潘 宏,晏 華
(1.瀘州醫學院現代教育技術中心,四川瀘州 646000;2.電子科技大學計算機科學與工程學院,四川成都 610000)
當前將私人計算機、家用照明及智能電器、智能水電煤表、報警系統連接而形成的系統稱為家庭網絡[1]。家庭網絡不僅能在自己的家里形成智能聯網,還能連接到智能小區里的網絡,同時也能聯網。隨著科技的發展,無線網絡一定會是家庭網絡的最終表現形式[2-3]。而在家庭網絡中,藍牙較其他多種無線通信方式來說,是最合適的選擇。藍牙由于自身穩定的系統、簡單易操作、造價低廉、開放性等特點,可以廣泛地應用到各個領域[4-7]。所以,研究使用藍牙作為通信方式的家庭網絡是一項非常具有實際意義的課題,關系著提升整個居民的生活品質[8]。藍牙采用了全球通用的2.4 GHz ISM頻段,而這一頻段全部的無線電系統都已開發,所以藍牙在此頻段工作時,會遭受較大的干擾。為了使鏈路不受干擾,能夠平穩地工作,且能夠盡可能地抵抗外界的干擾,藍牙采取了快速跳頻以及短包技術[9]。假如有來自外界的干擾頻率與此刻的跳頻頻率恰好相等,那么會產生很大的干擾,而如今的跳頻不能夠自動地避開干擾。如果系統可以察覺出有干擾,同時還能夠調整載波頻率,該系統才能夠避免干擾。筆者基于這一背景,進行了藍牙通信中誤碼率改進算法內核的設計及性能對比研究,這一研究在保持了跳頻序列較強功能的基礎上顯著降低了誤碼率,具有較強的實用及理論價值。
由于藍牙跳頻算法的構架簡單、功能強、能夠生成較為均勻的跳頻序列,很大程度上改善了藍牙系統的干擾抵抗性。然而,在2.4 GHz頻段中會有很多無法預估的干擾源出現,跳頻頻率會受到影響。想要提升藍牙抵抗以及避開干擾的能力,下文對跳頻算法做了優化,且具有自適應功能。


圖1 算法內核改進方案
未優化算法采用圖1中上半部分方案,即首先進行5位X與5位A的相加運算,并進行模32操作;然后將得到的數據與4位B進行異或運算;接著進行排列處理,排列處理由多層的蝶型運算組成,按照控制字的方法進行處理;最后將排列處理的結果加上一個常數,并且取模79,能夠得到0~78的7位數fout,再把fout尋址存儲在79跳頻的寄存器組里。
本文的優化處理方法要盡量避免干擾頻率,需要在未優化算法的基礎上添加新模塊。經過優化后算法的主要思想是:首先要把7位寄存器的初值賦零;通過跳頻算法計算得出目前的跳頻頻率,記為f'out;然后把7位寄存器與fout進行加法運算,得到的結果xout即為此刻時隙最終數據結果,并且把其映射到79跳頻列表里。在進行對比的模塊里,這里的干擾頻率記為G,按照7位二進制的方式進行表達。假如不存在干擾頻率,將開關置1,此時無需進行比較操作,把7位寄存器的值全部清除。假如存在干擾頻率,把開關置2,對與G作比較運算。當f'out與G的值相同時,寄存器賦值m,即前文所述偏移值,在文中設定m=32。當與G的值不同時,把寄存器值清空。下一個時隙出現時,同樣可以得到當前時刻的跳頻頻率fout和下一時隙跳頻頻率。這個過程與之前的時隙是相同的,第一步也是把fout和寄存器中的值進行加法運算,若寄存器值是m,可表明前個時隙里已知fout受到干擾頻率的干擾,把fout進行m的加法或者減法,使其避開該頻段,把xout映射跳頻列表里;然后把下一與G作對比,按照對比得出的結果進行設定寄存器值。干擾頻率會出現2個或2個以上的情況,那么就應進行多次對比,由于時間的限制,要在下組出現之前完成,以確保時隙的一致性。
在全球通用技術標準中,藍牙一共有10種可供選擇的跳頻。其中,有5種是應用在79跳頻系統里,而剩下的5種應用在23跳頻系統里。在這里,研究的是79跳頻在連通之后形成的信道跳頻序列,并且是基于藍牙的跳頻算法。藍牙系統是把ISM頻段按79個帶寬以及載頻間距均為1 MHz進行區分。藍牙所用的信道是以跳頻或時分聯合的方式進行的。其信道分成的時隙為625 μs,一般跳頻是每秒1 600跳,并且任意的一個時隙都對應不一樣的頻道。主設備的信息參數影響著跳頻序列在匹克網信道上的關鍵因素。通常情況下,主設備所用的時鐘是以28位數示意,藍牙的時鐘是取312.5 μs,即一個時隙的一半為其最小單位。藍牙主設備的地址低28位和時鐘地址高27位影響著跳頻序列。跳頻算法的基本原理圖見圖2。

圖2 跳頻算法
這里論述處理一個信道跳頻序列的方式。首先從主設備79跳頻以及地址高22位的時鐘地址中選擇不間斷的32跳頻段;然后將所有的27位時鐘以及設備標識形成一個5位序號,取32跳頻段里的其中一個,隨意訪問這些跳頻點。依照偏移量在跳頻段里選擇其他的32跳頻段,以此類推。跳頻列表是寄存器,其中放置79個跳頻頻率的標號。首先把跳頻列表里放置的全部偶數頻率進行排序,再把全部的奇數頻率按照順序進行排序,最終得到的列表見圖3。這樣一來,32位的一跳頻頻段就可以把64 MHz的頻帶全部囊括,可以涵蓋79 MHz帶寬的80%以上。依照這種方式,能夠劃分228個跳頻序列,是一個非常龐大的數據。完整的一跳頻序列維持的時間有227×625 μs,約23 h。所以若幾個匹克網都在同一區間里,那么跳頻序列之間能夠產生頻率相撞的概率降低了很多,這樣就能夠達到藍牙系統需要滿足序列相關性的條件。需要對藍牙設備標識以及時鐘轉換的時候,跳頻序列會馬上進行轉換,十分簡便快捷。

圖3 連接狀態時的跳頻選擇方案
第一步進行定頻干擾下系統仿真,假如在任何時間系統所產生的干擾頻率與幅度都是相同的,設定干擾頻率與幅度分別為20與15,對系統進行105步跳變,其中每一步跳變需要一個跳頻時隙時間,仿真結果見圖4。

圖4 定頻干擾
圖4a表示對系統可能會造成的干擾源,也就是Scope1波形圖其中的一部分;圖4b表示對系統造成的實際干擾,也就是Scope2波形圖中的一部分,如果輸入、輸出信號差值為0,則表示這個時隙的干擾信號對系統沒有干擾,同理,如果不為0,則情況相反。因此在定頻干擾下,一般干擾都會影響到系統信號的傳輸,系統本身的抗干擾性除外。誤碼率可達到0.005 901,通過誤碼率計算器可以看到這個系統10 000步跳變下的誤碼率,同樣可以獲得下文中所涉及的誤碼率。接下來進行隨機頻率及幅度干擾下的系統仿真,假如在任何時間系統可隨機產生79個跳頻頻率的干擾頻率與幅度,對系統進行105步跳變,圖5為仿真結果圖。

圖5 隨機頻率隨機幅度干擾
隨機頻率隨機幅度干擾與定頻干擾圖差不多,圖5a表示對系統可能會造成的干擾,也就是Scope1波形圖其中的一部分;圖5b表示對系統實際造成的干擾,也就是Scope2波形圖其中的一部分,如果對應輸入、輸出信號的差值為0,則表示這個時隙的干擾信號對系統沒有干擾,同理,如果不為0,則情況相反。因此在變頻干擾下,一般干擾都會影響到系統信號的傳輸,系統本身的抗干擾性除外。由仿真結果可知,變頻干擾下,舊系統的誤碼率最高可以達到0.006 501,故傳輸精度極差。
首先還是進行定頻干擾下系統仿真,假如在任何時間系統所產生的干擾頻率與幅度都是相同的,設定干擾頻率與幅度分別為20與15,將新舊系統中的定頻干擾頻率設置成一樣的,這樣可以更好地對仿真結果進行對比,對系統進行105步跳變,仿真結果見圖6。

圖6 定頻定幅干擾影響
圖6b所表示的是對系統實際造成的干擾,可以看到在5 000~10 000步之間的跳變中,輸入、輸出信號的差值都是0,這就表明在以上時隙中,干擾信號并未對系統造成干擾。所以在同樣的定頻干擾下,新系統可完全不受干擾頻率的影響,其抗干擾性有了很大的提升。接下來進行隨機頻率及幅度干擾下的系統仿真,仍然假如在任何時間系統可隨機產生79個跳頻頻率的干擾頻率與幅度,對系統進行105步跳變,圖7為仿真結果圖。

圖7 隨機頻率隨機幅度干擾影響
由仿真結果可以知道,在變頻干擾情況下,新系統的抗變頻干擾性能要遠遠優于原系統,可以抵抗大多數的干擾,平均誤碼率比較低,只有0.002 900,與原系統相比,其誤碼率有了約55.4%的下降。在此,有一點需要說明:根據制定的改進方案,可通過對下一時隙的跳頻頻率加某一偏移量就可以完全不受當前干擾頻率的影響,但是存在這樣的可能性,在下一時隙真的來臨時,而干擾頻率也正好發生改變,因為在仿真中干擾頻率及其持續的時隙均是隨機的,此時發生改變的干擾頻率可能剛好影響到跳頻頻率,在這種情況下,該改進方案也就會沒有了原有的用途。
最后再次比較兩個系統的誤碼率,以進一步對新系統的抗干擾性能進行證明。圖8為兩路解調誤碼率的曲線圖。
從圖8中可以很明顯地看到,新系統在定頻干擾下可脫離干擾,數據傳輸準確無誤,可消除誤碼情況。新系統在隨機頻率干擾下的誤碼率有了很大的降低,約為原系統的50%以上。

圖8 原系統和改進系統的誤碼率比較
眾所周知,藍牙系統的跳頻算法構架并不復雜,生成的跳頻具有較好的性能,符合系統要求,消除了系統工作環境出現的大量干擾。然而,2.4 GHz的頻段會出現很多不能預估的干擾源,所以很容易出現跳頻頻率與干擾頻率碰撞。為避免這種碰撞帶來的干擾,本文做了優化措施以提升系統對干擾的抵御能力。經過研究分析可知,經過優化后的跳頻序列一樣符合藍牙系統的要求。優化后的系統和傳統的方法相比,誤碼率縮減了55.39%,使得系統的抵御干擾能力得到了很大的提升。這種方法簡單易操作,不僅能夠避免干擾,又保持了跳頻序列的較強功能,在理論上、實際中都有重要意義。
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[1]禹帆.藍牙技術[M].北京:清華大學出版社,2002.
[2]張凌,姚萌.藍牙通信過程解析與研究[J].計算機應用研究,2002(9):146-147.
[3]VIVEK A S,MIEHAEL P M.Fingerprint identification using space invariant transforms[J].Pattern Recognition,2002(23):609-619.
[4]MEHTRE B M,CHATTERJEE B.Segmentation of fingerprint images-a composite method[J].Pattern Recognition,1989,22(4):381-385.
[5]楊瑞.基于藍牙通信的短信平臺設計與實現[J].計算機應用與軟件,2011(2):218-219.
[6]黃凌霄.基于VC++的雙機藍牙通信的實現[J].洛陽師范學院學報,2012(2):68-70.
[7]LIN H,WANG Y F,JAIN A.Fingerprint image enhancement:algorithm and performance evaluation[J].IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence,1998,20(8):777-789.
[8]OGORMAN L,NICKERSON J V.Matched filter design for fingerprint image enhancement[C]//Proc.International Conference on Acoustics,Speech,and Signal Processing.New York,US:IEEE Press,1988:916-919.
[9]白云飛,王平,孫攀.基于藍牙通信的流量測控系統設計與實現[J].自動化與儀表,2007(1):13-15.