任文成
(中國電子科技集團公司第五十四研究所,河北 石家莊 050081)
認知無線傳感器網(wǎng)絡(WSN)通過檢測“頻譜空穴”和機會頻譜接入方法充分利用頻譜,解決了WSN頻譜資源有限和固定頻譜分配而導致頻譜使用效率低的問題[1-2]。廣義多載波傳輸技術(GFDM)采用低旁瓣的非矩形信號作為成形脈沖,降低了帶外功率泄露,GFDM只需對一幀符號添加循環(huán)前綴,不必在每一個符號前面添加循環(huán)前綴,在避免了幀間干擾的同時提高了頻譜利用率[3],而且GFDM調制可有效利用離散頻域資源,以上特點使GFDM調制可用作認知無線傳感器網(wǎng)絡的底層傳輸技術。
然而GFDM調制各子載波不再保持正交性,將會引入子載波間干擾(ICI)[4],增加接收端算法的復雜度。文獻[5]提出了干擾抵消類算法,在加性白高斯噪聲信道(AWGN)下誤碼率與OFDM系統(tǒng)相似。本文研究在認知無線電傳感器網(wǎng)絡頻率選擇性信道環(huán)境下的GFDM信號檢測算法,并比較了迫零、匹配接收以及雙邊干擾抵消算法的性能。
圖1 GFDM系統(tǒng)發(fā)射機框圖
原型脈沖g(n)對于GFDM系統(tǒng)的抗符號間干擾和抗子載波間干擾性能至關重要。在GFDM系統(tǒng)中,第m個時隙的成形脈沖波形gm(n)由原型脈沖經過循環(huán)移位mN個數(shù)據(jù)形成,即:gm(n)=g(
圖2給出了連續(xù)三個時隙內的時域脈沖波形,N=24,采用升降因子為0.5的根升余弦脈沖。圖3為相鄰三個信道的子載波頻譜,相對于矩形脈沖高達-13 dB的旁瓣功率,此時脈沖旁瓣功率僅為-40 dB,意味著傳輸波形對多普勒頻移和頻偏更具魯棒性,但不足之處在于子載波間的頻譜喪失了正交性,自身引入了ICI干擾,增加了算法的復雜度。
圖2 連續(xù)三個時隙時域脈沖波形
圖3 相鄰子載波信號頻譜
為了便于敘述,將發(fā)射信號改寫為矩陣形式:x=AS,其中矩陣A∈CKM×NM包含了一幀中所有發(fā)送符號對應的循環(huán)移位脈沖波形。
圖4 匹配濾波算法框圖
與迫零檢測算法相反,匹配濾波檢測算法假設接收信號中只存在加性白高斯噪聲,忽視信道引入的多徑干擾。匹配濾波算法力圖使檢測后的輸出信號中的信噪比(SNR)最大化。由于該算法完全忽視了信道多徑干擾信號的存在,致使該算法對干擾信號非常敏感,惡化了信干噪比(SINR)指標,進而惡化誤碼率(BER)。
圖5 雙邊干擾抵消算法框圖
雙邊干擾抵消算法結合了串行干擾抵消和匹配濾波算法,在克服了匹配濾波算法中不能消除信道噪聲的缺點的同時,利用串行干擾抵消的策略最大化了檢測后的信噪比。
仿真采用64路子載波,每幀包括3個時隙,上采樣因子64,時隙長度256 μs,子載波間隔3 906 Hz,QPSK調制形式,脈沖成形波形為升降因子為0.5的根升余弦脈沖。采用兩種六徑信道模型,信道A相干帶寬為11.97 kHz,時延為0、2 μs、3 μs、4 μs、7 μs、11 μs,增益為0 dB、-7 dB、-6 dB、-22 dB、-16 dB、-20 dB;信道B相干帶寬為7.23 kHz,時延為0、3 μs、8 μs、11 μs、13 μs、21 μs,增益為0 dB、-7 dB、-15 dB、-22 dB、-24 dB、-19 dB。
圖6~圖8顯示了3種GFDM信號檢測在3種不同信道環(huán)境下的誤符號率。其中OFDM檢測采用最小均方誤差檢測算法。在3種信道環(huán)境中,匹配濾波算法忽視了干擾信號,其性能都是最差的。迫零算法的性能和雙邊干擾抵消算法的性能近似,但是迫零算法由于需要求矩陣偽逆,復雜度遠高于雙邊干擾抵消算法,但是后者的計算時延要比迫零算法大。同時還應注意到,在3種信道環(huán)境下,基于雙邊干擾檢測算法的GFDM系統(tǒng)性能非常接近于沒有子載波間干擾存在情況下的OFDM系統(tǒng)性能,但是GFDM系統(tǒng)的頻譜效率,帶外功率泄露遠優(yōu)于OFDM系統(tǒng)。
圖6 AWGN信道下GFDM和OFDM性能
圖7 信道A下的GFDM和OFDM性能
圖8 信道B下的GFDM和OFDM性能
廣義頻分復用(GFDM)調制解調技術由于具有較小的帶外功率泄露,能夠適用于離散的可用頻譜環(huán)境中,較OFDM系統(tǒng)更加適合于認知無線傳感器網(wǎng)絡應用,在未來無線通信網(wǎng)絡中會占有一席之地。對于頻率選擇性衰落信道環(huán)境下GFDM信號的檢測方案,基于雙邊干擾抵消的GFDM檢測算法在保留GFDM帶外功率泄漏小、頻譜利用率高等優(yōu)點的基礎上,誤碼率性能優(yōu)于迫零算法和匹配濾波檢測算法,接近于OFDM系統(tǒng)的誤碼率性能,而且算法的復雜度較低,利于后期工程實現(xiàn)。
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