孫 銘，侯艷麗，郭 鑫

(1.中國電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所，河北石家莊 050081；2.河北科技大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，河北石家莊 050018)

通信測距復(fù)合系統(tǒng)(簡稱復(fù)合系統(tǒng))可以同時(shí)完成信息傳輸和距離測量，降低了設(shè)備的復(fù)雜程度和功耗。由于擴(kuò)頻技術(shù)有著較高的測距精度和良好的抗干擾能力，所以擴(kuò)頻系統(tǒng)能夠完成通信任務(wù)和測距任務(wù)[1-2]。對于復(fù)合系統(tǒng)，通信性能和測距性能需要同時(shí)兼顧，而基于直擴(kuò)技術(shù)的復(fù)合系統(tǒng)為獲得好的通信性能和測距性能對偽隨機(jī)碼有著矛盾的需求?；谲洈U(kuò)頻技術(shù)的復(fù)合系統(tǒng)可以緩解這種矛盾需求，但通信效率很低。隨著具有更高傳輸速率的擴(kuò)頻技術(shù)-并行組合擴(kuò)頻技術(shù)(parallel combinatory spread spectrum,PCSS)的提出[3]，學(xué)者們逐漸展開關(guān)于PSCC的研究和應(yīng)用，主要集中于PCSS和各種多址方式的結(jié)合、PCSS的抗干擾能力分析以及PSCC的數(shù)據(jù)映射方法等，關(guān)于將PCSS應(yīng)用于復(fù)合系統(tǒng)的報(bào)道較少。數(shù)據(jù)映射是PCSS技術(shù)中的核心部分，決定了系統(tǒng)的傳輸性能。文獻(xiàn)[4]采用一種數(shù)據(jù)調(diào)制映射算法，但是存在解調(diào)不唯一的矛盾。文獻(xiàn)[5]提出了一種圖匹配法，該算法的信息數(shù)據(jù)計(jì)算量較大，不易實(shí)現(xiàn)。文獻(xiàn)[6]將基于r-組合的數(shù)據(jù)序列映射算法應(yīng)用在PCSS系統(tǒng)中，但是存在映射不全面的問題。文獻(xiàn)[7]提出了一種改進(jìn)的r-組合數(shù)據(jù)序列映射算法，解決了輸入數(shù)據(jù)全為0時(shí)不能映射的問題，但是當(dāng)參數(shù)出現(xiàn)變化時(shí)，未提出解決方法。文獻(xiàn)[8]提出一種基于r-組合的可控映射算法，解決了任意參數(shù)下發(fā)送數(shù)據(jù)為0時(shí)不能映射的問題。

本文將PCSS技術(shù)應(yīng)用于復(fù)合系統(tǒng)，并在文獻(xiàn)[8]的基礎(chǔ)上提出一種改進(jìn)的r_組合數(shù)據(jù)映射方法，同時(shí)采用改進(jìn)的時(shí)延估計(jì)算法進(jìn)行接收端的相關(guān)解擴(kuò)和到達(dá)時(shí)間差估計(jì)。

1 PCSS通信測距復(fù)合系統(tǒng)的一般模型

基于PCSS復(fù)合系統(tǒng)的模型如圖1所示。在發(fā)送端，待傳輸?shù)耐ㄐ艛?shù)據(jù)進(jìn)行k比特分組，每組(d1,d2,…,dk)數(shù)據(jù)進(jìn)行串/并轉(zhuǎn)換，同時(shí)序列發(fā)生器生成M個(gè)備選偽隨機(jī)序列(PN1,PN2,…,PNi,…,PNM)，基于這k比特?cái)?shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)映射算法從M個(gè)備選序列中選擇r個(gè)序列，并賦予他們一定的正負(fù)極性(qi∈(+1,-1),i=1,2,…,r)；然后將這r個(gè)序列進(jìn)行帶極性累加，得到待傳輸?shù)慕M合序列S，再對組合序列進(jìn)行數(shù)字調(diào)制后發(fā)送出去。

圖1 PCSS復(fù)合系統(tǒng)模型Fig.1 Model of PCSS composite system

(1)

式中：L表示擴(kuò)頻序列的長度；PNi(j)表示第i個(gè)擴(kuò)頻序列的第j個(gè)比特位。

在接收端，將數(shù)字解調(diào)恢復(fù)出的序列和本地的M個(gè)序列作相關(guān)運(yùn)算，得到系統(tǒng)的時(shí)延估計(jì)值，計(jì)算得到距離值，完成距離測量；同時(shí)估計(jì)出被使用的r個(gè)序列，進(jìn)而利用數(shù)據(jù)逆映射方法恢復(fù)通信數(shù)據(jù)，完成信息傳輸。

2 PCSS通信測距復(fù)合系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)

2.1 改進(jìn)的r-組合數(shù)據(jù)序列映射算法

k′=k+1+[log2(r+1)]，

(2)

(3)

2.1.1 基于改進(jìn)的r-組合數(shù)據(jù)序列映射

(4)

(5)

qi=(-1)bi， 1≤i≤r，

(6)

(7)

式中：qi表示第i個(gè)序列的極性；wi表示第i個(gè)序列的加權(quán)系數(shù)；PN0(j)表示參考序列PN0的第j個(gè)比特位；PNi(j)表示第i個(gè)擴(kuò)頻序列PNi的第j個(gè)比特位；bi是ds中第i位的比特值；Np是dp段轉(zhuǎn)化后的十進(jìn)制數(shù)；W為大于1的自然數(shù)。

(8)

(9)

2.1.2 基于改進(jìn)的r-組合數(shù)據(jù)序列逆映射

在PCSS接收端，將恢復(fù)的并行組合擴(kuò)頻序列分別與本地的(M+1)個(gè)備選序列作相關(guān)運(yùn)算，首先根據(jù)相關(guān)運(yùn)算結(jié)果確定參考序列PN0的極性、發(fā)送端選擇傳輸用的r個(gè)序列及其極性，再恢復(fù)數(shù)據(jù)dc，ds和dp。具體如下。

1)根據(jù)接收的序列與本地參考序列作相關(guān)運(yùn)算的結(jié)果，確定參考序列PN0的極性。

(10)

3) 根據(jù)r個(gè)相關(guān)峰值的極性可以恢復(fù)出ds部分的r比特?cái)?shù)據(jù)。

4) 將r個(gè)擴(kuò)頻序列根據(jù)編號由小到大進(jìn)行排序，判斷相關(guān)器輸出絕對值的最大值是否大于式(11)中的門限值TH，當(dāng)排在第i個(gè)序列相關(guān)器輸出絕對值最大且超過門限值TH時(shí)，則Np=i，將Np轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制數(shù)得到dp對應(yīng)的信息數(shù)據(jù)；當(dāng)相關(guān)器輸出絕對值均小于門限值時(shí)，則Np=0，dp對應(yīng)數(shù)據(jù)全為0。

(11)

2.2 偽隨機(jī)序列的選擇

在復(fù)合系統(tǒng)中，要求偽隨機(jī)序列的相關(guān)性要好，且有足夠長的碼周期和足夠多的獨(dú)立地址數(shù)[12-14]。Gold序列個(gè)數(shù)較多，結(jié)構(gòu)簡單易于實(shí)現(xiàn)，且有著良好的相關(guān)特性[15-16]，適用于擴(kuò)頻通信相關(guān)解擴(kuò)以及時(shí)延估計(jì)求解，是PCSS系統(tǒng)中常用的擴(kuò)頻序列。本文選擇Gold序列作為備選偽隨機(jī)序列。

2.3 改進(jìn)的廣義互相關(guān)算法

PCSS復(fù)合系統(tǒng)利用相關(guān)運(yùn)算進(jìn)行時(shí)延估計(jì)，輔助實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)-序列的逆映射。基于相關(guān)函數(shù)的時(shí)延估計(jì)算法較多，現(xiàn)有的通信測距復(fù)合系統(tǒng)中主要采用普通互相關(guān)算法[17]、廣義互相關(guān)算法[18-21]以及循環(huán)相關(guān)算法[22]等。其中，循環(huán)相關(guān)算法的性能最優(yōu)，但計(jì)算量較大，綜合考慮算法的性能以及運(yùn)算的復(fù)雜性，本文采用一種改進(jìn)的廣義互相關(guān)算法，減少了噪聲的影響，增大了主峰和次峰的相對值，其工作原理如圖2所示。

圖2 改進(jìn)的廣義互相關(guān)算法流程圖Fig.2 Flow chart of the improved generalized cross-correlation algorithm

圖2中，k1，k2為待確定的參數(shù)。k1值決定了信號和噪聲壓縮的倍數(shù)，為了削弱低信噪比下噪聲對信號的干擾，k1應(yīng)取任意小數(shù)；k2值決定了相關(guān)函數(shù)的峰值和算法的復(fù)雜度，當(dāng)k2為偶數(shù)時(shí)，得到的互相關(guān)峰值為正數(shù)，而為了保證時(shí)延估計(jì)結(jié)果能夠體現(xiàn)出擴(kuò)頻序列正、負(fù)2個(gè)極性，k2應(yīng)取奇數(shù)，且k2的值越大，算法的復(fù)雜度越高。c為信噪比，單位為dB，當(dāng)c=0時(shí)，指數(shù)部分等于1，結(jié)果是相關(guān)函數(shù)本身；當(dāng)c<0時(shí)，可同比例壓縮信號與噪聲的幅度；當(dāng)c>0時(shí)，相關(guān)函數(shù)能夠看作平方運(yùn)算。l表示經(jīng)過傅里葉逆變換后的函數(shù)。

3 仿真結(jié)果及分析

3.1 仿真參數(shù)的設(shè)置

在Matlab平臺(tái)上建立復(fù)合系統(tǒng)的仿真模型，假設(shè)高斯白噪聲信道。在改進(jìn)的r-組合數(shù)據(jù)序列映射方法中，設(shè)M=16，r=3，則k=12，k′=15，設(shè)式(4)中的常數(shù)項(xiàng)c取值為50，選擇6階平衡Gold序列(按順序標(biāo)號記為Gold1,Gold2,...,Gold17)作為備選擴(kuò)頻碼，其中，Gold17為參考序列。在改進(jìn)的廣義互相關(guān)算法中，設(shè)k1=0.001，k2=3。

信號頻率為15 MHz，載波頻率為150 MHz，采用16QAM調(diào)制，信噪比為-5 dB，隨機(jī)產(chǎn)生15位二進(jìn)制通信數(shù)據(jù)011011000000110，每個(gè)碼片周期采樣8個(gè)點(diǎn)，假設(shè)接收信號延遲4 000個(gè)采樣。

3.2 系統(tǒng)性能分析

在接收端將解調(diào)后的擴(kuò)頻序列經(jīng)過17個(gè)序列相關(guān)器，根據(jù)互相關(guān)函數(shù)峰值出現(xiàn)的時(shí)刻估計(jì)時(shí)延和“2.1.2”中基于改進(jìn)的r-組合數(shù)據(jù)序列逆映射方法恢復(fù)通信數(shù)據(jù)。相關(guān)運(yùn)算采用改進(jìn)的廣義互相關(guān)算法，并且和廣義互相關(guān)算法進(jìn)行比較，仿真結(jié)果如圖3所示。

圖3 SNR=-5 dB時(shí)延估計(jì)結(jié)果圖Fig.3 Time delay estimation results with SNR=-5 dB

在信噪比為-15～5 dB條件下，分析PCSS復(fù)合系統(tǒng)中的誤比特率性能，分別采用基于r-組合的映射方法和本文改進(jìn)的r-組合映射方法，PCSS復(fù)合系統(tǒng)的誤比特率如圖4所示。由圖4可以看出，改進(jìn)的r-組合的映射方法可以獲得較低的誤比特率；與基于r-組合的映射方法相比，性能略差，這是系統(tǒng)有效性提升的代價(jià)。具體地，從16個(gè)備選序列中選取3個(gè)序列進(jìn)行信息傳輸，改進(jìn)的r-組合映射算法能夠傳輸15比特信息數(shù)據(jù)，常規(guī)的r-組合映射算法可傳輸12比特信息數(shù)據(jù)，即改進(jìn)的r-組合映射算法比常規(guī)的r-組合的映射算法多傳輸3比特信息數(shù)據(jù)。

圖4 誤比特率曲線圖Fig.4 Bit error rate graph

4 結(jié) 語

通信測距復(fù)合系統(tǒng)能夠同時(shí)完成通信任務(wù)和測距任務(wù)，與同時(shí)使用單一的通信系統(tǒng)和測距系統(tǒng)相比，不僅降低了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的成本和復(fù)雜度，而且提高了系統(tǒng)的利用效率，擴(kuò)大了設(shè)備的應(yīng)用領(lǐng)域，在設(shè)備日益集成化、小型化的今天，具有廣闊的應(yīng)用前景?；赑CSS技術(shù)的高速率傳輸特性，本文將PCSS技術(shù)應(yīng)用于通信測距復(fù)合系統(tǒng)，針對PCSS通信測距復(fù)合系統(tǒng)展開研究，為進(jìn)一步提高系統(tǒng)的信息傳輸速率，提出一種改進(jìn)的r-組合數(shù)據(jù)序列映射算法；為提升PCSS復(fù)合系統(tǒng)在低信噪比下的檢測性能，利用改進(jìn)的廣義互相關(guān)算法進(jìn)行接收端的相關(guān)解擴(kuò)和時(shí)延估計(jì)。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)的r-組合數(shù)據(jù)序列映射方法實(shí)現(xiàn)了通信數(shù)據(jù)和偽隨機(jī)序列的完全映射，同時(shí)提高了數(shù)據(jù)的映射效率，使PCSS通信測距復(fù)合系統(tǒng)在滿足可靠性需求的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了更多比特?cái)?shù)據(jù)的映射，進(jìn)一步提高了復(fù)合系統(tǒng)的信息傳輸速率。與廣義互相關(guān)算法相比，改進(jìn)的廣義互相關(guān)算法在低信噪比下具有更好的時(shí)延估計(jì)性能，能更有效地輔助完成通信任務(wù)和測距任務(wù)。

本文從信息傳輸速率以及時(shí)延估計(jì)性能等方面對基于PCSS的通信測距復(fù)合系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，由于時(shí)間限制，本研究是在假設(shè)PCSS通信測距復(fù)合系統(tǒng)已經(jīng)精確同步的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，而復(fù)合系統(tǒng)的同步方式是一項(xiàng)任務(wù)量較大的工作，后續(xù)需要進(jìn)一步開展研究。