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        單比特壓縮感知幀定時(shí)同步

        2018-08-01 07:45:52卿朝進(jìn)萬東琴陽慶瑤
        關(guān)鍵詞:度量比特重構(gòu)

        王 維,卿朝進(jìn),萬東琴,陽慶瑤

        西華大學(xué) 電氣與電子信息學(xué)院,成都 610039

        1 引言

        作為數(shù)字通信系統(tǒng)的重要組成部分,幀定時(shí)同步是一直以來的研究熱點(diǎn)[1-2]。幀定時(shí)同步的性能直接影響通信系統(tǒng)性能,錯(cuò)誤的幀定時(shí)同步將造成數(shù)據(jù)信息難以恢復(fù)。然而,日益增加的高數(shù)據(jù)速率需求使得幀定時(shí)同步面臨挑戰(zhàn),是當(dāng)前通信系統(tǒng)亟待解決的問題之一[3-5]。

        現(xiàn)有的相關(guān)法[6]、最大似然法[7-11]等幀定時(shí)同步方法的接收信號(hào)采樣速率需滿足采樣定理。隨著人們對(duì)高數(shù)據(jù)速率需求的日益增加,急切需要高采樣速率的模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器(Analog-to-Digital Converter,ADC)。然而,高的采樣速率導(dǎo)致系統(tǒng)高的能量消耗,造成ADC設(shè)計(jì)難度增加。文獻(xiàn)[2]提出了一種基于壓縮感知(Compressed Sensing,CS)的幀定時(shí)同步方法。相對(duì)于現(xiàn)有非壓縮感知幀定時(shí)同步方法,文獻(xiàn)[2]方法降低了系統(tǒng)的采樣速率,在一定程度上減少了系統(tǒng)的能量消耗,緩解了ADC設(shè)計(jì)難度。相對(duì)于壓縮感知技術(shù),“單比特壓縮感知”[12]僅保留觀測(cè)值的符號(hào)信息,其量化過程通過簡單的電平比較器實(shí)現(xiàn),可進(jìn)一步降低系統(tǒng)的能量消耗,降低模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器的設(shè)計(jì)難度。

        為此,在文獻(xiàn)[2]的基礎(chǔ)上,本文將單比特壓縮感知技術(shù)引入到幀定時(shí)同步中,提出了一種基于單比特壓縮感知的幀定時(shí)同步方法。提出方法首先將接收信號(hào)映射到幀定時(shí)變換域,并在幀定時(shí)變換域?qū)邮招盘?hào)進(jìn)行單比特的壓縮采樣;隨后,根據(jù)二進(jìn)制迭代硬閾值(Binary Iterative Hard Thresholding,BIHT)算法[13],利用采樣到的比特流重構(gòu)出用于幀定時(shí)同步的定時(shí)度量;最后,根據(jù)相關(guān)法幀定時(shí)同步準(zhǔn)則[6],搜索重構(gòu)到的定時(shí)度量,找到幀定時(shí)同步的索引位置。分析與仿真結(jié)果表明,相對(duì)于壓縮感知幀定時(shí)同步方法,在相同的正確同步概率情況下,提出方法所用比特?cái)?shù)更少;同時(shí),提出方法的量化過程僅需電平比較器,降低了ADC設(shè)計(jì)難度。

        2 單比特壓縮感知

        本文將單比特壓縮感知技術(shù)引入到幀定時(shí)同步中。下面,首先對(duì)單比特壓縮感知技術(shù)進(jìn)行介紹。

        單比特壓縮感知技術(shù)在2008年由Boufounos和Baraniuk提出[12],其量化模型為:

        其中,x是N×1的矢量,Φ是M×N的測(cè)量矩陣,y是對(duì)觀測(cè)值進(jìn)行單比特量化后的 M×1的矢量,即y=[ ]

        y1,y2,…,yMT,sign(·)表示符號(hào)函數(shù)。根據(jù)文獻(xiàn)[7],單比特壓縮感知的重構(gòu)過程可表示為:

        其中,Y=diag(y)表示以矢量y的元素為對(duì)角元素的對(duì)角陣。

        目前,基于單比特CS的重構(gòu)算法主要有固定點(diǎn)連續(xù)(Fixed Point Continuation,F(xiàn)PC)算法[14]、二進(jìn)制FPC[12]、匹配符號(hào)追蹤(Matching Sign Puisuit,MSP)算法[15]、限制步長收斂(Restricted Step Shrinkage,RSS)算法[6]、二進(jìn)制迭代硬閾值(Binary Iterative Hard Thresholding,BIHT)算法等。在上述算法中,BIHT算法是一種一階算法,是從標(biāo)準(zhǔn)CS重構(gòu)算法中的迭代硬閾值(Iterative Hard Thresholding,IHT)算法[16]發(fā)展而來的。該算法因其運(yùn)行速度快,信號(hào)重構(gòu)效果好,收斂性強(qiáng)等特點(diǎn)[13],而被廣泛應(yīng)用。鑒于此,本文采用BIHT算法對(duì)幀定時(shí)同步的壓縮采樣信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)處理。

        3 單比特壓縮采樣幀定時(shí)同步方法

        3.1 單比特壓縮采樣

        根據(jù)文獻(xiàn)[17],Zadoff_Chu序列是一種恒包絡(luò)零自相關(guān)(Constant Amplitude Zero Auto-Correlation,CAZAC)序列,具有恒定的幅值特性、良好的自相關(guān)屬性以及良好的互相關(guān)屬性。因此,本文采用Zadoff_Chu序列作為訓(xùn)練序列。

        根據(jù)文獻(xiàn)[1],在采用非壓縮感知幀定時(shí)同步方法的情況下,接收機(jī)接收到的信號(hào)矢量r可以被表示為:

        其中,r為N×1的接收信號(hào)矢量。c=(c0,c1,…,cL-1)表示長度為L的訓(xùn)練序列,d=(dL,dL+1,…,dN-1)表示長度為 N-L的數(shù)據(jù)信息;cd=(c0,c1,…,cL-1,dL,dL+1,…,dN-1)表示c和d的連接,T(·)表示循環(huán)移位運(yùn)算,m表示待估計(jì)的幀的起始位置,即接收信號(hào)采樣序列與本地訓(xùn)練序列進(jìn)行滑動(dòng)相關(guān),然后搜索相關(guān)峰來獲得;n=(n0,n1,…,nN-1)為高斯噪聲,其組成元素ni,i=0,1,…,N-1是均值為0,方差為σ2的高斯隨機(jī)變量,圖1為幀定時(shí)同步的起點(diǎn)示意圖。

        圖1 幀定時(shí)同步的起點(diǎn)示意圖

        根據(jù)文獻(xiàn)[1],定時(shí)度量可表示為:

        (4)中,上標(biāo)“T”表示轉(zhuǎn)置運(yùn)算,(·)modN表示每次對(duì)接收信號(hào)截取長度N。取

        其中

        c~由c和1×( N-L )的零向量串接形成,即

        矢量x由定時(shí)度量Sc(0 ,r),Sc(1 ,r),…,Sc(N -1,r)組成,定時(shí)度量的幅度值 |Sc(0 ,r)|,| Sc(1 ,r)|,…,| Sc(N -1,r)|只有少部分非零,其余的為零,是典型的稀疏信號(hào),或可壓縮信號(hào)。根據(jù)單比特壓縮感知原理,單比特壓縮采樣可表示為:

        式(8)中,Y~表示單比特量化后的測(cè)量矢量。

        3.2 定時(shí)度量重構(gòu)

        本文采用BIHT算法對(duì)幀定時(shí)同步的定時(shí)度量進(jìn)行重構(gòu)處理。根據(jù)文獻(xiàn)[14,18-19],目標(biāo)函數(shù)為ΦT(Y~-sign(Φxl)),將重構(gòu)定時(shí)度量的估計(jì)值映射到l2范數(shù)超球面上({ x ∈RN:‖x‖2=1} )。信號(hào)初始值取x0=0,則BIHT算法的迭代計(jì)算公式為:

        其中,τ表示控制梯度下降步長的可調(diào)參數(shù),Y~表示測(cè)量值的符號(hào),A(xl)表示當(dāng)前信號(hào)估計(jì)值xl的測(cè)量值符號(hào),即A(xl)=sign(Φ xl)。然后,通過硬閾值函數(shù)獲取信號(hào)估計(jì)值的K稀疏表征信號(hào),即

        BIHT算法重構(gòu)定時(shí)度量的模型可表示為:

        其中,[·]_表示負(fù)函數(shù),u⊙v表示u與v的點(diǎn)積,(u ⊙v)i=uivi,ui與vi均為標(biāo)量。通過計(jì)算單邊l1范數(shù)最小,可以確保得到 yˉ⊙(Φ x )≥0。

        定時(shí)度量的重構(gòu)過程如下所述[18]:

        輸入:單比特觀測(cè)值Y~,觀測(cè)矩陣Φ,映射A,最大迭代次數(shù)lmax。

        步驟1初始化x0=0,迭代次數(shù)l=0。

        步驟2梯度計(jì)算βl+1=xl+ΦT(Y~-A(xl))。

        步驟3硬閾值運(yùn)算并映射到單位球上xl+1=ηK(βl+1),(其中,ηK(·)為非線性算子,它將保留βl+1的前K個(gè)最大元素,其余元素置為零)。

        步驟4計(jì)算nnz=‖Y~ - A(xl+1)‖0,比較符號(hào)不一致的個(gè)數(shù)。

        步驟5更新迭代次數(shù)l=l+1。

        步驟6若l<lmax且nnz>0時(shí),返回執(zhí)行步驟2;否則執(zhí)行步驟7。

        步驟7輸出xl+1=U(xl+1),其中U(v)=v‖v‖2。

        根據(jù)上述算法,當(dāng)重構(gòu)的定時(shí)度量與原來采樣值符號(hào)一致或者迭代次數(shù)達(dá)到最大時(shí),BIHT算法終止迭代。

        3.3 幀同步

        根據(jù)相關(guān)法幀定時(shí)同步準(zhǔn)則,在對(duì)定時(shí)度量進(jìn)行重構(gòu)之后,搜索重構(gòu)到的矢量x~中幅度最大值的索引,找到幀定時(shí)同步的索引位置m~,即:

        相對(duì)于文獻(xiàn)[2]方法,由于單比特壓縮,提出方法的量化過程僅需要簡單的電平比較器,這將會(huì)降低模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器設(shè)計(jì)的難度。

        4 實(shí)驗(yàn)仿真及分析

        為驗(yàn)證提出的單比特壓縮感知幀定時(shí)同步方法的有效性,給出相應(yīng)的數(shù)值仿真。根據(jù)文獻(xiàn)[20],信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)可表示為:

        其中,Ps表示信號(hào)的功率,Pn表示噪聲的功率。

        4.1 提出方法與文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[6]方法性能比較

        為了驗(yàn)證提出方法的有效性,本節(jié)將提出方法與文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[6]方法性能同時(shí)進(jìn)行比較。其中,文獻(xiàn)[2]為傳統(tǒng)壓縮感知幀定時(shí)同步方法,文獻(xiàn)[6]為傳統(tǒng)的“相關(guān)法”(非壓縮感知幀定時(shí)同步方法)。文獻(xiàn)[6]所述的“相關(guān)法”,其接收信號(hào)采樣速率需滿足奈奎斯特采樣定理;相對(duì)于文獻(xiàn)[2]和本文提出方法的壓縮采樣,文獻(xiàn)[6]方法的ADC設(shè)計(jì)更為困難。

        4.1.1 正確同步概率的比較

        在采樣所需的比特?cái)?shù)相同的情況下,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證提出方法相對(duì)于文獻(xiàn)[2]方法(傳統(tǒng)壓縮感知幀定時(shí)同步方法)和文獻(xiàn)[6]方法(傳統(tǒng)的“相關(guān)法”,即非壓縮感知幀定時(shí)同步方法)的有效性。其中,文獻(xiàn)[6]和文獻(xiàn)[2]方法均采用16 bit量化器(采樣序列的實(shí)部和虛部分別進(jìn)行16 bit量化)。由于沒有壓縮采樣,文獻(xiàn)[6]方法所需的比特?cái)?shù)為32N;文獻(xiàn)[2]方法所需的比特?cái)?shù)為32M′(其中M′為文獻(xiàn)[2]方法測(cè)量次數(shù))??紤]提出方法與文獻(xiàn)[2]方法所需比特?cái)?shù)目相同,有M=32M′(其中M為所需比特開銷,即提出方法測(cè)量次數(shù))??紤]文獻(xiàn)[6]方法與考慮提出方法(或文獻(xiàn)[2]方法)所需比特?cái)?shù)目相同,取文獻(xiàn)[6]方法的幀長為N′時(shí),有M=32N′。

        仿真中,取訓(xùn)練序列長度L=64,幀長度N=2L=128,M′=N′=48,M=32M′=1 536。特別地,仿真給出了正確同步概率的比較的一個(gè)特例。將在4.2和4.3節(jié)分別驗(yàn)證不同訓(xùn)練序列長度L和測(cè)量次數(shù)M對(duì)正確同步概率的影響,驗(yàn)證提出方法的普適性,仿真結(jié)果如圖2所示。

        圖2給出了正確同步概率與信噪比的關(guān)系曲線,從圖2可知:

        圖2 正確同步概率與信噪比的關(guān)系曲線

        (1)當(dāng)SNR≥25 dB時(shí),提出方法與文獻(xiàn)[2]方法和文獻(xiàn)[6]方法均能達(dá)到近似為100%的正確概率。這說明在高SNR情況下(如該仿真所述的SNR≥25 dB),提出方法與文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[6]方法均能達(dá)到較高的同步概率。

        (2)當(dāng)SNR<20 dB時(shí),在相同正確同步概率情況下,提出方法所需的SNR低于文獻(xiàn)[2]方法和文獻(xiàn)[6]方法所需的SNR。如,取正確同步概率近似為100%時(shí),提出方法所需的SNR約為0 dB,而文獻(xiàn)[2]方法所需的SNR約為15 dB,文獻(xiàn)[6]方法所需的SNR約為25 dB。這從另外一個(gè)方面表明,在相同SNR情況下,提出方法獲得了更大的正確同步概率,即相對(duì)于文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[6]方法,提出方法改善了幀定時(shí)同步的正確同步概率。如,取SNR=5 dB時(shí),提出方法的正確同步概率約為100%;而文獻(xiàn)[2]方法的正確同步概率約為0.56,文獻(xiàn)[6]方法的正確同步概率約為0.11。

        4.1.2 所需比特?cái)?shù)比較

        在提出方法的正確同步概率不小于文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[6]方法的正確同步概率時(shí),對(duì)比所需的比特?cái)?shù)。取N=2L=128,仿真結(jié)果對(duì)比如圖3所示。

        圖3 幀定時(shí)同步所需比特?cái)?shù)與信噪比的關(guān)系曲線

        圖3 給出了幀定時(shí)同步所需比特?cái)?shù)與信噪比的關(guān)系曲線,從圖3可知:

        (1)在提出方法的正確同步概率不小于文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[6]方法的正確同步概率時(shí),對(duì)于相同SNR,提出方法的幀定時(shí)同步所需比特?cái)?shù)均少于文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[6]方法的幀定時(shí)同步時(shí)所需的比特?cái)?shù)。如SNR=5 dB時(shí),提出方法幀定時(shí)同步所需比特?cái)?shù)為512 bit;而文獻(xiàn)[2]方法幀定時(shí)同步所需比特?cái)?shù)為2 048 bit,文獻(xiàn)[6]方法幀定時(shí)同步所需比特?cái)?shù)為2 560 bit。

        (2)相對(duì)于文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[6]方法,提出方法的量化過程僅需電平比較器,降低了ADC設(shè)計(jì)的難度。

        為進(jìn)一步驗(yàn)證提出方法相對(duì)于文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[6]方法的正確同步概率改善具有普適性,下面通過數(shù)值實(shí)驗(yàn)分別驗(yàn)證同步序列訓(xùn)練長度L和測(cè)量次數(shù)M對(duì)正確同步概率的影響。

        4.2 訓(xùn)練序列的長度L對(duì)正確同步概率的影響

        在采樣所需的比特?cái)?shù)相同的情況下,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證提出方法相對(duì)于文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[6]方法在不同訓(xùn)練序列長度L的情形下的有效性。取壓縮采樣與量化后的比特開銷為M=2 048bit,幀長N=256,訓(xùn)練序列長度L分別考慮三種不同情形,即L=64,L=96和L=128。文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[6]方法仍考慮16 bit量化器,即 M′=N′=。仿真結(jié)果對(duì)比如圖4所示。

        圖4 同步序列長度L的改變對(duì)仿真結(jié)果的影響

        圖4 給出了不同訓(xùn)練序列長度L情況下正確同步概率與信噪比的關(guān)系曲線,從圖4可知:

        (1)隨著L的增大,獲得接近100%的正確同步概率所需的SNR隨之減小。如為獲得近似100%的正確同步概率,提出方法在 L=64時(shí),需SNR>5 dB;而當(dāng)L=128時(shí),提出方法僅需要SNR>0 dB。類似的結(jié)果,也適用于文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[6]所述的幀定時(shí)同步方法。

        (2)在相同SNR情況下,提出方法較文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[6]方法改善了正確同步概率(仿真給出的3種情形均有相同的結(jié)論)。如SNR=0 dB,L=96時(shí),提出方法的正確同步概率約為100%;而文獻(xiàn)[2]方法的正確同步概率約為0.27,文獻(xiàn)[6]方法的正確同步概率約為0.05。

        (3)根據(jù)(1)、(2)的分析,在相同的比特開銷情況下,提出方法改善了幀定時(shí)同步的正確同步概率。同時(shí),由于單比特量化,提出方法量化過程僅需要電平比較器,提出方法相對(duì)于文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[6]方法降低了ADC設(shè)計(jì)的難度。

        4.3 測(cè)量次數(shù)M對(duì)正確同步概率的影響

        保證比特開銷相同,在幀長度N和訓(xùn)練序列長度L相同的情況下,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證提出方法相對(duì)于文獻(xiàn)[2]方法在不同測(cè)量次數(shù)M的情形下的有效性。取幀長度N=256,訓(xùn)練序列長度L=64。取壓縮采樣與量化后的比特開銷為Mbit,即提出方法的測(cè)量次數(shù)為M(測(cè)量次數(shù)M分別考慮三種不同的情形,M=1 024,M=2 048和 M=4 096);文獻(xiàn)[2]方法仍考慮16 bit量化器,為了便于區(qū)分,將文獻(xiàn)[2]方法的測(cè)量次數(shù)表示為 M′,M′也考慮三種不同的情形,,仿真結(jié)果對(duì)比如

        圖5所示。

        圖5 測(cè)量次數(shù)M的改變對(duì)仿真結(jié)果的影響

        圖5 給出了不同測(cè)量次數(shù)M情況下正確同步概率與信噪比的關(guān)系曲線,從圖5可知:

        (1)隨著M的增大,獲得接近100%的正確同步概率所需的SNR隨之減小。如為獲得近似100%的正確同步概率,提出方法在M=1 024時(shí),需SNR>15 dB;而當(dāng)M=4 096時(shí),提出方法僅需要SNR>10 dB。類似的結(jié)果,也適用于文獻(xiàn)[2]所述的幀定時(shí)同步方法。

        (2)在相同SNR情況下,提出方法較文獻(xiàn)[2]方法改善了正確同步概率(仿真給出的三種情形均有相同的結(jié)論)。如SNR=10 dB時(shí),提出方法在M=1 024時(shí),正確同步概率約為0.99;而文獻(xiàn)[2]方法在M′=32時(shí),正確同步概率約為0.15。

        (3)根據(jù)(1)、(2)的分析,在相同的比特開銷情況下,提出方法改善了幀定時(shí)同步的正確同步概率;在相同正確同步概率情況下,提出方法所用比特?cái)?shù)更少。同時(shí),由于單比特量化,提出方法量化過程僅需要電平比較器,再次驗(yàn)證了提出方法相對(duì)于文獻(xiàn)[2]方法降低了ADC設(shè)計(jì)的難度。

        5 結(jié)論

        本文提出一種基于單比特壓縮感知的幀定時(shí)同步方法,以減少幀定時(shí)同步時(shí)所需的比特?cái)?shù),降低模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器設(shè)計(jì)的難度。該方法首先對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行單比特的壓縮采樣,然后,對(duì)采樣到的比特流進(jìn)行重構(gòu)得到幀定時(shí)同步的定時(shí)度量,最后,根據(jù)定時(shí)度量的最大幅度值索引找到幀的起始位置。研究結(jié)果表明,相對(duì)于文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[6]所述的幀定時(shí)同步方法,在相同正確同步概率情況下,提出方法所需比特?cái)?shù)更少;在相同的比特開銷時(shí),提出方法相對(duì)于文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[6]可改善幀定時(shí)同步的正確同步概率。同時(shí),提出方法的量化過程僅需要電平比較器,降低了模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器設(shè)計(jì)難度。仿真結(jié)果驗(yàn)證了提出方法的有效性。

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