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(1.中國電子科技集團(tuán)公司 第五十四研究所,石家莊 050081;2.通信網(wǎng)信息傳輸與分發(fā)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,石家莊 050081)
隨著現(xiàn)代無線通信技術(shù)的發(fā)展,人們對復(fù)雜信道環(huán)境下的通信需求越來越高。但是,諸如低軌衛(wèi)星、地空通信、水聲通信、高速鐵路通信等信道環(huán)境下,密集多徑和大多普勒頻移同時(shí)存在,而現(xiàn)有的單載波與多載波通信在時(shí)頻干擾同時(shí)存在的條件下通信效果并不理想,需要復(fù)雜的信道均衡技術(shù)以及大量編碼設(shè)計(jì),大大增加了系統(tǒng)的復(fù)雜度[1]。近年來,基于分?jǐn)?shù)傅里葉變換的混合多載波技術(shù)引起了大量科研人員的關(guān)注,該技術(shù)從時(shí)頻平面考慮信道干擾,降低了多徑時(shí)延和大多普勒在單一維度上的影響。
本文基于4-WFRFT的混合載波系統(tǒng)自身的時(shí)頻抗干擾特性對信道中的多徑時(shí)延干擾和大多普勒進(jìn)行抑制,提高信號在時(shí)頻雙選信道的通信性能。另一方面為提升信號傳輸效率,運(yùn)用特殊的導(dǎo)頻設(shè)計(jì),提出相應(yīng)的波束成形算法,使通信信號循環(huán)前綴長度小于多徑時(shí)延長度的條件下,通信系統(tǒng)的性能進(jìn)一步提高。
本文提出了基于部分FFT-WFRFT的高效MMSE波束成形算法,主要運(yùn)用了混合載波系統(tǒng),部分FFT解調(diào)算法和基于MMSE的波束成形算法。
加權(quán)分?jǐn)?shù)傅里葉變換在經(jīng)典分?jǐn)?shù)傅里葉變換之后由C.C.Shih提出,由于WFRFT信號及其傅里葉變換加權(quán)值的可計(jì)算性以及快速傅里葉算法的可實(shí)現(xiàn)性,同時(shí)物理意義上與通信系統(tǒng)的時(shí)頻域具有相似性,加權(quán)分?jǐn)?shù)傅里葉變換在通信領(lǐng)域的研究逐漸成為熱點(diǎn)。
離散四項(xiàng)加權(quán)分?jǐn)?shù)傅里葉變換由原始時(shí)域信號,原始信號的傅里葉變換即原始信號的頻域形式[2-4],以及它們的反轉(zhuǎn),4種離散信號的加權(quán)值求得,具有分?jǐn)?shù)傅里葉變換的四周期性,簡化的表示形式為式(1):
Fα[x(n)]=ω0(α)x(n)+ω1(α)X(n)+
ω2(α)x(-n)+ω3(α)X(-n)
(1)
其中:X(n)為x(n)的離散傅里葉變換,x(-n)為X(n)的離散傅里葉變換,X(-n)為x(-n)的離散傅里葉變換,ωl(α)為加權(quán)系數(shù),可以由式(2)給出:
(2)
圖1為基于四項(xiàng)加權(quán)混合載波系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。
圖1 基于四項(xiàng)加權(quán)混合載波系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框[5]
設(shè)信道的脈沖響應(yīng)為hT(t),則傳遞函數(shù)為HT(ω),則經(jīng)過處理后的信號表示為式(3):
(3)
功率譜為式(4)所示:
(4)
本文應(yīng)用的混合載波系統(tǒng)均以四項(xiàng)加權(quán)分?jǐn)?shù)傅里葉變換為基本手段,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。
圖2 混合載波系統(tǒng)
通過系統(tǒng)結(jié)構(gòu)可以發(fā)現(xiàn)原始信號與OFDM系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)相似,只是在收發(fā)兩端對信號進(jìn)行了不同的變換,也即將信號看作α域上的信號,在信號的傳輸過程中同時(shí)考慮了時(shí)頻空間的傳輸,將時(shí)頻空間的混合干擾同時(shí)進(jìn)行抑制。另外計(jì)算方面WFRFT變換通過FFT實(shí)現(xiàn),實(shí)現(xiàn)手段簡單。因此,雙選信道下研究混合載波的干擾抑制問題具有重大意義。
傳統(tǒng)通信系統(tǒng)在接收端通過傅里葉變換將接收信號從時(shí)域變換到頻域,表示為式(5):
(5)
對接收端信號進(jìn)行分塊處理,接收信號的長度為N,平均分成Q等份,每一部分包含1/Q的有用信號,并且將每一塊信號進(jìn)行補(bǔ)零,使每一部分的長度與原信號一致為N,這樣每一部分中包含的有用信號為N/Q,經(jīng)過信道后每一部分的有用信號,即N/Q的干擾被平均分配到長度為N的補(bǔ)零信號上,最后將部分FFT的結(jié)果整合,與整體信號進(jìn)行一次傅里葉變換相比,提高了系統(tǒng)性能[6-7]。通過對整個(gè)采樣區(qū)間進(jìn)行分塊處理,可以實(shí)現(xiàn)對傳輸信號的局部處理和分析分塊形式表示為式(6)。
(6)
傳統(tǒng)的部分FFT解調(diào)算法將傳輸信號先進(jìn)行分塊處理,再進(jìn)行補(bǔ)零操作[8]。最后得到的為Q塊長度與原信號相同,且每一塊具有傳輸序列一部分信息信號,將信道對有用信息的影響分散到零符號上,通過這種處理,達(dá)到干擾抑制的效果。
本文提出一種基于最小均方誤差的部分FFT解調(diào)算法。在發(fā)送端經(jīng)過傅里葉反變換,信號變換到時(shí)域加入循環(huán)前綴后得到原始基帶信號。其中循環(huán)前綴是由原始信號反變換的最后幾位確定的,不考慮噪聲和干擾的情況下即接收信號應(yīng)滿足式(7)信號與信道沖激響應(yīng)的循環(huán)卷積形式。
(7)
其中:?為循環(huán)卷積的數(shù)學(xué)表達(dá)。
分塊解調(diào)處理的方法,對于信道的多普勒頻移有一定的抑制效果,并且在一定范圍內(nèi),隨著分塊數(shù)目的增加,對系統(tǒng)的提升作用越明顯[9]。但是隨著分塊數(shù)目繼續(xù)增加,系統(tǒng)性能的提升相對于系統(tǒng)復(fù)雜度增加不再明顯。通過傳統(tǒng)的部分FFT的研究,對于傳統(tǒng)信號的研究可以從局部進(jìn)行分析和處理。對傳輸信號分兩塊x1(n)和x2(n)進(jìn)行處理,分別表示為式(8)和式(9):
x1(n)=x(n),n=0,...,N/2-1
(8)
x2(n)=x(n+N/2),n=0,...,N/2-1
(9)
其中:x1(n)和x2(n)分別對應(yīng)信號的前N/2和后N/2符號。經(jīng)過傅里葉反變換和加循環(huán)前綴以及后續(xù)處理后通過天線發(fā)送。
在接收端經(jīng)過與接收端相反的處理后得到基帶信號去循環(huán)前綴和傅里葉反變換后分別表示為式(10)和式(11):
y1(n)=y(n),n=0,...,N/2-1
(10)
y2(n)=y(n+N/2),n=0,...,N/2-1
(11)
分塊后x1(n)的循環(huán)前綴是x2(n)的最后幾位,而的x2(n)循環(huán)前綴是x1(n)的最后幾位。為滿足循環(huán)卷積的性質(zhì)需要使用特殊的導(dǎo)頻設(shè)計(jì),使分段后的接收信號可以由(12)~(14)表示:
(12)
(13)
(14)
y1(n)=x1(n)*h(n)+vm
(15)
導(dǎo)頻的設(shè)計(jì)如下[5]:保證導(dǎo)頻信號的DFT變換即X(k)=DFT[x(n)]在k為奇數(shù)時(shí)X(k)=0。經(jīng)過傅里葉變換后x1(n)=x2(n)。按照前文分析,對導(dǎo)頻設(shè)計(jì)進(jìn)行仿真實(shí)現(xiàn),如導(dǎo)頻的時(shí)域形式所示:隨機(jī)生成的導(dǎo)頻序列設(shè)計(jì)奇數(shù)位為0,偶數(shù)位隨機(jī),經(jīng)過DFT變換后結(jié)果前半部分與后半部分的頻域仿真結(jié)果相同,最后全0結(jié)果為兩部分的差值,即滿足了發(fā)送端信號前后兩部分相同的要求,實(shí)現(xiàn)了最初的導(dǎo)頻設(shè)計(jì),對于分塊數(shù)不同的情況,需要進(jìn)行其他的導(dǎo)頻設(shè)計(jì)形式。
圖3 導(dǎo)頻設(shè)計(jì)
接收端天線系統(tǒng)由按一定規(guī)則(如線陣、圓陣)排列的天線陣元組成的空間陣列天線。根據(jù)一定的波束成形準(zhǔn)則,選擇合適的自適應(yīng)波束成形算法自適應(yīng)的調(diào)節(jié)各陣元權(quán)值,根據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則加權(quán)得到最優(yōu)的輸出信號。陣列天線波束成形即是陣列天線的權(quán)值決定的,求得權(quán)值向量,讓波束主瓣方向?qū)?zhǔn)有用信號,零陷或低旁瓣對準(zhǔn)干擾方向[10]。若信道環(huán)境不改變,波束成形求得的最優(yōu)權(quán)不需調(diào)整,現(xiàn)代無線通信系統(tǒng)中信道具有快速時(shí)變多徑傳輸?shù)奶匦裕枰粩嘧赃m應(yīng)調(diào)整最優(yōu)權(quán),跟蹤并抑制信道變化產(chǎn)生的干擾。
自適應(yīng)波束成形算法中,陣列的權(quán)值系數(shù)一般根據(jù)一定的準(zhǔn)則選取合適的代價(jià)函數(shù)實(shí)現(xiàn),不同的自適應(yīng)波束成形算法選用不同的代價(jià)函數(shù)。常用的波束成形算法有,最小均方誤差準(zhǔn)則(MMSE)、最大信號干擾噪聲準(zhǔn)則(SINR)、最大似然比準(zhǔn)則(ML)、最小噪聲方差準(zhǔn)則(MNV)、線性約束最小方差準(zhǔn)則(LCMV)等[11-12]。
本文利用基于MMSE的波束成形算法,與傳統(tǒng)的部分FFT算法不同,本文通過導(dǎo)頻設(shè)計(jì)在發(fā)送端使得信號的前后兩部分完全相同,在多徑時(shí)延長度小于信號長度一半時(shí),在接收端,由于只有前一部分受到多徑時(shí)延的影響,前后兩部分的信號將有一定的差異,通過最小化均方誤差算法求解天線陣元的自適應(yīng)權(quán)值使信道中的多徑時(shí)延干擾對信號傳輸?shù)挠绊懽钚?并與傳統(tǒng)的OFDM系統(tǒng)[13-14]進(jìn)行了性能對比。
按照上述條件考慮多徑時(shí)延長度小于信號長度一半且大于循環(huán)前綴長度的情況,在接收端設(shè)計(jì)線性排列的陣列天線,根據(jù)陣列信號處理的相關(guān)內(nèi)容,設(shè)計(jì)接收陣元間隔為λ/2,λ為電磁波的波長。按照上述導(dǎo)頻信號的設(shè)計(jì),在接收端將接收信號進(jìn)行分塊處理。如下圖所示,接收到的信號可以表示為式(16):
(16)
其中:M為接收陣元的數(shù)目,k為長度為n的信號的序號。在多徑時(shí)延的長度不同時(shí),可以根據(jù)多徑時(shí)延與信號長度的比值,設(shè)計(jì)相應(yīng)的導(dǎo)頻,改變分塊數(shù)目,本文考慮多徑時(shí)延小于信號長度一半的情況,即考慮分塊數(shù)Q=2的情況。接收端信號分成兩部分后,只有Y1(k)在去掉循環(huán)前綴后由于剩余部分仍有多徑時(shí)延的影響產(chǎn)生ISI,而Y2(k)在去掉循環(huán)前綴后不受多徑時(shí)延的影響,在不考慮干擾的情況下,經(jīng)過變換后的兩部分接收信號相同。
在混合載波系統(tǒng)中,發(fā)送端將分?jǐn)?shù)域信號通過α階的分?jǐn)?shù)傅里葉變換變換至?xí)r域,在接收端利用混合載波系統(tǒng)的時(shí)頻抗干擾特性,將信號經(jīng)過α-1階的分?jǐn)?shù)傅里葉變換,將干擾平均分配到時(shí)頻域平面上進(jìn)行分?jǐn)?shù)域處理。將Y2(k)在接收方向上的信號看作參考信號,求出使Y1(k)與Y2(k)的均方誤差最小情況下的最優(yōu)權(quán)值,通過加權(quán)處理使得信號受到的ISI影響最小,達(dá)到抑制符號間干擾的目的接收端系統(tǒng)模型如圖4所示。
圖4 接收端系統(tǒng)模型
假設(shè)信號的波達(dá)方向已知為a(θ),則參考信號在接收方向上的信號為aH(θ,k)Y2(k),誤差信號表示為式(17),天線陣列上的自適應(yīng)權(quán)值為w,接收端根據(jù)MMSE準(zhǔn)則,可以由式(18)表示:
E(k)=aH(θ,k)Y2(k)-wHY1(k)
(17)
(18)
其中:E(k)表示由于多徑時(shí)延大于循環(huán)前綴長度而產(chǎn)生的ISI影響。
對上式進(jìn)行求解可得最有權(quán)表示為式(19)所示:
wopt=RY1-1RY1 Y2(k)·a(θ,k)
(19)
其中:RY1為Y1(k)的自相關(guān)矩陣,RY1Y2(k)為Y1(k)和Y2(k)的互相關(guān)矩陣,通過數(shù)據(jù)積累可以求出。分別由式(20)和式(21)表示:
(20)
(21)
其中:NT為接收信號的快拍數(shù),可以表示NT·N·Ts時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)累積。
假設(shè)Y1(k)和Y2(k)相互獨(dú)立,導(dǎo)頻信號X1(k)=X2(k)且與噪聲不相關(guān),誤差為Qk,則MMSE波束成形由公式(22)給出:
wMMSE=(RH+Rv1+RQ)-1RH·a(θ)
(22)
RH=E[H(k)HH(k)]是信道空間向量的自適應(yīng)矩陣,Rv1為自適應(yīng)矩陣的噪聲矩陣,RQ是自適應(yīng)矩陣與符號間干擾相關(guān)的誤差矩陣。
本節(jié)中,通過蒙特卡洛仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本章所提算法,仿真中,選擇的天線陣元數(shù)目為M,導(dǎo)頻符號長度為N=512,信號映射方式為QPSK映射,信道模型選取4徑RA模型多徑數(shù)據(jù),最大時(shí)延為0.6 μs,假設(shè)采樣周期為0.02 μs,則多徑時(shí)延的最大符號數(shù)為30,循環(huán)前綴數(shù)為16,假設(shè)最大多普勒頻移為100 Hz。接收端M個(gè)接收天線陣元線性排列,相鄰陣元間隔λ/2,混合載波系統(tǒng)選擇調(diào)制階數(shù)為α=0.5,干擾噪聲為加性高斯白噪聲,波達(dá)方向假設(shè)為直射方向即為0度,其它三徑方向分別為45度、90度、135度。
圖表示了在4徑RA信道下經(jīng)過部分FFT解調(diào)后單天線接收情況下的誤碼率比較,通過仿真結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),雙選信道條件下,信噪比相同時(shí),基于加權(quán)分?jǐn)?shù)傅里葉變換的混合載波系統(tǒng)中信號的誤碼率較低,圖表示了天線數(shù)為8的情況下的兩種系統(tǒng)的誤碼率比較,通過仿真結(jié)果可以看出,相同誤碼率條件下,混合載波系統(tǒng)的信噪比與OFDM系統(tǒng)相比低2~3 dB?;旌陷d波系統(tǒng)中,信號的傳輸效率較高,加入基于MMSE的波束成形算法后,信號的傳輸誤碼率明顯降低,傳輸性能有明顯提高。圖表示了不同天線數(shù)目的情況下,兩系統(tǒng)的誤碼率比較,可以看出隨著天線數(shù)目的增加,混合載波系統(tǒng)和OFDM系統(tǒng)的傳輸效率均改善顯著,但是考慮實(shí)際系統(tǒng)的復(fù)雜程度,以及相應(yīng)硬件的計(jì)算能力,天線個(gè)數(shù)達(dá)到一定數(shù)目后,需要通過其它信道均衡技術(shù)對信道的抗干擾特性進(jìn)一步改善。
圖5 單天線下不同載波系統(tǒng)下的性能比較
圖6 天線數(shù)M=8不同載波系統(tǒng)的性能比較
圖7 天線數(shù)M=4,8,16時(shí),不同載波系統(tǒng)的性能比較
另一方面,本文中使用的循環(huán)前綴的數(shù)目小于多徑時(shí)延的數(shù)目,循環(huán)前綴符號所占傳輸信號的比例由5.8%降到3.1%。
本文提出了一種高效的抗ISI波束成形算法,通過對導(dǎo)頻信號的設(shè)計(jì),使傳輸信號在時(shí)域可以表示為前后相同的兩部分,在多徑時(shí)延較大的情況下,傳統(tǒng)的通信系統(tǒng)通過增加循環(huán)前綴的長度抑制ISI干擾。隨多徑時(shí)延的增加,信號的傳輸效率降低。而本文在循環(huán)前綴長度小于多徑時(shí)延時(shí),通過對部分接收信號的分析,將接收信號后半部分沒有ISI干擾的部分作為參考信號,與疊加有ISI干擾的信號通過最小均方算法,在接收端得到使ISI干擾最小化的最有權(quán)值,根據(jù)波束成形算法的理論抑制了ISI的影響,同時(shí)利用混合載波系統(tǒng)中時(shí)頻抗干擾特性,對多普勒產(chǎn)生的CFO也有一定的抑制作用,提升了系統(tǒng)的時(shí)頻抗干擾特性。
[1] 梅 林.加權(quán)類分?jǐn)?shù)傅里葉變換及其在通信中的應(yīng)用[D]. 哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2010.
[2] Mei L, Sha X, N, et al. The Research on the Application of 4-WFRFT in Communication System[J]. Science in China, 2010, 53.
[3] 韓旸子,韓 軍,高嶺軍. 高速飛行器環(huán)境下頻偏估計(jì)算法的研究[J]. 無線電工程,2017,47(3):27-30.
[4] 李 勇.快速時(shí)變信道下基于WFEFT和部分FFT的傳輸方法[D]. 哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2014.
[5] Mei L, Sha X, Zhang N. The Approach to Carrier Scheme Convergence Based on 4-Weighted Fractional Fourier Transform[J]. IEEE communication letters, 2010:14(6).
[6] 李 勇,劉愛俠.基于混合載波系統(tǒng)的載波間干擾抑制算法[J].無線電通信技術(shù),2016,42(3):42-45.
[7] Gema Pinero. MMSE Beamformer Based On Partial FFT Demodulation For OFDM Underwater Acoustic Communication[C].Eurasip-ISSN 2076-1465, August 2012.
[8] Y Li X Sha K.Wang. Low Complexity Equalization of HCM Systems with DPFFT Demodulation over Doubly-Selective Channels[C].IEEE Signal Processing. 2014:21(7).
[9] Yerramalli S, Stojanovic M, Mitra U. Partial fft demodu-lation: A detection method for doppler distorted ofdm systems[C]. in Signal Processing Advances in Wireless Communications(SPAWC), 2010 IEEE Eleventh International Workshop on,June 2010, 1-5.
[10] 賈潔民.基于MUSIC算法的相干信號DOA估計(jì)研究[M]. 西安:西安電子科技大學(xué), 2015.
[11] 李 鈺. OFDM系統(tǒng)波束成形研究[D]. 杭州:浙江大學(xué), 2007.
[12] Yu Li,Yujie Gu,Kangsheng Chen. A beamforming algorithm based on virtual sub-carriers and pilots sub-carriers for OFDM system with adaptive antenna array[J]. Journal of circuits and systems, 2008,13(5).
[13] 李煜國,多徑瑞利信道下OFDM信號的識別方法[D]. 西安:西安電子科技大學(xué), 2009.
[14] Lee Y, Sollenberger N R. Adaptive antenna arrays for OFDM systems with cochannel interference[C], IEEE Tran.Communication, 1999,47(3):217-229.