衛(wèi)星移動通信系統(tǒng)短突發(fā)結構信道估計方案

王 英，周 偉，吳彥奇，李 云

（1.重慶郵電大學 計算機科學與技術學院，重慶400065；2.重慶郵電大學 移動通信技術重點實驗室，重慶400065；3.北京市華力創(chuàng)通科技股份有限公司，北京100094）

0 引 言

衛(wèi)星移動通信系統(tǒng)［1］中，衛(wèi)星發(fā)出的信號經(jīng)過空間傳輸，被地面的衛(wèi)星通信終端接收。信號的幅度和相位在空間傳輸?shù)倪^程中受到了乘性干擾的影響，為了能夠正確恢復發(fā)射端發(fā)送的比特信息，接收機必須對信道的影響進行估計和補償。

信道估計有非盲估計、盲估計和半盲估計等方法。衛(wèi)星移動通信系統(tǒng)中，在發(fā)送端發(fā)射的信號的適當位置插入訓練符號［2］，在接收端利用這些訓練符號估計出信道信息，用于相位補償或者信號的均衡，目前對于衛(wèi)星移動通信信道的研究大多出于對長突發(fā)結構的研究，研究方法從基于實現(xiàn)準則上可以分為基于最小均方誤差 （MMSE）［3］、最大似然準則 （MLE）和最小平方 （LS）等，本文將對衛(wèi)星移動通信系統(tǒng)中的短突發(fā)結構信道估計方法進行研究。

1 幀結構和信道模型

無線傳輸信道的特性對通信質(zhì)量有著重要的影響，由于多徑效應和移動臺運動等因素，使得衛(wèi)星移動信道對傳輸信號在幅度、頻率和相位上造成了畸變。接收的信號受到多徑、多普勒效應引起的頻率選擇性、時間選擇性衰落而失真。移動無線信道基帶沖激響應模型［4］可表示為

式中：αi（t，τ）、τi（t）——在t時刻第i個多徑分量的幅度、時延。2πfcτi（t）＋φi（t，τ）——第i個多徑分量在自由空間傳播造成的相移，再加上信道中的附加相移。N為多徑分量個數(shù)。

在衛(wèi)星移動通信系統(tǒng)中，信道多為帶有直視徑的萊斯信道，而且多徑延遲擴展在900ns以內(nèi)［5］，相對于符號周期在2%以內(nèi)，因此可以近似認為多徑延遲擴展為0，即上述信道模型中τi（t）＝0。以歐洲地球靜止軌道衛(wèi)星移動通信系統(tǒng)GMR－1為例，其信道模型如圖1所示。

圖1 衛(wèi)星移動通信系統(tǒng)信道模型

此信道模型為萊斯信道［6］，一條直視路徑和一條延遲為0的瑞利衰落路徑的疊加，其中K 表示萊斯衰落因子，為直視路徑信號的功率與瑞利衰落路徑信號功率的比值的對數(shù)值，單位為dB。

在GMR－1中，NT3 突發(fā)是一種短突發(fā)結構，用于承載TCH3邏輯信道的話音信息或者FACCH3邏輯信道的控制信息，如圖2所示。

圖2 幀結構

其中的Data Symbols部分用于承載經(jīng)過編碼調(diào)制的話音信息，Training Symbols部分為收發(fā)兩端已知的訓練符號，用于做信道估計或者載波跟蹤。由圖1的衛(wèi)星通信信道模型知，系統(tǒng)信號模型可以寫為如下形式

2 衛(wèi)星移動通信系統(tǒng)描述

衛(wèi)星移動通信系統(tǒng)模型如圖3所示。

圖3 衛(wèi)星通信系統(tǒng)模型

如圖3，發(fā)送端數(shù)據(jù)比特經(jīng)過卷積編碼、星座映射后得到發(fā)送符號，在發(fā)送符號中加入已知訓練符號用于信道估計，通過無線信道后，得到接收符號序列y［n］，并抽取訓練序列符號與本地參考訓練符號做相關得到訓練符號處信道估計系數(shù)，選擇合適的信道估計方法進行信道系數(shù)估計，得到數(shù)據(jù)信息處的信道估計系數(shù)序列，將用于信道均衡，并將經(jīng)過均衡的符號輸出，進行星座解映射并譯碼輸出得到最終的信息比特序列。

3 基于訓練序列的信道估計方案

這種短突發(fā)結構只有在突發(fā)中間插入一段訓練序列符號，且訓練序列符號的個數(shù)很少只有8個，在進行信道估計時無法通過內(nèi)插來估計數(shù)據(jù)符號處的信道響應。但是由于突發(fā)所占時間較短，可以認為在這個短突發(fā)內(nèi)信道變化很小，即h［n］≈h，因此可以通過積分來抵抗噪聲的影響。

訓練序列符號處的信道系數(shù)［7］估計為

因此，通過平均而使信道估計的準確度得到的提高為

式中：Nt越大，增益越大。

4 基于軟判決反饋的信道估計方案

對于短突發(fā)，其訓練序列符號個數(shù)太短，信道估計開銷較大，通過仿真可以看出，即使在AWGN 條件下，也有1dB損失。這就要求對信道估計方案做進一步改進。由于突發(fā)較短，信道變化很小，基于最小均方誤差的維納濾波的方法基本退化為積分。

基于軟判決反饋方法［8］的主要思路為：首先用前面的方法進行信道估計，然后對突發(fā)信號做信道均衡，進行解調(diào)譯碼得到信息比特的估計值，再將信息比特重新編碼調(diào)制，得到突發(fā)信號的估計，這樣就可以將整個突發(fā)的符號都作為已知的訓練序列符號進行信道估計。將得到的信道估計用于信號的均衡，再次解調(diào)譯碼。

如圖4所示，接收端首先從y［n］中抽取接收的訓練序列符號，利用上文中描述方案得到第一次信道估計值。根據(jù)后驗概率，假設發(fā)送端信號等概率發(fā)送，則第一位比特的LLR［9］（對數(shù)似然比）可以表示為

同理第二位比特

圖4 判決反饋信道估計方案

因此這里將此操作分為兩步：

（1）對接收符號的均衡，可以表示為

（2）將均衡后的符號做QPSK 解映射

然后再進行解交織、補零、卷積譯碼，得到對信息比特的估計。將所得信息比特估計值重新編碼、打孔、交織、調(diào)制得到整個突發(fā)符號的數(shù)據(jù)部分估計值，用于第二次信道估計。則通過數(shù)據(jù)部分得到的信道估計值為

與訓練序列部分得到的信道估計值做平均可得

由于軟判決結果可能出現(xiàn)誤碼，當譯碼存在誤碼時經(jīng)過軟判決反饋所得到的突發(fā)符號的估計值并不準確，需要做出進一步優(yōu)化。主要思路是：

經(jīng)過軟判決反饋后，所有數(shù)據(jù)部分符號與接收的數(shù)據(jù)符號做相關得到每個數(shù)據(jù)符號位置的信道估計值［n］，經(jīng)計算得出信道估計值［n］的相位值φd［n］和平均處理過后的信道估計值的相位值φavg＿all［n］，通過仿真發(fā)現(xiàn)，剔除滿足的［n］值可以最大程度的剔除錯誤突發(fā)符號處的信道估計值，得到新的數(shù)據(jù)部分信道估計值［n］（n ＝1，2…Nd－M）。M 為剔除的信道估計值個數(shù)，［n］和［n］構成的新信道估計值序列，軟判決反饋信道估計系數(shù)為

因此，通過軟判決反饋信道估計的準確度相對于第一次信道估計得到的提高為

對接收符號再次均衡

經(jīng)過QPSK 解映射、解交織、補零、卷積譯碼得到信息比特。

5 仿真結果

仿真在matlab環(huán)境下進行，仿真了歐洲電信標準委員會 （ETSI）規(guī)定的GMR－1規(guī)范的TCH3業(yè)務信道。TCH3業(yè)務信道信息比特采用 （2，1，6）咬尾卷積碼進行編碼，然后進行打孔，交織，QPSK 調(diào)制，最終加入訓練符號形成NT3突發(fā)后發(fā)到信道上去。GMR－1給出的信道模型有3個：AWGN 信道、RICIAN＿10＿9信道和RICIAN＿200＿12信道，其中AWGN 信道為高斯白噪聲信道，RICIAN＿10＿9表示多普勒頻移為10Hz，萊斯因子為9dB的萊斯信道，RICIAN＿200＿12表示多普勒頻移為200Hz，萊斯因子為12 dB的萊斯信道，萊斯信道模型如圖1所示。接收端的信號處理流程如圖3所示，其中卷積譯碼采用維特比譯碼［10］方法。

仿真結果如圖5、圖6 和圖7 所示，Ideal曲線表示使用已知信道信息進行信道均衡的誤幀率，AVG 曲線則是只使用訓練符號的信道估計方法得到的誤幀率，DFE 即為本文提出的軟判決反饋信道估計方法的誤幀率。從圖中可以看出，在AWGN 信道下DFE 在誤幀率方面取得了0.8dB的增益，RICIAN＿10＿9 信道下取得了0.3dB 左右增益，而在RICIAN＿200＿12信道下取得了1.3dB左右的增益。

圖5 AWGN 信道下誤幀率性能曲線

圖6 RICIAN＿10＿9信道下誤幀率性能曲線

圖7 RICIAN＿200＿12信道下誤幀率性能曲線

6 結束語

在衛(wèi)星移動通信系統(tǒng)中，為取得較好的譯碼性能，需要進行信道估計和補償。對于短突發(fā)幀結構，由于其訓練序列只有一段，并且較短無法進行插值操作，僅利用訓練序列處的信道估計信息取得的結果并不理想。軟判決反饋方法通過對初次信道估計結果進行反編譯，優(yōu)化，再編譯，相當于增加了參與估計的有效訓練符號個數(shù)，該方案使衛(wèi)星移動通信系統(tǒng)解調(diào)性能在底、高速萊斯信道下得到較大的提高。該方案已經(jīng)在接收機中實現(xiàn)，其軟硬件實現(xiàn)復雜度和處理延遲也在可接受的范圍內(nèi)。

［1］ETSI TS 101 376－5－7.GEO－mobile radio interface specifications part 5：Sub－part 1：Physical layer on the radio path ［S］.European Telecommunications Standards Institute，Sophia Antipolis，2011.

［2］ETSI TS 101 376－5－2.GEO－mobile radio interface specifications part5：Sub－part 2：Multiplexing and multiple access［S］.European Telecommunications Standards Institute，Sophia Antipolis，2011.

［3］WANG Jun，LI Shaoqian.Soft－output MIMO MMSE OSIC detector under MMSE channel estimation ［C］／／Communications and Networking in China，2008：1117－1121

［4］Proakis JG.Digital communication［M］.ZHANG Lijun，transl.5th ed.Beijing：Publishing House of Electronics Industry，2011：578－579（in Chinese）. ［Proakis JG.數(shù)字通信 ［M］.張力軍，譯.5版.北京：電子工業(yè)出版社，2011：578－579.］

［5］Barreau V，Vigneau W，Macabiau C，et al.Kalman filter based robust GNSS signal tracking algorithm in presence of ionospheric scintillations［C］／／6th ESA Workshop on Satellite Navigation Technologies and European Workshop on GNSS Signals and Signal Processing，2012：1－8.

［6］Tian Jingwen，Gao Meijuan，Zhou Shiru.Modeling for mobile communication fading channel based on regression support vector machine［C］／／International Conference on Networks Security，Wireless Communications and Trusted Computing，2009：683－687.

［7］Yong Soo Cho，Jaekwon Kim，Won Young Yang，et al.MIMO－OFDM wireless communications with MATLAB ［M］.SUN Kai，transl.Beijing：Publishing House of Electronics Industry：2013：160－163 （in Chinese）. ［Yong Soo Cho，Jaekwon Kim.Won Young Yang，等.MIMO－OFDM 無線通信技術及MATLAB 實現(xiàn) ［M］.孫鍇，譯.北京：電子工業(yè)出版社，2013：160－163.］

［8］Andalibi Z，Nguyen HH，Salt JE.Soft iterative channel estimator for BICM－ID－SSD over time－varying flat fading channels［C］.Wireless Telecommunications Symposium，2009：1－5.

［9］Song Linqi，Wang Jun，Pan Changyong，et al.A normalized LLR soft information demapping method in DTMB system［C］／／11th IEEE Singapore International Conference on Communication Systems，2008：1297－1301.

［10］Saleh TS，Marsland I，El－Tanany M.Simplified LLR－based Viterbi decoder for convolutional codes in symmetric alpha－stable noise［C］／／25th IEEE Canadian Conference on Electrical＆Computer Engineering，2012：1－4.