无线多径信道的功率补偿MMSE均衡方法与流程

本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种无线多径信道的功率补偿MMSE(Minimum Mean Squared Error，最小均方误差)均衡方法。

背景技术：

传统作战方式由于受到通信能力的限制，只能依靠各作战单元自身的态势感知能力、指挥控制能力、机动能力、杀伤能力、生存能力以及数量来形成其战斗力，而网络中心战则利用了先进的通信和网络技术，主要依靠作战单元间的合作和协同来产生战斗力。战场态势瞬息万变，通信数据量巨大，故作战部队对传统军用通信电台在传输速率、信道带宽、通信距离、移动接收、通信组网及抗干扰能力等方面均提出更高要求。

但是无线信道中由多径引起的频率选择性衰落所带来的符号串扰严重影响了宽带无线通信的可靠性。宽带高速数据传输对信道的时变非常敏感，而带宽的增加会使采样间隔小于信道的时延扩展，这样就产生了多径环境下的频率选择性衰落。同时，无线通信设备之间的高速相对移动会引起多普勒频移效应，多普勒效应使得传输信道随时间而快速变化，从而引起信道的时间选择性衰落。因此，无线宽带移动通信系统将会因遭受信道时频双选择性衰落的影响而造成码间干扰，码间干扰会使接收信号恶化，误码率增加，系统性能降低，严重情况下会使系统无法继续正常工作。

技术实现要素：

本发明提供一种无线多径信道的功率补偿MMSE均衡方法，具有更好的性能、更低的复杂度、且易于工程实现。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案予以实现。

一种无线多径信道的功率补偿MMSE均衡方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1，获取需要发送的中频数据，所述中频数据经过无线多径信道传输，对经过无线多径信道传输后的数据进行A/D采样，得到接收到的采样数据；

步骤2，采用训练序列对所述无线多径信道进行MMSE估计，得到所述无线多径信道的频域滤波器系数，根据所述无线多径信道的频域滤波器系数，确定MMSE估计的滤波器误差功率谱和补偿方向；

步骤3，根据所述滤波器误差功率谱和补偿方向，对所述无线多径信道的频域滤波器系数进行修正，得到误差补偿后的频域滤波器系数；

步骤4，对所述接收到的采样数据进行快速傅里叶变换，得到频域采样数据，并根据所述误差补偿后的频域滤波器系数，对所述频域采样数据进行频域均衡，得到频域均衡后的数据；

步骤5，对所述频域均衡后的数据进行逆傅里叶变换，得到时域采样数据，从而得到实际的接收数据。

本发明技术方案的特点和进一步的改进为：

(1)步骤1中，

获取需要发送的中频数据{a_k}，所述中频数据经过无线多径信道传输，对经过无线多径信道传输后的数据进行A/D采样，得到接收到的采样数据{r_m}；且：

其中，k＝0,1,...,(M₁-1)，M₁为中频采样后的点数；m＝0,1,...,(M-1)，M为A/D采样的点数，且M＝M₁；h(i)为无线多径信道的冲击响应，n(i)为加性噪声，T为中频采样周期。

(2)步骤3中误差补偿后的频域滤波器系数W_l为：

其中，l＝0，1，2，...，(M₂-1)，M₂为频域滤波器系数的个数，且M₂＝M，为滤波器误差功率谱，为H_l的共轭，SNR为信噪比，σ²为加性噪声的方差，h表示无线多径信道的冲击响应，表示无线多径信道的冲击响应的弧度值的均值，表示求的符号值，的值为-1或者1，表示补偿方向。

(3)步骤5中，得到实际的接收数据{z_m}为：

其中，R_l为频域采样数据，W_l为误差补偿后的频域滤波器系数。

本发明提出了一种无线多径信道的功率补偿MMSE均衡方法，利用训练序列进行信道估计，计算出MMSE的功率误差值和补偿方向，对均衡系数进行更新。本发明提出的均衡方法与现有的均衡方法相比性能更好、复杂度低、且易于工程实现。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种无线多径信道的功率补偿MMSE均衡方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的基于CPM调制信号的均衡方法的原理示意框图；

图3为本发明实施例提供的Chu同步序列的设置方法；

图4为本发明实施例提供的Chu同步序列和CPM调制信号进行数据重组后的数据帧结构示意图；

图5为本发明实施例提供的SUI6信道下的仿真结果示意图一；

图6为本发明实施例提供的SUI6信道下的仿真结果示意图二；

图7为本发明实施例提供的SUI6信道下的仿真结果示意图三；

图8为本发明实施例提供的功率补偿MMSE均衡方法在不同多普勒频移下的误码性能示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

基于导频训练序列的自适应均衡器一般包含两种工作模式，即训练模式和跟踪模式。在训练模式中，传统方法是发射端发射一个已知、定长的导频训练序列，以便接收端的均衡器通过已畸变的接收信号和已知的发射信号计算出信道估计值，根据信道估计值调整均衡滤波器的系数到最佳值附近实现对信道畸变的补偿。典型的导频训练序列是一个二进制伪随机序列或是一串预先指定的数据位，紧跟在导频训练序列之后被传送的是用户数据。在设计导频训练序列时，要求做到即使在最差的信道条件下，均衡器也能通过这个序列获得正确的滤波器系数。这样就可以保证在接收导频训练序列后，均衡器的滤波器系数接近最佳值。均衡器从调整参数到形成收敛，整个过程的时间跨度是均衡器算法、结构和信道变化率的函数。为了保证能有效的消除码间干扰，均衡器需要周期性地做训练。跟踪模式即接收真正的用户数据，开始通信双方的有用信息的传输，这种方法称之为有训练的自适应均衡。然而，在实际应用中特别是在无线移动通信中，信道特性的改变往往非常剧烈，为了使均衡器能够一直跟踪信道特性的改变从而有效的消除码间干扰，在发射端不得不每隔一段时间就周期性的发送训练序列。

基于通信系统的性能要求、信道特性、实现复杂度等各方面因素综合考虑，在实际应用中自适应均衡器一般选用迫零(Zero-Forcing，ZF)均衡算法和简化的MMSE均衡算法。

在现有的技术方案中，当信道的频率衰落比较平坦时间，ZF均衡与MMSE均衡效果相差不大。但是，当信道具有频域上的深衰落极点时，ZF均衡会使噪声放大，MMSE均衡不会使信道噪声被过度放大，性能优于迫零均衡。然而，MMSE均衡后会存在部分残留码间干扰，如果将残留的码间干扰消去，则会进一步降低误码率，提高性能。MMSE-RISIC(Residual ISI Cancellation)算法利用反馈运算，可以有效去除残留的码间干扰，不足之处在于增加了运算复杂度。

本发明实施例提供了一种无线多径信道的功率补偿MMSE均衡方法，如图1所示，所述方法包括如下步骤：

步骤1，获取需要发送的中频数据，所述中频数据经过无线多径信道传输，对经过无线多径信道传输后的数据进行A/D采样，得到接收到的采样数据。

步骤1中，获取需要发送的中频数据{a_k}，所述中频数据经过无线多径信道传输，对经过无线多径信道传输后的数据进行A/D采样，得到接收到的采样数据{r_m}；且：

其中，k＝0，1，...，(M₁-1)，M₁为中频采样后的点数；m＝0，1，...，(M-1)，M为A/D采样的点数，且M＝M₁；h(·)为无线多径信道的冲击响应，n(·)为加性噪声，T为中频采样周期。

步骤2，采用训练序列对所述无线多径信道进行MMSE估计，得到所述无线多径信道的频域滤波器系数，根据所述无线多径信道的频域滤波器系数，确定MMSE估计的滤波器误差功率谱和补偿方向。

步骤3，根据所述滤波器误差功率谱和补偿方向，对所述无线多径信道的频域滤波器系数进行修正，得到误差补偿后的频域滤波器系数。

步骤3中误差补偿后的频域滤波器系数W_l为：

其中，l＝0，1，2，...，(M₂-1)，M₂为频域滤波器系数的个数，且M₂＝M，为滤波器误差功率谱，为H_l的共轭，SNR为信噪比，σ²为加性噪声的方差，h表示无线多径信道的冲击响应，表示无线多径信道的冲击响应的弧度值的均值，表示求的符号值，的值为-1或者1，表示补偿方向。

步骤4，对所述接收到的采样数据进行快速傅里叶变换，得到频域采样数据，并根据所述误差补偿后的频域滤波器系数，对所述频域采样数据进行频域均衡，得到频域均衡后的数据。

步骤5，对所述频域均衡后的数据进行逆傅里叶变换，得到时域采样数据，从而得到实际的接收数据。

步骤5中，得到实际的接收数据{z_m}为：

其中，R_l为频域采样数据，W_l为误差补偿后的频域滤波器系数。

示例性的，以下通过具体实例仿真对本发明技术方案进行说明。

基于连续相位调制CPM(Continue Phase Modulation)信号调制的均衡方法的原理框图如图2所示，Chu序列主要用于无线多径信道的估计、均衡、频偏和相偏的估计。

首先，对本实施例中的Chu序列进行说明：

Chu序列属于CAZAC(Constant Amplitude Zero Auto-Correlation)序列，即具备了恒幅、零自相关性的优良特性的非二进制复数序列。CAZAC序列具有相关峰尖锐，旁瓣为零的特点。CAZAC序列常用于通信系统中的同步算法中。CAZAC序列具有如下特性：

恒包络特性：任意长度的CAZAC序列幅值恒定。

理想的周期自相关特性：任意CAZAC序列移位n位后，n不是CAZAC序列的周期的整数倍时，移位后的序列与原序列不相关。

良好的互相关性：互相关和部分相关值接近于0。

低峰均比特性：任意CAZAC序列组成的信号，其峰值与其均值的比值很低。

傅里叶变换后仍然是CAZAC序列：任意CAZAC序列经过傅里叶正反变化后仍然是CAZAC序列。本发明实施例所采用的Chu同步序列为：

Chu同步序列的设置方式如图3所示，此处Chu同步序列的设置方式是为了利用这两个训练序列进行信道估计，可以保证接收信号中的这两个序列前后都不受其它信息信号多径扩展的影响。发射端和接收端是独立工作的，所以发射数据到达接收端的时刻接收端并不知道，接收端要通过处理得到发射数据到达接收端的时刻。

从而可以利用每帧之前的两个训练符号得到时间同步信息。在进行时间同步估计的时候就可以得到信道的时域估计值，进行FFT变换后就得到信道估计的频域值。利用信道估计的频域值，在频域对经过时间和载波频偏校正后的数据进行信道均衡以抵消信道对信号的影响。

进一步的，如图4所示，为Chu序列和CPM调制信号进行数据重组后的数据帧结构以及本实施例的仿真参数，每个数据帧都是由两个Chu同步符号、两个数据符号和200us的换频保护组成，且Chu同步符号和数据符号都有22.22us的循环前缀，用于抗多径时延。

获取需要发送的中频数据{a_k}，所述中频数据经过无线多径信道传输，对经过无线多径信道传输后的数据进行A/D采样，得到接收到的采样数据{r_m}；且：

其中，k＝0，1，...，(M₁-1)，M₁为中频采样后的点数；m＝0，1，...，(M-1)，M为A/D采样的点数，且M＝M₁；h(·)为无线多径信道的冲击响应，n(·)为加性噪声，T为中频采样周期。

由于存在循环前缀，可以假设{a_k}具有周期性，对于任何整数L，有a_k＝a_k±LM，同时对于冲击响应也有h(mT)＝h((m±LM)T)。在离散域，式(2)可表示为：

R_l＝H_l4_l+V_l，l＝0，1，2，...，(M-1) (3)

式(3)中：

经过频域均衡后，时间域的输出信号为：

其中即R_l是接收信号{r_m}的FFT变换。

若采用迫零均衡算法，则滤波器的系数可以由下式得到：

若采用最小均方误差(MMSE)准则，则滤波器的系数可以由下式得到

若采用传统的MMSE算法，则存在均误差功率谱，因此可以对MMSE算法做一个改进，改进后的滤波器系数为：

表示求的符号值，的值为-1或者1，用它来决定MMSE算法误差功率谱补偿的方向。

本发明实施例的所有仿真都是基于图4所示的数据帧结构，仿真所用的信道模型主要基于多径瑞利衰落信道+高斯噪声。多径瑞利衰落信道模型为SUI 6(Strong hilly)：tau＝[0 14000 20000]*1e-9，pdb＝[0 -10 -14]。其中tao为路径延时向量，pdb为幅度衰减向量，以下的仿真结果都是基于sui6信道的各种均衡算法仿真。

图5为SUI6信道下的仿真结果(频偏150Hz)，图6为SUI6信道下的仿真结果(频偏100Hz)，图7为SUI6信道下的仿真结果(频偏50Hz)；从图5、图6和图7可以看出在误码率为10^-2级别时，迫零均衡、MMSE均衡算法和本发明的基于功率补偿的MMSE均衡算法都具有一定的抗多径和多普勒频移的功能，MMSE算法较迫零均衡算法性能大概有3dB的误码增益，本发明改进的功率误差补偿MMSE均衡算法比迫零均衡算法大概有8dB的误码增益，由此可见对MMSE均衡算法进行有效的功率误差补偿，能够很好的对抗信道的多径衰落和多普勒频移。

图8为本发明提供的功率误差补偿MMSE均衡算法在不同多普勒频移下的误码性能，从图8的仿真结果上可以看到对于CPM信号改进的MMSE均衡算法最大可以抗100Hz的多普勒频移。

上述实施例在现有的最小均方误差(Minimum Mean Squared Error，MMSE)均衡技术基础上提出了一种基于连续相位调制(Continue Phase Modulation，CMP)信号的功率谱补偿的新型单载波频域均衡算法，在MMSE均衡算法基础上，利用已知训练序列估计信道，根据信道估计值确定MMSE功率误差值，和误差值的方向，更新均衡滤波器系数，消除残留码间干扰；能够有效去除残余码间干扰，提高解调性能，且具有简单、计算复杂度低、易于工程实现等优点。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。