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        高動態(tài)場景下頻率估計器的設計與實現(xiàn)*

        2019-01-23 11:49:54蘇泳濤
        通信技術 2019年1期
        關鍵詞:導頻級聯(lián)復雜度

        稅 敏 , 蘇泳濤 , , 曹 歡,,4

        (1.重慶郵電大學通信與信息工程學院,重慶 400065;2.中國科學院計算技術研究所無線通信技術研究中心,北京 100190;3.移動計算與新型終端北京市重點實驗室,北京 100190;4.中國科學院大學,北京 100190)

        0 引 言

        新的5G標準中,提出了隨時、隨地接入的概念,擬引入衛(wèi)星網(wǎng)絡對各個地區(qū)進行覆蓋。衛(wèi)星常分為高軌、中軌和低軌衛(wèi)星。高軌衛(wèi)星與地面處于相對靜止狀態(tài),其本身運動造成的多普勒頻移較小。但是,當用戶包含高鐵、飛機等高速運動的物體時,它的相對運動造成的多普勒頻偏為104~105Hz。不同于高軌衛(wèi)星,中軌和低軌衛(wèi)星由于本身的高速運動會造成較大的多普勒頻移,若地面終端也是高速運動的終端,那么在衛(wèi)星通信過程中,信號經(jīng)信道傳輸時,會因高速運動造成較大的頻偏和相移,使得信號到達接收端無法正常解調(diào)和譯碼。尤其是低軌衛(wèi)星,移動速度非常快,自身造成的多普勒頻移為105~106Hz[1]。將這種處于相對高速運動的狀態(tài),簡稱“高動態(tài)”。高動態(tài)場景下,多普勒頻移不僅大,還因徑向速度和加速度隨時間不斷的變化,而呈現(xiàn)高階時變特性[2-3]。因此,在進行正常通信前,必須對接收的信號進行估計與補償,才能有效恢復原始的基帶信號,保證可靠的通信。

        高動態(tài)場景下的載波頻偏主要是多普勒頻偏。時域經(jīng)典的頻偏估計算法包括M&M算法[4]、Kay算法[5]和L&W算法[6]。理論上均具有超過0.2倍符號速率的估計范圍,但均達不到解調(diào)譯碼所需精度。L&R算法[7]和Fitz[8]算法精度較高,但是估計范圍小。文獻[9-10]設計了一種采用M&M算法、L&R算法和細估計算法級聯(lián)的頻率估計器,使頻偏從符號速率的20%逐級收斂。該方法級聯(lián)次數(shù)較多,因此實現(xiàn)復雜度較高。文獻[11]采用頻率誤差檢測算法和L&R算法級聯(lián)完成頻偏估計,存在精度和復雜度不可兼得的問題。文獻[12]設計了一種采用類M&M算法和ML估計算法實現(xiàn)信號的頻率捕獲,需要多次運用復數(shù)相乘和復數(shù)相加,計算復雜度高。

        針對高動態(tài)場景的特點和以上頻率估計器計算復雜度高、頻偏捕獲范圍小、估計精度低等缺點,本文設計了一種高動態(tài)場景下的頻率估計器,提出了優(yōu)化后的多級級聯(lián)頻偏估計算法?;谧罴逊栭g隔理論優(yōu)化粗估計算法復雜度,利用Kay算法思想擴大了細估計算法的估計范圍。

        1 系統(tǒng)架構和模型描述

        1.1 系統(tǒng)架構描述

        衛(wèi)星通信系統(tǒng)架構如圖1所示,包括空間段、地面段和用戶端。空間段由一個或多個衛(wèi)星組成,作為通信中繼站,主要起透明轉(zhuǎn)發(fā)、星上處理等作用。地面段通常由核心網(wǎng)、地面網(wǎng)絡控制中心和信關站組成,主要起資源分配,波束、頻譜管理,衛(wèi)星姿態(tài)監(jiān)控等管理和控制的作用。用戶段由用戶終端組成。其中,衛(wèi)星速度根據(jù)軌道高度[13],通過開普勒第三定律計算所得。用戶終端速度常見數(shù)值,如波音747飛機約940 km/h,普通高鐵約300 km/h,快艇速度約60 km/h。

        圖1 高動態(tài)衛(wèi)星網(wǎng)絡架構

        多普勒頻移主要是由衛(wèi)星和用戶終端的相對運動引起。多普勒頻移的表達式可表示為:

        其中,fd是多普勒頻移,f是載波頻率(本文f采用Ka頻段頻率30 GHz),Vd是衛(wèi)星與用戶終端間的徑向相對速度,c是光速。由式(1)和網(wǎng)絡中各網(wǎng)元的屬性參數(shù)可計算出表1數(shù)據(jù)。

        表1 不同場景下多普勒頻移參數(shù)

        根據(jù)表1可以看出,低軌的多普勒問題最嚴重,本文研究重點關注低軌中典型場景的頻譜估計。寬帶衛(wèi)星通信頻段采用Ka頻段(20~40 GHz),不同場景下多普勒頻移參數(shù)大致如表1所示。在飛機場景下,若采用低軌衛(wèi)星作為通信中繼站,則多普勒頻移是載體和衛(wèi)星的疊加,717.5~777.4 kHz。高動態(tài)場景下,多普勒頻移不僅大,還存在高階變化率,僅飛機多普勒漂移達到1 700 Hz/s。為保證接收到的信號能正確解調(diào)和譯碼,在此之前需完成信號的估計和補償。顯然,高動態(tài)場景下的頻偏估計和補償最突出。

        1.2 信號通信模型

        一個完整的數(shù)字通信系統(tǒng)由發(fā)射機、空口信道和接收機三大部分組成,如圖2所示。

        圖2 數(shù)字通信系統(tǒng)

        信號到達接收端經(jīng)下變頻、匹配濾波后完成同步。高動態(tài)場景下,定時同步和幀同步已取得顯著成果,本文只針對載波同步中頻率估計進行研究。定時同步和幀同步后,對信號經(jīng)過提取,此時信號可以表示為:

        其中A是信號幅度,本文取A=1,s(k)是經(jīng)相位調(diào)制后的第k個調(diào)制符號,T是符號周期,φ(kT)是由收發(fā)兩端載波頻率帶來的誤差,n(k)是復高斯白噪聲。

        由于接收信號中的調(diào)制信息具有與本地調(diào)制信息共軛相乘等于1的特點,即s(k)s*(k)=1。因此,表達式(1)可轉(zhuǎn)化為:

        在高動態(tài)場景下,頻偏具有高階變化率。通過泰勒級數(shù)對φ(kT)進行展開,在忽略3階以上項時,可得到:

        其中θ是初始相位,fd是多普勒頻移,f1、f2是頻偏的一階、二階變化率。本文暫不研究對變化率的估計,因此變化率造成的頻偏以擾動δ的形式體現(xiàn),即:

        設初始相位為0,且將噪聲部分作近似處理,可將表達式(3)轉(zhuǎn)化為:

        1.3 系統(tǒng)幀結構

        本文研究關注于寬帶多媒體業(yè)務,而DVBS2X協(xié)議[14]是常用的寬帶多媒體協(xié)議,因此本文基于此展開分析。DVB-S2X協(xié)議下行物理層幀結構如圖3所示。其中,幀頭包含SOF(26個符號)和PLS(64個符號)兩部分。PLS包含兩個信息字段MODCOD和TYPE字段,共7個符號。MODCOD段(5個符號)用于識別復序列前向糾錯幀的調(diào)制方式和FEC的碼率。TYPE段(2個符號)用于識別FEC的長度,并表明有無導頻(pilots)。物理層幀中每16個時隙后跟一段導頻,每個時隙90個符號,每段導頻長度為36個符號,導頻和幀頭主要用于接收端同步處理。由于不同的調(diào)制方式,每幀數(shù)據(jù)含有的導頻段數(shù)不同。例如:BPSK調(diào)制一幀數(shù)據(jù)含有11段導頻,QPSK調(diào)制一幀數(shù)據(jù)含有5段導頻。在輔助數(shù)據(jù)嚴重受限的情況下,如何充分利用幀頭和導頻,使接收端快速高效地實現(xiàn)同步成為該領域的一種挑戰(zhàn)。

        圖3 DVB-S2X系統(tǒng)下行物理層幀結構

        2 估計器和級聯(lián)算法的設計

        2.1 頻率估計器的設計

        頻率估計器的設計如圖4所示。接收端的同步包括定時同步、幀同步和載波同步。載波同步又分為頻率捕獲和相位跟蹤。在幀同步階段,利用本地序列對SOF和PLS做移位相關。將相關器的輸出分成N個長度為L(L取值至少大于1幀數(shù)據(jù)長度)的搜索窗進行峰值搜索,每段中必定存在一個最大峰值并作為候選。對第一個候選進行PLS解碼,推導出下一個SOF和PLS的位置。若推導的位置上SOF和PLS相關性足夠強,則幀同步成功;否則,繼續(xù)對下一個候選進行處理。幀同步后,已知幀頭和導頻的位置,此時可將其用于輔助載波同步。高動態(tài)場景下,多普勒頻偏較大,采用一步頻率估計算法較難達到相位跟蹤所能接受的頻偏門限。結合文獻[9-12]的思想,將頻率估計分兩步實現(xiàn),即粗估計模塊得到初始頻偏,并通過前饋結構實現(xiàn)頻點調(diào)整;細估計模塊進一步細化估計以獲得更高的精度。高動態(tài)環(huán)境下,多普勒頻移具有高階變化率。細估計模塊不僅要估計小頻偏,還需估計變化率。

        2.2 多級級聯(lián)算法設計

        2.2.1 粗估計算法設計

        文獻[12]指出,粗估計至少需要20幀才能將頻偏從20%減少到10-4。該算法在對接收序列求相關并進行累加得到累加相關函數(shù)時,需要多次復數(shù)共軛相乘和復數(shù)相加,計算復雜度較高。根據(jù)輻角的 范 圍 -π<2πLTΔf<π, 可 知 頻 偏 的 范 圍 為其中,f為符號速率,L是符號間的間隔。經(jīng)探索發(fā)現(xiàn),L取值越大,越能平滑噪聲的影響,從而算法估計精度越高,但是估計范圍也相應減小。因此,可以根據(jù)不同場景,選取不同的L值,以獲得更高的估計精度。DVB-S2X協(xié)議指出,總頻偏可能達到符號速率的20%,因此符號間間隔最大可取2。

        圖4 頻率估計器的設計

        根據(jù)L最大取值2的理論分析,可將相鄰數(shù)據(jù)求和并看作一個整體?;诖怂枷?,可對文獻[12]中算法進行優(yōu)化。優(yōu)化的算法步驟如下:

        (1)每兩個符號求和且看作一個整體:

        其中,Ns表述每段輔助數(shù)據(jù)長度,幀頭Ns=90,導頻Ns=36,[ ]表示取整。

        (2)對c(k)序列中各符號求相關,得到相關序列:

        (3)將S段相關序列求和,得到累積相關序列:

        (4)求解頻偏:

        輻角差Δm和權重因子wm分別為:

        其中,arg[]表示求輻角。

        2.2.2 細估計算法設計

        經(jīng)過粗估計與補償后,無法預知此時的頻偏為正值還是負值,而ML估計算法[12]無法高精度對0 Hz以下的頻偏進行估計,具有一定的局限性。在工程實現(xiàn)時,需要改進ML估計算法使其與粗估計算法級聯(lián),實現(xiàn)頻偏收斂。

        將每一段導頻塊求和后看作一個整體,表達式為:

        此時,相鄰導頻段被認為是相鄰符號,再利用Kay算法思想,利用相鄰符號的相位差求解頻偏,因此頻偏估計結果為:

        其中,NP表示導頻段的段數(shù);Ns表示每段導頻的長度,取36;Nd表示數(shù)據(jù)段長度,取1 440。由于|2πkTΔf|<π,因此該算法的理論估計范圍為與原算法估計范圍相比,改進后的算法具有其2倍的估計范圍。

        3 性能分析

        3.1 算法復雜度分析

        粗估計算法的優(yōu)化充分利用符號間的間隔L=2。將文獻[12]和本文中粗估計算法的計算復雜度進行對比,結果如表2所示。數(shù)據(jù)采用不同的調(diào)制方式,導頻段數(shù)不同,設為s段。達到粗估計精度所需要的數(shù)據(jù)幀數(shù)設為n幀。

        表2 優(yōu)化前后的算法復雜度對比

        3.2 仿真性能分析

        本文仿真參數(shù)如表3所示。

        DVB-S2X協(xié)議中指出,多普勒頻移變化率引起的抖動為30 kHz/s,超過表1中給出的不同場景下常用參數(shù)的數(shù)值。根據(jù)計算,傳輸一幀數(shù)據(jù)大約需要0.7 ms,在該段時間內(nèi)變化率引起的頻偏大約為21 Hz。因此,本文變化率引起的頻偏擾動δ,參考協(xié)議標準將其設為0~21的隨機數(shù)。DVB-S2X協(xié)議中還指出,總頻偏可能達到符號速率的20%,若符號速率為25 Msps,則頻偏為5 MHz。在載波頻率為30 GHz時,5 MHz的頻偏對應的相對速度為50 000 m/s,同樣也超過表1中給出的不同場景下常用參數(shù)的數(shù)值。通信系統(tǒng)中,不僅會因為相對運動產(chǎn)生頻偏,還會因為接收機與發(fā)射機的晶振不同等其他原因產(chǎn)生頻偏。因此,本文初始頻偏設為0.2倍符號速率(即5 MHz),其包含相對運動、硬件等造成的頻偏。

        表3 仿真參數(shù)

        圖5給出文獻[12]和本文中粗估計算法的頻偏估計均方根誤差對比結果。可以發(fā)現(xiàn),粗估計在0.2倍符號速率頻偏下,性能略有下降,但是隨著頻偏的減小,優(yōu)化后的性能更佳。

        圖5 粗估計算法歸一化均方根誤差對比

        圖6 為文獻[12]和本文中細估計算法仿真對比。1 kHz以上頻偏時,本文算法保持原算法精度;0~1 kHz時,與原算法相比,本文算法精度更高。0 Hz以下頻偏時,原算法無法對該類頻偏進行捕獲,而改進后的本文算法在該范圍內(nèi)仍具有較高的精度。相對來說,優(yōu)化后的細估計算法估計范圍擴大2倍。

        圖6 細估計算法歸一化均方根誤差對比

        通過100 000次測試,在0 dB時,頻偏為200 Hz(約為符號速率的10-6數(shù)量級),鏈路誤碼率接近0。圖7給出本文粗、細估計級聯(lián)和文獻[12]粗估計和本文細估計級聯(lián)的仿真曲線圖。對比圖中曲線,本文算法雖然在0.2倍符號速率頻偏時,性能略有下降,但是在0 dB時,頻率估計歸一化均方根誤差約10-7數(shù)量級。也就是說,大約偏離設定值20 Hz,遠小于譯碼門限。另外,0.05倍符號速率時,優(yōu)化后的級聯(lián)算法性能更優(yōu)。通過圖5和圖7可以看出,粗估計采用20幀將頻偏從20%降到10-5,再采用細估計將其收斂至10-7。經(jīng)仿真測試,正常解調(diào)譯碼所能接受的頻偏約為10-6。該估計器性能完全滿足解調(diào)譯碼的需求。

        圖7 級聯(lián)算法歸一化均方根誤差對比

        4 結 語

        高動態(tài)場景下多普勒頻移大,采用一步頻偏估計算法無法達到解調(diào)譯碼所需精度,故采用粗估計和細估計結合的思想實現(xiàn)頻偏收斂。優(yōu)化前的細估計算法無法實現(xiàn)級聯(lián)效果,優(yōu)化后的細估計算法在保持原有精度的條件下,頻偏估計范圍是優(yōu)化前的2倍。粗估計算法優(yōu)化后,與原算法精度相當?shù)耐瑫r,計算復雜度為優(yōu)化前的25%。優(yōu)化后的級聯(lián)算法將頻偏從20%收斂至10-7,而正常解調(diào)譯碼所能接受的頻偏約為10-6,充分說明該估計器具有較高的精度,完全能滿足接收端解調(diào)譯碼的需求。

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