一种降低信道误码率的方法与流程

所属技术领域

本发明涉及一种信号、噪声的判决处理方法，可降低信道误码率，适用于传输损耗特大的数字传输系统的信号检测，属于通信技术领域。

背景技术：

信息码元信号发生‘误码’的根本原因是在它通过信道后，受到内、外噪声源的干扰，使自身的电压波形上叠加了内、外随机噪声的电压波形，从而产生误码，用zm(t)表示码元波形函数与噪声波形函数之和，

zm(t)＝±1*um(t)+nm(t)；

um(t)是大于零的码元波形函数，±1代表信息的符号。噪声函数nm(t)是一个正负电压摆幅极大的随机函数，传统的信号判决方法是在码元的波幅点t＝m处进行，以0伏作为判决信息符号的门限标准：

zm(m)＞0(伏)信息符号取‘+’或‘1’，

zm(m)＜0(伏)信息符号取‘-’或‘0’，

不过，只有在|um(m)|＞|nm(m)|时，才不发生错判。若|um(m)|＜|nm(m)|，当nm(m)的±号与信息的±号相一致时，也不发生错判。在nm(m)的±号与信息±1的符号相反时，发生错判，错判概率是出现|um(m)|＜|nm(m)|概率的1/2。误码率＝信息码元错判数/信息码元总数。

在一些传输损耗特大的通信系统中，信号非常微弱，信道中的噪声成为一个难以解决的关键问题。噪声的强弱，直接影响信号误码率的大小，严重时，通信无法进行，特别是潜艇通信、水下通信、坑道通信、深空通信、海空救生通信以及数字传输的微弱信号检测等领域，这个问题十分突出。

为了减小噪声的影响，通常采用加大功率和减小器件的噪声、选择调制解调、最佳接收、纠错及分集接收等方法。表1中，列出了现有调制解调和经信号判决后的误码率和信噪比的关係，从表1可知，仅就“信噪比和误码率”这项指标而言，以2psk为最优，不过，当信噪比等于0db时(1∶1)，误码率也只能≈1*10^-1。

最佳接收是从整体上宏观地应用概率运算，以输出信噪比最大和差错率最小为准则，取得比常规好一些的效果，但解决不了噪声的随机本质问题；即不能确知某时间点上的噪声值，在信号判决时，用无极性的固定门限，必然还会按概率分布的规律出错。信噪比的改善，只提高2-3db。

表1

分集接收是接收设备在‘信号判决’之前的一种抗‘多径衰落’的技术，能很好地稳定并提高信道的信噪比、达到减小误码率的目的。问题是增加了设备的数量、对单个设备的性能也没有提高。

纠错技术只能在一定误码率的前提下，很好地减小误码率，对大误码的弱信号而言，也无能为力。

扩频通信对相对信道带宽而言的窄带干扰十分有效，但对信道白噪声的改善有限。

技术实现要素：

针对降低误码率技术的现状，本发明提出了一种降低信道误码率的方法，包括下列步骤：

步骤一，发终端输出码元波形的预处理

将信源编码输出码元流中的矩形码元转换成具有相同码元周期tm的um(t)波形信号，码元周期时间tm分为信息波形占有时段tm0和空隙时段tm1，其中，tm/5≤tm1≤tm/2，tm0在前、tm1在后，

在信息波形占有时段tm0，产生具有连续函数的±1*um0波形信号，±1代表双极性二进制信息符号，um0≥0；在空隙时段tm1，不产生信号电压，波形函数um1(t)≡0，

步骤二，收终端噪声处理

在收终端输入的码元流中前后相邻码元的连接部，选取时段tab，tab＝ta0+t0b，其中，ta0为所述前码元空隙时段tm1终点前的时段，ta0的数值范围为tm/70至tm/110；t0b为所述后码元信息波形占有时段tm0起点后的时段，其数值范围与ta0相同，

在时段tm内，是叠加了噪声的码元波形信号zm(t)，对zm(t)连续采样、插值，获得zm(m)采样序列，从中提取tab时段的采样值：

zab(m)＝±1*uab(m)+nab(m)，m＝1、2、---、n，

n＝tab/(δtm/e)+1≈(23*e)+1，采样间隔δtm＝tm/(1024-1)，e代表插值间隔对比采样间隔的倍率；提取m＝n的zab(n)采样值作作步骤四的减法因子之一，

在ta0时段，可获得单纯噪声na0(m1)的采样序列，其中，m1＝1、2、---、n1，

n1＝(eta0/δtm)+1＝(11*e)+1，

将m1序列与在t0b时段新定义的一组序列号连接在一起，形成另一组与zab(m)一致对应的tab新序列，m＝1、2、··、n1、··、n-1、n，为步骤三的逼近噪声的序号，

调用matlab程序中的拟合函数polyfit(m1，na0(m1)，p)，将na0(m1)的采样序列拟合成p次多项式，得到式中的c1至cp的系数，确立ta0时段逼近函数n^*a0(m1)，其中p≥5，

n^*a0(m1)＝c1*m1^p+c2*m1^p-1+c3*m1^p-2+c4*m1^p-3+…+cp-1*m1¹+cp

调用matlab程序中的求导函数diff(n^＊a0(m0)，k)得到ta0时段噪声逼近函数n^＊a0(m1)在m0点的1至p阶的导数d^kn^*a0(m0)，为泰勒公式提供需要的参数，其中m0＝n1-p，k＝1、2、---、p，

步骤三，获得噪声逼近值

利用泰勒公式程序，在ta0时段的m0点上，将n^＊a0(m1)扩展至tab全时段，获得与采样点序号一致对应的所有噪声逼近值n^*ab(m)：

n^*ab(m)＝[n^*a0(m0)/0！]+[d¹n^*a0(m0)/1！]*(m-m0)+[d²n^*a0(m0)/2！]*(m-m0)²

+[d³n^*a0(m0)/3！]*(m-m0)³+…+[d^pn^*a0(m0)/p！]*(m-m0)^p+rn(m)

其中，m＝1、2、---、n1、n1+1、---、n，rn(m)＝nab(m)-nab^*(m)，rn(m)为高阶无限小的余项，即步骤四中的剩余误差噪声，

提取tab时段序号m＝n点的噪声逼近值，作步骤四的减法因子之一，

n^*ab(m)＝n^*ab(n)

步骤四，减法处理及误码判决

提取m＝n点上获得的zab(n)采样值与噪声逼近值n^*ab(n)相减，抵消掉zab(n)中的噪声，剩余极其微小的误差噪声rn(n)与原码元波形组成新的‘叠加之和’zr(n)：

zr(n)＝zab(n)-nab^*(n)＝±1*uab(n)+rn(n)，其信噪比远大于相减前zab(n)的信噪比；

本发明仍沿用传统的判决技术：以信号与噪声的‘叠加之和’为主体，以零电平为识别码元信息符号的门限标准，不过，本发明在相减后进行，即：

zr(n)＞0判决为‘1’，zr(n)＜0判决为‘0’，

由于减法后信噪比显著提高，从而达到了降低信道误码率的目的。

所述发终端输出码元波形预处理、信源码元矩形整形、双极性码型变换、滤波、采用2psk调制，形成补零波形调制载波信号。

所述补零波形调制载波信号，经带宽受限信道的2psk解调，滤波和码元的双极性码型变换。

所述tab时段内对zab(m)的采样点进行插值处理，调用matlab软件中的三次样条插值函数zab(mi)＝spline(m，zab(m)，mi)，式中mi表示插值后的序列号，使zab(m)的样点数从nab＝(tab/δtm)+1增加到n＝e*(nab-1)+1，e表示插值间隔对比采样间隔的倍率，e≥4，新序号m＝1、2、3、··、n。插值是为了提高逼近函数的精度和减少设备的存储量。

本发明提出的降低信道误码率的方法，是在接收到的码元流中，利用任意两个相邻码元、前码元尾部tm1时段所殘留的ta0时间空隙中，提取一组单纯的噪声序列，并调用matlab程序中的“插值”和“拟合”函数，将该噪声序列拟合成p次多项式，从该多项式导出泰勒公式需用的各阶导数。在后码元tm0时段内，收到的是叠加了噪声的码元波形电压，二者无法分开。本发明在后码元tm0的起始点后定义一个与前码元ta0相连的t0b时段，运用泰勒公式将ta0的噪声逼近函数展开到t0b时段，取出终点的噪声逼近值，用它剔除掉叠加了噪声的码元波形上的噪声，达到提高信噪比降低误码率的目的。仿真试验表明，在信噪比为0分贝(1∶1)时，无误码地通过25000个码元；并运算出25000个码元波形在n＝93的电压为uab(93)＝0.02伏，剩余误差噪声|rn(93)|max≤0.004伏，说明即使码元信号功率再下降25倍时，上述码元仍可无误码通过。本发明能提高在极端困难条件下；如深海、地下传送信息的准确性和传递速度。

说明书附图

图1为本发明降低信道误码率的方法的发终端流程示意图，

图2为本发明降低信道误码率的方法的收终端流程示意图，

具体实施方式

下面结合附图对本发明降低信道误码率的方法作进一步说明。

本发明是一种逐个地对单个码元内所对应的噪声进行逼近、运算以抵消噪声对误码影响的技术方案。涉及发终端对输出码元波形的预处理和收终端对噪声函数的逼近运算、相减、信号判决及处理。

发终端对输出码元波形的预处理，如图1所示。

首先将信源编码输出的单极性信息码元流转换成具有相同tm周期的双极性信息码元流，再将码元波形由矩形转换成具有相同tm周期的um(t)波形，即：

将每个码元周期tm的时间段分成两个相连的tm0和tm1时段；tm＝tm0+tm1、按时序tm0在前；tm1在后。单个码元的周期时间tm的数值由码元速率c(比特/秒)确定，tm(秒)＝1/c；由试验数据得：

tm/5≤tm1≤tm/2，

在tm0时段，um0波形信号是连续函数，由下列四个公式确定：

在0≤t≤tm0，um0(t)＝um0[1-f(t)]≥0，(1)

在tm0≤t≤tm0+tm1，um0(t)≡0，(2)

在0≤t≤tm，um1(t)≡0，(3)

公式(3)中，tm1段内码元波形电压um1(t)≡0的目的；是给步骤二至少留有tm/93的时段空间，以取得纯噪声，作噪声函数的拟合和求导之用。

在tm时段内，单个码元的完整电压波形函数是两个时段的函数合并，相当于相加；

在0≤t≤tmum(t)＝um0(t)+um1(t)(4)

f(t)的振幅为1、是一个具有完整周期的双向正负对称的函数，包含：余弦形、矩形和上升、下降边沿缓变的波形；f(t)为矩形函数时，um(t)称为矩形补零波形函数。这里以余弦函数为例，生成的um(t)称为升余弦补零波形函数。波形由具体设备和条件决定，优选升余弦补零波形。

步骤一，信源编码输出16比特/秒单极性矩形码元流，码元周期tm＝1/16(秒)，分两路输出；其中，一路将信源编码输出的单极性矩形码元转换成双极性码元，以适应2psk调制和收终端处理的需要。矩形整形是为了保证所有的码元周期tm不变。双极性码元的信息符号用±1表示，输出±1，作为调制信号；另一路生成一组与信息码元同步的脉冲波，即同步信号，作为波形预处理的定时信号；

步骤二，波形预处理生成升余弦补零波形。按上述公式(1)至(4)中的表述，调用matlab软件中的余弦函数由计算机按下式编程实现与信源码元同步的升余弦补零波形；

在0≤t≤tm0，um0(t)＝1-cos(2πfm0t)，fm0＝1/tm0，

tm0≤t≤tm0+tm1，，um0(t)≡0，

在0≤t≤tm，um1(t)≡0，

按时间顺序将um0(t)和um1(t)相加合成升余弦补零波形函数um(t)；即

在0≥t≥tm，um(t)＝um0(t)+um1(t)

本实施例的具体参数为tm＝1/16(秒)，tm0＝3tm/5，fm0＝1/tm0，tm1＝2tm/5。以此进行计算机(单片机)编程，输出升余弦补零波形为um(t)的离散值um(mδt)，简写成um(m)，

步骤三，信源编码输出的单极性矩形码元流经整形及双极性变换后与载波信号相乘，完成二相(0或π)调制。输出±1*cosωt。其中，ω是载波的角频率，

将计算机(单片机)输出的离散升余弦补零波形信号通过‘数模转换’换成连续信号波形，作为乘法运算的因子之一；

步骤四，将2psk已调制波与数模转换(滤波)后的升余弦补零波形码元同步相乘，形成升余弦补零波形的2psk调制波；输出um(t)＝±1*um(t)cosωt；

收终端对噪声函数的逼近运算、相减、信号判决及处理，如图2所示。

在收终端输入码元流中的前后相邻码元的连接部，定义一个tab时段；在tab内，相邻的前码元tm1的终点前，定义一段ta0时段，必需使该时段内的码元波形电压ua0(t)＝0，由发终端调节对应的tm1长短实现。在相邻的后码元tm0的起点后，再定义另一个t0b时段，ta0和t0b的数值范围在tm/70至tm/110之间，本例：取ta0＝tm/93；t0b＝tm/93；tab＝ta0+t0b。

步骤五，带宽受限信道是传输媒体和设备的总称，已调制2psk信号通过信道后，前码元tm0内的波形发生畸变，拖尾至tm1，tm1只能在终点附近保持um1(t)≡0；另外，码元波形上还叠加了内、外部噪声，收终端解调前输出的是已调载波信号与噪声之和z0(t)，即

z0(t)＝±1*um(t)cosωt+nm(t)cos(ωt+φ)，nm(t)cos(ωt+φ)是信道噪声，解调后，将2psk调制载波信号z0(t)转成叠加了噪声的基带码元信号zm(t)＝±1*um(t)+nm(t)。

步骤六，基带码元信号zm(t)经滤波，分两路输出：一路产生一个与信息码元同步的脉冲波，即生成采样同步信号，提供信号处理的定时信号；另一路送收终端进行采样。滤波参数为1分贝带宽16赫，26分贝带宽64赫。

步骤七，对叠加了噪声的基带码元信号zm(t)逐个采样，采样时间间隔δtm1＝tm/(1024-1)，每码元1024个采样值。取ta0＝tm/93，t0b＝tm/93，tab≈tm/45。则tab时段内采样总数nab＝(tab/δtm)+1＝24；序号m＝1、2、···、n1、···(nab-1)、nab＝24，

ta0时段内采样数n1＝(ta0/δtm)+1＝12，其序号m1＝1、2、···、12，

提取tab时段内zab(m)所有采样值，m＝1、2、··、24。在tab时段内对zab(m)的采样点进行插值处理，调用matlab软件中的三次样条插值函数，形成一组新的zab(m)插值序列；，

zab(mi)＝spline(m，zab(m)，mi)，

式中mi表示插值后的新序列号，使原zab(m)的样点数从nab＝(tab/δtm)+1＝24增加到n＝(23*e)+1，e是插值间隔对比采样间隔的倍率，e≥4，步长δt＝δtm/e。新序号仍用m来代替mi不会影响函数的运算。m＝1、2、3、··、n，

取e＝4，tab时段内的插值样点数n＝93，ta0时段内的插值样点数n1＝ta0/δt+1＝45，t0b时段内的插值样点数n2＝n-n1＝48，

步骤八，在ta0时段，从zab(m)中提取的za0(m1)＝na0(m1)采样值为单纯噪声，m1＝1、2、··、n1，n1＝45。

将n1＝45个离散的噪声函数值拟合成一个p次多项式的逼近函数n^*a0(m1)，

n^*a0(m1)＝c1*m1^p+c2*m1^p-1+c3*m1^p-2+c4*m1^p-3+…+cp-1*m1¹+cp

取p＝5，已知的噪声采样值na0(m1)、序号m1＝1、2、3、··n1，其中n1＝45，调用matlab中的拟合函数polyfit(m1，na0(m1)，p)，代入m1、p、na0(m1)等已知参数，获得公式中的待求系数c1、c2、c3、c4、c5，从而确立了ta0时段n^*a0(m1)逼近函数的5次多项式；

步骤九，依据ta0时段的噪声逼近函数n^*a0(m1)的5次多项式，调用matlab软件中的求导函数diff(m0，n^*a0(m0)，k)，其中p＝5，m0＝m1-p＝40，k＝1、2、3、··p，分别求出m0点的各阶导数值；d¹n^*a0(m0)至d⁵n^*a0(m0)；

利用泰勒公式，将ta0时段的噪声逼近函数n^*a0(m1)扩展延伸至t0b时段，获得tab时段内的噪声逼近值n^*ab(m)。其中rn(m)是泰勒公式的余项，是(m-m0)^p的高阶无穷小的误差，

n^*ab(m)＝[na0(m0)/0！]+[d¹na0(m0)/1！]*(m-m0)+[d²na0(m0)/2！]*(m-m0)²

+[d³na0(m0)/3！]*(m-m0)³+…+[d^pna0(m0)/p！]*(m-m0)^p+rn(m)

代入参数：p＝5，m0＝n1-p＝40，m＝1、2、3、··、93，获得tab内从1至93点的噪声函数的逼近值nab^*(m)，取出序号m＝93的噪声逼近值n^*ab(93)；

步骤十，提取m＝93，zab(m)＝±1*uab(m)+nab(m)的采样值zab(93)；进行减法运算；将获得的m＝93点的zab(93)采样值与噪声逼近值n^*ab(93)相减，抵消掉zab(93)中的噪声；差值zr(93)是一个新的信号与噪声的叠加之和zr(93)：

zr(93)＝zab(93)-nab^*(93)＝±1*uab(93)+rn(93)，该点的信噪比＝uab(93)/|rn(93)|max

其中，rn(93)＝[nab(n)-nab^*(n)]是一个数值和偏差摆幅都是极小的随机误差噪声，即泰勒公式余项。仿真运算证明；相减后zr(93)的信噪比明显地高于相减前zab(m)的信噪比(信号有效功率与噪声方差之比)。

步骤十一，误码判决，采用信号与噪声的‘叠加之和’为主体，以零电平为判别码元信息符号的门限标准，对每个码元的信息符号进行识别，即：

zr(n)＞0判决为‘1’，zr(n)＜0判决为‘0’，

‘1’与‘0’代表单极性二进制信息符号，相减后的信噪比远大于相减前，而信噪比越大，则所判决的‘1’与‘0’的错判数越少、误码率就越低。

由于减法后信噪比显著提高，达到了降低信道误码率的目的。

此外，码元单、双极性变换要根据用户的需要决定；信源解码恢复用户原来的信息。