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        恒模盲均衡算法在運載器通信系統(tǒng)中的應用

        2018-09-01 02:21:12劉經(jīng)宇劉麗霞郭梓甲
        航天控制 2018年4期
        關鍵詞:均衡器均方步長

        李 健 劉經(jīng)宇 劉麗霞 陳 亮 郭梓甲

        北京控制與電子技術研究所,北京 100038

        在運載器發(fā)射前,運載器飛行控制系統(tǒng)通過有線電纜與地面測試系統(tǒng)完成大量信息交互。然而,有線電纜具有體積大、產(chǎn)品損耗率高、成本高和保障性高等缺點,難以滿足新一代運載器運載能力提升需求。基于運載器與地面測試系統(tǒng)無線通信方式可有效解決上述問題。鑒于無線通信易受多徑衰落和敵方干擾,信道呈現(xiàn)出頻率選擇性[1],接收端將產(chǎn)生嚴重的碼間干擾[2-5],通信誤碼率高,因而需要有效的信道、均衡技術來消除或者減少碼間干擾的作用。運載器通信系統(tǒng)信道模型見圖1。如圖1所示,運載器飛行控制系統(tǒng)將要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)編碼調制后經(jīng)過天線發(fā)送出去,地面測試系統(tǒng)通過天線接收發(fā)送端發(fā)送的數(shù)據(jù)并經(jīng)過譯碼解調后恢復原始信息,無線信號在傳輸過程中因反射、折射、繞射等發(fā)生信號相位疊加造成接收端產(chǎn)生碼間干擾,通信的可靠性大大降低。

        因此,為解決運載器飛行控制系統(tǒng)與地面測試系統(tǒng)在無線通信過程中因多徑效應帶來的碼間干擾問題,提出了自適應均衡算法。

        傳統(tǒng)的均衡算法是基于收發(fā)雙方都知道的訓練序列來調整均衡器的抽頭系數(shù),由于信道的時變特性在實際使用中需反復發(fā)送訓練序列[6],大大降低系統(tǒng)的有效性。而盲均衡算法無需訓練序列,利用接收到信號序列的統(tǒng)計特性即可對信道進行均衡,大大提高了頻帶利用率。恒模盲均衡(CMA)算法一般采用固定步長因子,其算法的穩(wěn)態(tài)均方誤差大,收斂速度慢,存在局部收斂的問題[3-4],對時變非線性信道的均衡效果不理想。步長在算法的收斂過程中起重要作用,步長過大,均衡器抽頭系數(shù)在最優(yōu)值附近一個較大范圍內來回抖動而無法進一步收斂,出現(xiàn)較大的剩余誤差;步長過小,算法收斂速度和跟蹤速度變慢,剩余誤差變小,信號恢復效果不佳。因此,要解決均衡中收斂速度和穩(wěn)態(tài)特性相互制約的問題,需要對原有算法進行優(yōu)化。本文在傳統(tǒng)CMA算法基礎上提出一種優(yōu)化CMA算法,將原來固定步長改為可變步長,并對誤差函數(shù)重新定義,理論分析和仿真結果表明,優(yōu)化算法收斂速度快,穩(wěn)態(tài)均方誤差更低,均衡后的信號恢復效果明顯。

        1 傳統(tǒng)CMA算法

        1.1 傳統(tǒng)CMA算法原理

        恒模盲均衡(CMA)算法不需要發(fā)送序列,僅利用發(fā)送信息的統(tǒng)計特性就可無差錯地恢復原始信息[7]。然后通過步長因子和誤差控制量的約束不斷更新均衡器的權系數(shù),以使均衡算法誤差收斂并恢復原始發(fā)送信息。盲均衡器系統(tǒng)原理見圖2。

        圖2中信源的原始輸入序列為s(n);未知的時變的離散時間傳輸信道為h(n);加性高斯白噪聲用n(n)表示;觀測接收序列為x(n),即均衡器的輸入序列;均衡器的輸出序列為y(n)。圖中均衡器是采用抽頭延遲線模型的線性均衡器,其抽頭數(shù)為2N+1,w(n)為抽頭系數(shù)。

        CMA算法是一種簡單且易于實現(xiàn)的盲均衡算法[2]。其代價函數(shù)見式(1)。

        J(w)=E{[|y(n)|2-R]2}

        (1)

        其中,R=E{|s(n)|4}/E{|s(n)|2},是輸入信號的高階統(tǒng)計量;y(n)=WH(n-1)X(n);上標H表示Hermit轉置。均衡器誤差函數(shù)見式(2),抽頭系數(shù)向量的更新公式見式(3)。

        e(n)=y(n)[R-|y(n)|2]

        (2)

        w(n)=w(n-1)+μe(n)x(n)

        (3)

        其中,μ為步長因子。均方誤差MSE是衡量算法收斂性的一個重要標準,定義見式(4)。

        MSE(n)=E{|e(n)|2}

        (4)

        1.2 傳統(tǒng)CMA算法性能仿真

        為研究傳統(tǒng)CMA算法的均衡效果,基于Matlab軟件仿真平臺分析其性能。仿真共發(fā)送了7000bit數(shù)據(jù)并經(jīng)4QAM調制,信道用H(z)=1+0.3z-1-0.3z-2+0.1z-3-0.1z-4模擬運載器與地面測試系統(tǒng)多徑信道。均方誤差MSE隨信噪比SNR的變化曲線見圖3。由圖3可知增大信噪比可以減少穩(wěn)態(tài)均方誤差,當信噪比SNR=15dB時,穩(wěn)態(tài)均方誤差約為1.2;當信噪比SNR=25dB時,穩(wěn)態(tài)均方誤差約為0.8,隨著信噪比的增大,穩(wěn)態(tài)均方誤差逼近0.75,信噪比的提高對改善系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)均方誤差效果不太明顯。綜合考慮實際系統(tǒng)小型化、低功耗需求,將信噪比取值為25dB。隨著信號長度N的增大,均方誤差MSE逐漸減小直至收斂,考慮信號長度在N=1000以內快速收斂,且隨著信號長度的增加系統(tǒng)的運算量越大,所以取數(shù)據(jù)長度為4000。均衡器的抽頭數(shù)為11,略大于多徑信道的階數(shù)。

        圖3 SNR對均衡性能仿真結果

        在上述條件下,研究μ對均方誤差的影響。步長μ對均衡性能仿真結果見圖4。當選取較大步長μ=0.01,則均衡器需要每次較大幅度地調整抽頭系數(shù),算法收斂速度快,穩(wěn)態(tài)均方誤差較大;當選取較小步長μ=0.0001,均衡器每次調整抽頭系數(shù)幅度較小,算法收斂較慢,穩(wěn)態(tài)均方誤差較??;當選取步長μ=0.001時,算法的收斂速度和穩(wěn)態(tài)均方誤差較為合適,均衡器抽頭系數(shù)接近最優(yōu)值。

        圖4 步長μ對均衡性能仿真結果

        2 優(yōu)化后的CMA算法

        2.1 優(yōu)化CMA算法與理論分析

        因此,在式(3)基礎上做一定優(yōu)化設計,將誤差函數(shù)、均衡器抽頭系數(shù)重新定義,并把固定步長改為變步長,算法誤差函數(shù)每次更新迭代公式見式(5),均衡器抽頭系數(shù)迭代更新見式(6),步長因子迭代更新公式見式(7)。

        (5)

        w(n)=w(n-1)+μe′(n)x(n)

        (6)

        μ(n)=αμ(n-1)+βE[e′(n)2]

        (7)

        式(7)中,0<α<1,β為比例因子,用來保證步長因子的取值范圍在算法收斂區(qū)間內,本次仿真中α取0.99,β取0.0001。下面從理論上分析優(yōu)化算法的性能:

        1)運算量:比較式(3)和(6),算法每次迭代,優(yōu)化算法比傳統(tǒng)CMA均衡算法少一次平方運算,但需計算新的步長因子,所以運算量略微大于傳統(tǒng)CMA算法。

        2)收斂性:由式(2)和(5)可知

        (8)

        (9)

        (10)

        由式(10)知改進后的穩(wěn)態(tài)誤差e′(n)也收斂,且優(yōu)化后的穩(wěn)態(tài)誤差比傳統(tǒng)CMA算法小,收斂速度可根據(jù)適當調整α和β值來解決。

        2.2 優(yōu)化CMA算法性能仿真

        針對傳統(tǒng)CMA算法收斂速度和穩(wěn)態(tài)剩余誤差不能同時達到最小的問題,研究了CMA算法優(yōu)化設計,并對比傳統(tǒng)CMA和優(yōu)化CMA算法做相應仿真分析。由圖3和4的仿真結果可知,信號源經(jīng)過4QAM調制后,K=11,SNR=25dB,μ=0.001,傳統(tǒng)算法在運載器與地面測試系統(tǒng)信道下算法性能呈現(xiàn)較優(yōu),現(xiàn)對比傳統(tǒng)算法和優(yōu)化算法下的均衡性能。

        4QAM調制后的發(fā)送信號見圖5,QAM調制將發(fā)送的4000bit序列映射成星座圖。均衡器的輸入信號見圖6,調制后的信號經(jīng)過多徑信道和高斯加性白噪聲信道后星座圖散開,信號難以恢復。

        圖6 均衡器輸入信號

        傳統(tǒng)CMA均衡后的信號見圖7,將帶有噪聲和多徑疊加的信號經(jīng)過傳統(tǒng)自適應盲均衡器后,多徑效應較弱,星座圖較為緊湊,能夠恢復出原信號,但伴隨著零星誤碼。優(yōu)化CMA均衡后的信號見圖8,噪聲和多徑信號經(jīng)過優(yōu)化CMA盲均衡器后星座圖更緊湊,能夠恢復出原信號。傳統(tǒng)CMA和優(yōu)化CMA剩余誤差對比見圖9,由圖可見優(yōu)化CMA算法收斂速度和穩(wěn)態(tài)均方誤差能夠同時達到最優(yōu),優(yōu)化算法穩(wěn)態(tài)剩余誤差趨近于0,解調后的信號較為理想。

        圖7 傳統(tǒng)CMA均衡后的信號

        圖8 優(yōu)化CMA均衡后的信號

        圖9 傳統(tǒng)CMA和優(yōu)化CMA剩余誤差對比

        3 結論

        為實現(xiàn)運載器飛行控制系統(tǒng)和地面測試系統(tǒng)高可靠連續(xù)無線數(shù)據(jù)傳輸需求,針對無線通信多徑衰落造成的碼間干擾等問題,研究了時域自適應恒模盲均衡算法(CMA),并針對傳統(tǒng)CMA算法均衡效果難以達到高可靠運載器飛行控制系統(tǒng)和地面測試系統(tǒng)無線通信需求,提出了CMA優(yōu)化算法。理論分析與仿真結果表明,優(yōu)化后的算法比傳統(tǒng)CMA算法均衡效果好,算法收斂速度更快,穩(wěn)態(tài)誤差更小,收斂后的星座圖更為緊湊,均衡后的信號恢復效果明顯,可滿足運載器發(fā)射前與地面測試系統(tǒng)高可靠通信,提高新一代運載器機動性、靈活性。

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