李日永,王俊蕊,王亚森,李 伟,黄桂树
(1.中国人民解放军91404部队,河北 秦皇岛 066000;2.中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北 石家庄 050081;3.中国人民解放军93160部队,河北 石家庄 050081;4.吉林省交通运输综合行政执法局,吉林 长春 130022)
从20世纪90年代开始,美国陆军一直致力于一项长期计划,将其所有战术通信设备和网络纳入一个通用的、基于IP的通信框架,即陆军战术互联网[1],提供从部署的作战人员到国防部企业网络、国防信息系统网络、情报机构网络和/或盟军(如北约)网络的无缝连接和互操作性。最初设想的战术互联网有2层结构。较低层级的网络,连接旅级及以下单位和士兵,依赖于窄带无线电系统的设备,包括SINCGARS战斗网无线电[2]、增强型位置定位和报告系统[3]以及移动用户设备系统[4]。随着新兴的网络中心战理论发展,较高的网络连通性和容量要求超过了窄带无线通信系统的网络能力,需要下一代网络无线电系统的支持。美军的联合战术无线电系统(Joint Tactical Radio System,JTRS)计划支持了一系列便携式和可互操作的宽带网络波形。
JTRS面向不同应用环境/应用领域(如地面、机载和海上),共开发了4类宽带组网波形,包括宽带组网波形(Wideband Network Waveform,WNW)、士兵电台波形(Soldier Radio Waveform,SRW)、联合机载网络-战术边缘(Joint Airborne Network-Tactical Edge,JAN-TE)波形和移动用户目标系统(Mobile User Objective System,MUOS)波形,其中MUOS是基于新一代移动通信卫星的卫星宽带通信波形[5]。
最近几年,随着单兵与无人化平台协同作战样式的兴起,美军对单兵及无人平台的宽带自组网通信的需求日益迫切。国外机构陆续推出了新一代宽带自组网系统,并装备于美军的特战部队等军方用户,相应的宽带自组网波形也被纳入美军波形库。这些宽带自组网系统在物理层采用了先进编码(Turbo或LDPC)加上OFDM的编码调制方式,终端设备采用多天线收发以提升系统吞吐量及衰落信道下的传输性能;网络层采用无中心自组织的组网方式,可适应复杂战场环境下的灵活可靠的网络自组织,支持各种业务的多跳自动中继;应用层支持各种基于IP的应用,包括但不限于话音、视频、数据、各种态势信息,近两年,美军在论证利用无线自组网小型化设备实现士兵的AR/VR应用。
国内各科研机构近年来密切跟踪战术宽带通信波形的研究与应用,主要技术路线有2种:一种是基于LTE移动通信的有中心无线网络架构;另一种是基于无线自组网的无中心网络架构。在物理层技术方面,2种技术路线都采用了类似的编码正交频分复用(COFDM)结合多天线的传输技术。考虑到战术应用中无线信道的多变特性以及复杂的电磁环境,宽带通信波形在接收端的信号处理[6-8]一直是技术难点和研究热点。
国内外采用的主要方法包括导频辅助的处理方法[9-12]和盲估计方法[13-14]。盲估计方法的信号处理复杂度高,在实际应用中较为受限,而导频辅助的方法需要兼顾系统效率和接收性能[15-16]。因此,设计一种高效的战术宽带通信波形,并研究接收机端高性能、高可靠的信号处理技术具有十分重要的意义。
本文设计了一种导频辅助方案,使接收机信道估计更为精确可靠,并且信号处理的计算复杂度低,可满足战术应用环境中各种多径衰落条件。
WNW是美军战术骨干网的主要波形之一,其物理层采用OFDM传输技术,可在移动应用中获得良好的宽带传输能力。WNW支持时分多址(TDMA)和载波感知多址(CSMA)等MAC接入方案。在每种带宽模式下,WNW支持链路自适应,通过对无线信道质量的探测感知,实时调整链路的参数(调制、编码、速率)以获得最佳传输性能。在接收端,针对不同参数的链路信号,系统可自动解调处理。
WNW支持1.2,3,5,10 MHz的带宽设置,以实现频谱规划的灵活性。WNW还可以通过调整编码和调制方式来适应不同的链路条件和通信需求。WNW支持有2个调制阶数(16-DPSK,QPSK)、2个前向纠错(FEC)方案(Reed-Solomon,Turbo)、4个扩频因子(1,4,16,64)和2个分集电平(1,2)。WNW的突发数据速率根据模式不同,最低100 kb/s,最高23 Mb/s。WNW的主要性能如表1所示。
表1 WNW-OFDM波形性能Tab.1 Performance of WNW-OFDM waveform
本文给出一种可应用于战术环境下的宽带通信波形的物理层设计。波形采用Turbo编码和OFDM的编码调制方式,支持信道带宽、调制方式、编码码率等物理层参数的实时变化,以适应各种无线传输信道条件,从而获得最佳的信道容量和传输性能。波形的物理层时域帧结构可灵活定义,支持扩展各种编码、调制和带宽等物理层参数[17-18],支持各种MAC接入技术(令牌环、CSMA、TDMA等)和组网方式,可应用于基于认知的无线宽带通信系统的物理层传输。
2.1.1 帧结构
波形采用OFDM信号调制,时域帧结构如图1所示。
图1 物理层帧结构Fig.1 Physical layer frame structure
Chirp序列用于AGC调整,长度为318.75 μs。前导符号1,前导符号2用于同步和信道估计,各占用1个OFDM符号。SIG-A和SIG-B两个字段承载物理层解调所需的信令信息,各占用1个OFDM符号。Data字段承载数据消息。
2.1.2 物理层参数
OFDM物理层时间参数如表2所示。
表2 OFDM物理层时间参数Tab.2 Time parameters of OFDM physical layer
2.1.3 物理层参数
波形支持4种调制编码方式组合如下:
② MCS1:QPSK+Turbo;
③ MCS2:16QAM+Turbo;
④ MCS3:16QAM+Turbo。
后续还可以扩展更多的编码和调制的组合。
不同调制编码方式对应的信道传输速率如表3所示。
表3 不同调制编码方式对应传输速率Tab.3 Transmission rate of different modulation and coding methods 单位:Mb/s
宽带波形接收端信号处理流程如图2所示。接收是发射的逆过程。通过混频滤波后,进行模数转换变成数据基带OFDM信号。基带处理单元从这些数据包中一方面获取载波同步和定时信息,进行载波同步和符号相位跟踪;另一方面获取信道有关信息进行信道估计,得到信道时频冲激响应。接收到的OFDM符号在去除循环前缀后进行傅里叶变换(FFT),再经过逆映射、解交织、解速率匹配、Turbo译码和CRC校验后,最后输出相应数据。
图2 接收端信号处理流程Fig.2 Signal processing flow of receiver
2.2.1 频偏估计
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本文采用时域方法进行频偏估计,该方法利用2个连续前导符号进行估计,是运行于接收时域信号数据辅助的最大似然算法。
设发送信号为xn,通带信号yn的复基带模型为:
yn=xnexp(j2πftxnTs),
(1)
式中,ftx为发送载波频率;Ts为采样周期。
在接收端,忽略瞬时噪声,接收到的复基带信号rn为:
rn=xnexp(j2πftxnTs)exp(-j2πfrxnTs)=
xnexp(j2πfΔnT),
(2)
式中,fΔ=ftx-frx为发送和接收载波的频差。
定义2个连续重复符号之间的延时为D个采样点,OFDM符号长度为L,则周期重复信号的延时相关和为:
(3)
理论上,如果没有频偏,矩阵R为包含一个元素,为一实数。频偏的影响体现在式(3)中exp(j2πfΔDTs)项上。因此,可以根据式(3)计算出频率偏差的估计值为:
(4)
式中,∠R为对R取角度运算。
2.2.2 初始信道估计
本文采用频域最小二乘算法进行信道的初始估计。信号模型为:
Y=HX+W,
(5)
式中,Y为接收信号;X为发送信号;W为噪声;H为信道的频域响应冲击函数。
Y可以表示为:
Y=[Y0,Y1,…,YNFFT-1]T。
(6)
H可以表示为:
H=[H0,H1,…,HNFFT-1]T。
(7)
X是本地前导中的信道估计训练序列:
X=diag{X0,X1,…,XNFFT-1}。
(8)
W代表加载在各个子载波上的噪声响应:
W=[W0,W1,…,WNFFT-1]T。
(9)
根据最小二乘估计算法的方法,要求出信道参数特性,就要使下式取得最小值:
(10)
将式(10)看作一个关于信道参数H的函数,等式右边求H的偏导数,令偏导等于零,得:
(11)
等效于:
(12)
(13)
从式(10)和式 (11)可以看出,最小二乘估计在估计信道参数的过程中并没有对系统传输中的噪声做处理,因此,初始信道估计存在估计偏差,需要后续采用逐符号信道估计与均衡方案进行补偿与跟踪。
2.2.3 逐符号信道估计
为了克服传输信道的频率选择性和时间选择性衰落问题,本文在帧格式设计中利用每个符号中插入的梳状导频进行逐符号信道估计与均衡,采用基于DFT插值的方法进行信道估计。
当获得导频子载波处的Np个信道估计值后,可以通过插值的方法,得到其余N-Np点的信道估计值。
基于DFT的信道估计算法是一种比较有效的插值法,它利用了补零和FFT/IFFT的特性。先将带有噪声的频域信道估计通过反傅里叶变换(IFFT)转换到时域,然后,在时域对信道时域特性进行处理后通过FFT转换回时域。
基于FFT的时域插值法的信道估计框图如图3所示。
图3 基于DFT的信道估计算法框图Fig.3 Channel estimation algorithm block diagram based on DFT
图中,Hp(k)为导频处的信道响应;hp(n)为Hp(k)的快速傅里叶逆变换;hN(n)为hp(n)的补零序列,即:
(14)
对hN(n)做快速傅里叶变换,得到HN(k):
(15)
由此可以得出,基于DFT的信道估计是一种有效的插值方法,通过相邻导频的信道响应估计出整个信道的响应,通过对逐个OFDM符号进行信道估计与均衡实现了衰落信道下的跟踪处理,进一步保障了连续数据传输过程中的可靠性。
在陆地战术移动应用中,无线传输信道复杂多变,本文选择AWGN信道和DVB-T无线信道模型(最多20条多径),对设计的宽带通信波形进行蒙特卡罗仿真。在不同调制编码方式下,仿真得到的系统性能如图4所示。
(a)AWGN信道下的性能
由图4可以看出,在陆地移动衰落信道环境下,本文设计的宽带通信波形,采用了初始信道估计和基于导频的逐符号信道估计等信号处理算法,在不同调制编码方式下都实现了高性能的数据传输。相比较理想的AWGN信道,衰落信道下的接收性能并未随着信道的衰落出现急剧下降。
战术移动环境下宽带通信波形的设计难点在于保证系统传输带宽的同时,提升系统在多径衰落下的传输可靠性,文中提出的信道估计算法适用于各种无线衰落信道,物理层帧结构也可以灵活变化,因此可适用于各种不同多址方式(时分多址、频分多址等)、不同网络结构(星状网、网状网)、不同业务类型(话音、数据和视频)的无线通信系统的物理层波形设计中。此外,结合前端的多天线收发处理,在独立衰落信道条件下,可提供额外的系统吞吐量和传输可靠性,这也是未来大带宽高可靠的战术移动通信系统的重点研究方向。