SC-FDE散射通信系統MMSE-HDFE-RISIC均衡

劉 剛，龐翔云，陳鎮濤，郭 漪

(西安電子科技大學 綜合業務網理論及關鍵技術國家重點實驗室，陜西 西安 710071)

對流層散射通信作為一種超視距的通信方式，因為保密性強、抗干擾強等特點，在軍事通信領域中占據著重要地位[1]。然而散射通信系統中存在多徑效應和多普勒效應，會造成接收信號在時間域和頻率域上的彌散失真，往往對傳輸信號造成不可忽視的影響。SC-FDE技術具有峰均比低、頻域均衡實現簡單等優點[2-5]，能夠較好地解決功放發射峰值功率受限與動態多徑時延擴展帶來的影響，在對流層散射通信系統中得到了廣泛應用[6-7]。

針對SC-FDE對流層散射通信系統的頻域均衡，文獻[8-10]提出了一種基于MMSE的HDFE均衡算法，它包括頻域前饋均衡和時域反饋濾波，利用符號選擇判決消除已檢測符號的碼間干擾，從而提高均衡算法性能。文獻[11]將HDFE均衡算法和信道編碼結合使用，提高了反饋數據的判決準確性，但結果仍存在較多殘留的碼間干擾，影響了系統性能。文獻[12]提出了一種MMSE-RISIC均衡算法，通過判決數據估計殘留干擾，并予以消除文獻[13]中存在的問題而對其進行改進，取得更好的誤碼性能，但是它們受噪聲干擾以及殘留碼間干擾估計誤差的影響嚴重，系統性能提升有限。

基于HDFE均衡，筆者提出了一種MMSE-HDFE-RISIC均衡算法，通過消除殘留碼間干擾，進一步提升均衡算法性能。仿真結果表明，文中算法有效提升了系統性能。在QPSK調制下，相比于MMSE頻域均衡算法性能提升了2.9 dB，相比于傳統混合判決反饋均衡算法性能提高了約1 dB。在16QAM調制下，相比于MMSE頻域均衡算法性能提升了1.3 dB，相比于傳統混合判決反饋均衡算法性能提高了約0.6 dB。

1 系統模型

系統模型如圖1所示，輸入數據碼流經過擾碼器(隨機化)、前向糾錯編碼(FEC)，然后進行比特交織以及從比特流到符號流的星座映射形成基本數據塊。基本數據塊、導頻序列和系統信令符號序列復接為信號幀(組幀)，經過成型濾波處理轉換為基帶輸出信號。信號再經過數字上變頻、DA轉換后至射頻處理單元發射出去。

圖1 SC-FDE系統模型

傳輸數據結構如圖2所示。圖中，數據長度為N，ZP長度為L(L≥Lh)，有效數據長度為M=N-L，Lh為信道單位沖激響應(Channel Impulse Response，CIR)階數。

圖2 傳輸數據塊結構

令發送數據為x，添加ZP后發送數據塊可以表示為

(1)

經過多徑信道h后，得到接收信號為

(2)

其中，w為噪聲向量。進一步，式(2)可表示為矩陣形式，即

r=Λs+w，

(3)

其中，Λ為特普利茨矩陣：

(4)

對式(3)進行FFT(快速傅里葉變換)計算，可得到

R=HS+W，

(5)

(6)

于是，式(5)進一步簡化為

Rk=HkSk+Wk=HkXk+Wk，k=0，1，…，N-1 。

(7)

2 MMSE-HDFE-RISIC均衡算法

圖3給出了MMSE-HDFE-RISIC均衡算法原理。接收信號rn經過FFT變化后得到頻域數據，隨后經過均衡系數為GFF的前饋頻域濾波器得到

圖3 MMSE-HDFE-RISIC均衡算法原理圖

Yk=RkGFF，k，k=0，1，…N-1 。

(8)

之后通過IFFT變換轉到時域上，截取長度為M的有效信號yn。

(9)

(10)

根據最小均方誤差準則，定義代價函數為

(11)

對上式進行FFT，在頻域進行梯度運算，可以得到

(12)

(13)

(14)

(15)

綜上，頻域前饋濾波器輸出為

(16)

于是，對頻域均衡結果進行N點IFFT(快速傅里葉逆變換)，并對M長度的有效數據進行截取后得到：

(17)

(18)

針對式(17)的殘余碼間干擾δn，需要進行殘余干擾估計并消除，如圖3中虛線框圖所示。

首先對均衡后數據yn進行判決，得到長度為M的有效傳輸數據，然后添加ZP序列，進行FFT計算。利用式(16)估計頻域殘留碼間干擾，即

(19)

(20)

3 仿真結果

通過Matlab搭建SC-FDE散射通信系統，對文中均衡算法進行仿真分析。信道模型如表1所示，數據幀長設為5 ms，包含50 000個采樣點，并包括1個系統信令符號塊、4個導頻序列和40個數據符號塊。導頻序列每個長度為1 056，均勻插在數據符號塊之間，均衡數據塊長度N=1 024，保護間隔長度L=32，并且使用編碼速率為2/3的LDPC信道編碼，調制方式為QPSK調制或16 QAM調制。

表1 散射通信仿真信道模型

圖4給出了信噪比Eb/N0=9 dB時，MMSE均衡算法、基于MMSE的HDFE均衡算法和筆者提出的MMSE-HDFE-RISIC均衡算法在QPSK調制下的星座圖對比；圖5中給出了信噪比Eb/N0=13 dB時，16QAM調制下的星座圖對比。可以明顯看出，改進均衡算法通過進一步的消除殘余碼間干擾，提高了均衡效果。

圖4 QPSK調制下均衡后星座圖對比

圖5 16QAM調制下均衡后星座圖對比

進一步，對MMSE均衡算法、基于MMSE的HDFE均衡算法和MMSE-HDFE-RISIC均衡算法在散射通信下的誤碼性能進行了仿真比較。圖6給出了QPSK調制下的算法性能，圖7給出了QPSK調制下的算法性能。這里判決反饋均衡濾波器系數長度均為Lg=12。

圖6 QPSK誤碼性能對比

圖7 16QAM誤碼性能對比

可以看出，無論是QPSK調制還是16QAM調制，筆者提出的算法明顯提升了系統性能。當誤碼率為10-5時，在QPSK調制下，筆者提出的算法相較于HDFE均衡算法，有1 dB左右的誤碼性能提升；相較于MMSE均衡算法，有大概2.9 dB的性能提升。16QAM調制模式下，文中算法相較于HDFE均衡算法，有0.6 dB左右的性能提升；相較于MMSE均衡算法，有大概1.3 dB的性能提升。

4 結束語

SC-FDE技術具有峰均比低、頻域均衡實現簡單等優點，在散射通信系統中得到了廣泛應用。針對SC-FDE散射通信系統中存在的殘留碼間干擾問題，筆者提出了一種MMSE-HDFE-RISIC均衡算法。該算法基于HDFE均衡算法，在頻域估計殘留碼間干擾，再時域求和補償，進一步減少了殘留碼間干擾對系統性能的影響。仿真結果表明，該均衡算法能夠獲得更好的誤碼性能。