一种高速卫星数据接收信号处理架构

代金国，郝志松，赵文颖，李 锋，赵运成

(1.中国人民解放军63778部队，黑龙江 佳木斯 154002；2.中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北 石家庄 050081)

0 引言

近年来遥感卫星系统在国家安全、气象气候、资源监测、环境保护、平安智慧城市和救灾减灾等领域发挥着越来越重要的作用[1]。随着遥感卫星图像幅宽和分辨率的提升，对地面接收系统提出了多通道、高速率和高效率等要求[2-4]。高分辨率遥感数据传输需要的码速率高达每通道3 Gb/s，通道数量要求4个以上。

利用传统的实现架构，在计算速率、交换带宽、集成度和硬件资源利用率等方面无法满足需求。信号处理实现架构是制约数据速率等性能提升的主要因素之一。

本文通过分析“光”与“电”等不同信号处理载体使用“数字”和“模拟”2种信号处理方式的不同特点、AD采样不同位置等内容，基于“模拟实现、数字补偿”的思想，将由分立设备组成的按通道划分的传统信号处理架构，改进为具备“资源虚拟化、管理智能化、接口标准化”等特点的新型信号处理架构，以提升遥感卫星接收系统的接收速率、通道数量、硬件计算效率和智能化水平。

1 高速卫星数据接收速率的限制因素

1.1 高速卫星数据接收系统

高速卫星数据接收系统主要完成遥感卫星系统的数据接收功能，与遥感卫星数传载荷的功能相对应，如图1所示。

图1 遥感卫星数据传输系统功能组成

大口径天线需要具备双轴跟踪功能，以适应极地轨道卫星的位置和倾角的变化，一般采用10 m口径以上的天线，以加大接收增益[5]；正交解调实现频带信号正交下变频，输出I和Q路基带信号；宽带采样实现模拟处理方式向数字处理方式的转变[6]；匹配滤波模块实现信号输出信噪比的最大化；时钟恢复完成定时误差提取和定时跟踪[7]；载波恢复实现相位误差提取和相位跟踪；自适应均衡实现对信道中幅度、群时延等信道非理性因素的补偿[8]；信道译码完成LDPC码的分组译码，一般采用存储器复用等措施，提升硬件利用率；网络存储转发完成业务数据的阵列存储和网络分发。地面接收系统的解调、译码和均衡等环节，处理复杂度高于编码和调制环节，因此处理速率高低和硬件资源的大小息息相关[9-11]。

1.2 信号处理的分类

信号处理方式按照计算或信号处理的实现机制是否需要量化进行区分，可分为“模拟”和“数字”处理方式，这2种方式有本质区别：模拟处理方式由器件根据其物理性质进行信号处理；数字处理方式是逻辑或量化后数据的计算，不同的处理方式通过不同的载体实现信号处理[12-14]。

根据信号处理载体和实现方式不同，信号处理方式可以分为电模拟、光模拟、电数字和光数字，4种方式对比如表1所示。

表1 不同信号处理方式对比

1.3 影响速率提升的原因

卫星遥感数据接收系统中，信号处理速率受限于模拟和数字处理方式转换的带宽和采样频率。

数字和模拟处理方式之间的转换采用ADC芯片实现。目前，能够量产的国产化AD芯片的工作带宽和采样率一般在2 GHz以内。

按照现在架构中的中频采样处理方式，最多能够实现采样量化的信号符号率为5×108符号/秒，在采用16QAM调制方式的情况下，能够接收信号的最高码速率为2 Gb/s。

信号的符号速率为500 MHz 符号/秒时，中频带宽达到1 GHz，采样率需要2 GHz。中频采样信号带宽如图2所示。

图2 中频采样信号带宽

当需要接收的信号码速率达到3 Gb/s时，在采用16QAM调制方式情况下，信号符号速率达到7.5×108符号/秒，中频采样带宽达到1.5 GHz，采样频率需要3 GHz，以目前的国产化器件水平难以满足使用要求。

卫星接收速率除了受AD转换带宽的限制外，还会受到信号处理硬件资源的限制。

在进行信号处理时，FPGA内部时钟工作频率一般在200 MHz以下。当处理的信号符号速率提高后，相应的吞吐率也会提高，远远高于FPGA的工作频率，需要采用并行的方式实现，意味着消耗更多的硬件资源。

星地数据传输的类型很多，包括数传、测控和抗干扰信息传输等，每种信号体制不同，信号处理算法也不一样，每种信号处理算法需要不同的波形实现。

如果采用传统的架构实现星地高速信号处理，硬件资源消耗过大，硬件资源利用率过低，设备体积庞大，不具有可实现性。

2 计算架构的改进

传统遥感卫星接收系统架构如图3所示。

图3 传统遥感卫星接收系统架构

高速遥感卫星地面接收系统按波束链路分为不同的处理系统，每个系统内的设备采用串联方式，独立完成系统计算。天线和室内一般采用微波拉远的方式，正交解调、匹配滤波环节一般采用数字的处理方式。

改进的遥感卫星接收系统架构如图4所示。

图4 改进的遥感卫星接收系统架构

地面数据接收系统按功能分为天线池、中频池和基带池，天线池和中频池之间采用模拟信号光传输方式，进行光拉远。

中频池由单纯的变频处理，改为具备更高带宽的基于微波光子技术的正交解调处理功能。由于采用了模拟处理方式，大幅提升了处理的符号速率，一个波束的信号在一个信道中处理。主要的改进点如下：

(1) AD采样位置后移，提高转换带宽

AD采样是模拟处理方式向数字处理方式的转换，采样带宽和采样频率是制约系统传输速率提升的瓶颈。在系统中，AD采样位置靠前(靠近射频)，要求AD的带宽和采样频率越高，信号的处理效果越好；AD采样位置越靠后，要求AD的带宽和采样频率越低。

信号处理架构改进后，把采样位置由中频后移到基带，即采样时，已经完成了正交下变频功能，对器件的采样能力要求降低了一半；同时，由于同时采样I/Q两路，需要增加一路AD采样芯片。

在同样使用采样率和带宽2 GHz的国产化芯片的情况下，通过采样位置后移，可实现码速率为3 Gb/s信号的处理方式的转换。

当需要接收的信号码速率达到3 Gb/s时，在采用16QAM调制方式的情况下，信号符号速率达到7.5×108符号/秒，基带采样带宽达到1.5 GHz，其采样原理如图5所示。以目前的国产化器件水平可以满足使用要求。

图5 基带采样信号带宽

基带采样的优点是对AD芯片的要求低，同样的AD器件，支持的AD转换带宽比以上2种高一倍；缺点是AD的数量增加一倍，不能避免信道群时延和幅度失真，不能避免正交性失真。但是，在基带采样时，采用数字多通道滤波技术，可以对这些失真进行补偿，基本达到射频采样相同的传输性能。

基带采样方案一般用于频率较高的载波频率(如X/Ka/Ku等频段)，同时可用于带宽800～1 000 MHz以上的信号采样。

(2) 波形可配置，提高硬件资源利用率

基带池的架构中，数字处理采用统一的硬件平台，具备波形重配置能力，在同样的硬件下实现调制解调、编译码、均衡和协议处理等功能。波形统一存在于管理主机的文件夹下，由站管系统统一调配使用。同一硬件资源，在不同的波形配置下实现不同的信号处理功能。硬件资源利用率得到提升。

3 “数字补偿”提升数据传输质量

AD采样位置后移之后，正交解调和匹配滤波功能采用“模拟”方式实现。

采用“模拟”方式实现带宽高于1 GHz的信号处理时，信道内的幅频和群时延指标恶化，信道特性不理想，信号的自干扰严重，影响系统的误码率性能，在高符号传输速率下的信息传输质量无法得到保证。

误码率性能是信号传输质量的衡量指标，是指信号在信道中传输时，在一定的误码率要求下，能够容忍加入噪声的大小。当信号自身干扰为零时，误码率性能可达到理论值；信号自干扰的增加，会导致误码率性能降低。

信号自身干扰主要有以下2个原因：

(1) 信道的幅频响应和相频响应不理想，引起前后码元信号自串扰。

(2) 正交通道和同相通道间幅度和相位不平衡，引起正交通道间码元信号自串扰。

通过仿真可得到信号质量下降情况，如表2所示。

表2 信道非理想因素对传输性能影响

对星地传输信道中的非理想因素进行“数字补偿”，增加噪声容忍限度，是提高星地信息传输速率和质量的有效方法之一。

通过高符号率宽带信号的多通道自适应滤波，对信道幅度/群时延特性进行均衡，对正交不平衡性进行校正抑制信道非理想性因素引起的传输符号之间的干扰，降低传输符号自干扰对系统传输性能的影响。

采用多通道自适应滤波，意味着需要更多的硬件资源，在改进的信号处理架构下，硬件资源利用率获得提升，为采用“数字补偿”技术提供了硬件条件。

“数字补偿”采用多通道自适应滤波实现，其原理如图6所示。正交解调后的I路和Q路信号经过非理想条件的传输信道后，产生I路和Q路符号之间和各路前后符号之间的串扰，再通过自适应滤波进行干扰抑制。自适应滤波的误差提取采用最小均方算法，自适应滤波结构采用并行FIR线性滤波结构。

图6 多通道自适应滤波原理

3.1 I/Q通道信号联合进行最小均方误差提取

I路和Q路信号的系数全部根据误差预算的结果加以调整，自适应滤波误差由输出通道的自适应滤波后的权值减去其他通道的滤波权值，再与期望值比较后得到。

由图6可以看出，自适应滤波器的输出为：

设自适应滤波器加权系数为hab(k)，a表示被干扰通道号，b表示干扰通道号，n表示加权系数的序号；Hab为hab(k)的行列式表示。

Q路通道误差函数e2(n)可表示为：

最小均方误差算法能够使自适应滤波器的期望输出值和实际输出值之间的均方误差最小化,因计算量小、易于实现等特点而得到广泛应用。最小均方误差算法基于最陡下降原理，即沿着权值的负梯度方向搜索，达到权值最优，使滤波后的均方误差最小。

3.2 多通道自适应滤波符号速率提升

受数字器件的限制，横向线性滤波器结构在FPGA内最高可实现到2×108符号/秒信号的处理，如果实现传输码速率3 Gb/s的FIR滤波，符号速率达到7.5×108符号/秒，必须采用4路并行处理的方式。

如果把数据分成4路，每一路分别进行均衡，则每一路的处理速度下降为串行的1/4，但严重影响了均衡效果。这是因为所有和中心抽头相邻3个位置以内的码元产生的串扰都没有办法被均衡，而这些影响往往会很严重。

为了既降低速度又不影响均衡效果，采用以下改进的漏斗式并行结构，如图7所示。

图7 漏斗式FIR滤波并行结构

由图7可以看出，改进后的均衡器每一路信号处理的结果和串行的所有数据输入相关，没有影响均衡效果。每个时钟周期同时进行4拍的卷积运算，处理速度降为串行的1/4。同时输出也是采用4路并行方式。

因为所有的输入数据全部分别进入到分路FIR运算中，输出只是当前极化方式、正交通道、分路后的数据。输入数据多，输出数据少，因此称之为漏斗式并行滤波结构。

3.3 指标测试情况

在极化干扰10 dB时，采用多通道自适应滤波进行“数字补偿”前后的误码率曲线如图8所示。

由图8可以看出，解调损失在误码率为10-4时，通过多通道自适应滤波的方法进行“数字补偿”信号的Eb/N0与理论值相差仅0.5 dB，比没有进行多通道自适应滤波器的信号优化了4.5 dB。

图8 16QAM信号进行“数字补偿”滤波前后测试情况

4 结束语

卫星数据接收系统速率越来越高，系统设计难度也越来越大。本文基于“模拟实现、数字补偿”思想的高速卫星数据接收信号处理架构，综合利用了微波、FPGA、CPU和光总线等多种异构计算元素，具备互相配合、互补互通能力，把星地数据数据系统的处理能力由每通道600 Mb/s提升到每通道3 Gb/s。

通过在我国某卫星接收系统中的使用，该架构显著提升了遥感卫星数据接收系统的硬件计算效率、信号接收速率和智能化水平。