于生成多項式為g(D)=1+D+D3+D4+D13和g(D)=1+D2+D5的PN序列。首先比較了與正確判決PN序列的某個指定碼片值的極性相關(guān)的可靠性。橫坐標(biāo)是接收到的歸一化碼片數(shù)(l/r);縱坐標(biāo)是判決可靠性,定義為SISO譯碼器輸出(公式(7)的計算結(jié)果)的絕對值。圖2顯示了由生成多項式g(D)=1+D+D3+D4+D13產(chǎn)生的PN序列的捕獲性能,用兩種機制進(jìn)行捕獲(RSSE和SARSSE)。
圖2 RSSE和SARSSE的判決可靠性比較
通過在AWGN(加性高斯白噪聲)環(huán)境下的仿真,來驗證上文提出的SARSSE捕獲機制。仿真結(jié)果主要基于生成多項式為f(D)=1+D+D3+D4+D13的PN序列。首先比較了兩種捕獲機制在改進(jìn)前后的可靠性,該可靠性是指正確判決PN序列的某個指定碼片值,具體定義為SISO譯碼器的輸出絕對值,判斷可靠性是通過式(7)計算的。圖2是信噪比為-2 dB時,在第二個周期其判斷可靠性的積累情況。隨著序列積累過程的進(jìn)行,軟信息不斷地增加,從而兩種算法的判斷可靠性在理論上應(yīng)該持續(xù)積累,但從仿真結(jié)果可以看出,信道環(huán)境的信噪比為-2 dB時,RSSE機制的判斷可靠性已經(jīng)不會像SARSSE機制那樣隨著接收序列數(shù)的增加而變大,因此SARSSE機制在低信噪比時可靠性優(yōu)于RSSE序列捕獲算法。
圖3中通過計算利用不同的序列狀態(tài)數(shù)對序列進(jìn)行捕獲后,對序列進(jìn)行糾錯的效果來考量算法的捕獲能力,從而對比了兩種算法(RSSE和SARSSE)的捕獲性能。仿真序列的生成多項式為f(D)=1+D+D3+D4+D13。圖中的結(jié)果再次驗證了SARSSE捕獲機制在低信噪比環(huán)境下的捕獲可靠性能好于RSSE捕獲算法。從圖3中的曲線對比可以看出,當(dāng)SNR較高時,使用相同的遞歸積累數(shù)(例如積累數(shù)L都為1 Sa或者10 Sa,1 Sa表示一個序列狀態(tài)),SARSSE機制相對于RSSE機制的每碼片的SNR增益大約為1 dB;并且當(dāng)SNR繼續(xù)降低時,增加遞歸積累數(shù)并不能再繼續(xù)改善RSSE機制的系統(tǒng)性能,因此此時的SARSSE機制的SNR增益更加明顯,L=40 Sa時的SNR增益達(dá)到了2 dB。
圖3 RSSE和SARSSE相對于單位碼片信噪比的誤碼率性能
筆者提出了改善的RSSE捕獲方法——SARSSE算法,并且研究了SARSSE機制對PN序列的捕獲性能。仿真結(jié)果顯示SARSSE捕獲算法在低SNR環(huán)境下對PN序列的捕獲可靠性好于RSSE算法,可以在硬件復(fù)雜度增加不大的情況下,在低SNR環(huán)境下進(jìn)一步改善系統(tǒng)的捕獲性能。
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