一种高动态微弱扩频信号捕获方法

董国英, 芮正雄, 葛志闪, 徐 逸, 周波华, 康美玲

(1.上海无线电设备研究所,上海 201109;2.上海机电工程研究所,上海 201109;3.上海航天技术研究院,上海 201109)

0 引言

天基信息系统以及天地一体化网络信息体系的建设,促进了高、低轨道飞行器之间高动态超远距通信技术的发展。飞行器之间通信距离远、信号衰减大且功率资源受限,因此通信系统具有通信速率低、接收信号弱的特性。飞行器之间较高的相对运动速度和加速度,以及较高的通信载频,会产生较大的多普勒频率和多普勒频率变化率,这就要求通信系统具有高动态环境的适应能力。因此通信接收设备必须实现高动态环境下微弱信号的快速捕获。

针对动态信号频率和相位变化快的问题,频域并行码相位搜索法[1-2]和频域并行频率快速傅里叶变换(FFT)搜索法[3-5]分别采用并行码相位搜索和并行频率搜索,将码相位和频率的二维搜索降低为一维搜索,并行捕获算法的捕获速度得到很大提升。但在高动态低速率情况下存在的累积增益低、捕获灵敏度低的问题并没有得到有效解决。

本文提出了一种动态码序列匹配捕获方法,在本地产生按照相同规律变化的动态匹配序列,实现接收信号和本地序列的匹配滤波,并进行多比特非相干累积,提高接收设备的捕获灵敏度。

1 多比特累积动态码序列匹配方法

1.1 非相干累积捕获算法

为了实现弱信号环境下的信号捕获,相干累积、非相干累积以及差分相干累积等方法相继被应用[6-7]。由于存在比特跳变,相干累积方法的累积时间受到限制,而差分相干累积方法实现复杂,因此典型的高灵敏度捕获技术通常是采用非相干累积方法获得处理增益的。

实现信号捕获时,在本地生成对应的扩频序列,与下变频后的基带信号进行相关运算,相关处理后的基带信号可表示为[8]

式中:tn表示采样时间序列;A为信号幅度;D(tn)表示取值为±1的基带数据;R(·)为扩频序列的自相关函数;Δτ为本地复制扩频序列与接收扩频序列的码相位偏差;sinc(·)为辛格函数;ΔωD为本地复制信号与接收信号的多普勒频差;φ为载波的初始相位;w(tn)为相关运算后的噪声。当Δτ和ΔωD等于0时,z(tn)取得最大值。

非相干累积是指去除信号的相位信息,仅对信号的幅度信息进行累积。处理方法是将相关处理后基带信号z(tn)的同相分量zI(tn)和正交分量zQ(tn)求平方和后再累加。信号非相干累积检测统计量P(tn)表达式为[6]

式中:M为非相干累积的次数。可以看出,非相干累积在求平方过程中消除了比特跳变的影响,对多普勒频差ΔωD的容忍度也较高。

1.2 大多普勒对非相干累积的影响

在高动态低速率通信环境下,一方面高动态信号的多普勒频率和码速率的变化较大,也就是信号的频率特性和码相位特性变化快;另一方面为了提高扩频序列捕获灵敏度,采用多比特非相干累积,导致低速率数据的数据周期变长。因此在进行高动态低速率信号捕获时,多比特累积的后几个比特较前几个比特的频率特性和码相位特性已经发生变化。Δτ,ΔωD增大,使自相关损耗R(Δτ)变大。多比特分别相关后的相关峰发生偏移,导致非相干累积增益减小,捕获灵敏度降低。多比特累积码相位变化情况如图1所示。

图1 多比特累积码相位特性变化示意图

1.3 动态码序列匹配捕获方法

采用动态码序列匹配技术,参与匹配的本地码序列不再是一个静态的扩频码序列,而是一个和接收信号具有相同多普勒频率特性的动态码序列。当接收信号多普勒特性随着运动特性实时变化时,本地匹配序列具有相同的变化特性。采样时刻tn接收信号瞬时多普勒频率表达式为

本地扩频码具有相同的多普勒频率动态特性,则采样时刻瞬时扩频码速率计算公式为

式中:fCA为初始扩频码速率;fc为载波频率。可以看出,动态条件下扩频码速率是一个按照信号多普勒频率动态特性变化的量。

在信号捕获过程中,进行扩频序列的匹配相关和多比特非相干累积时,本地扩频序列的速率按照式(4)生成。多比特非相干累积时,本地扩频序列和接收信号间的Δτ和ΔωD几乎为零,自相关损耗小,对相关运算结果进行多比特非相干累积,捕获灵敏度提高。动态码序列匹配情况如图2所示。

图2 动态码序列匹配示意图

2 动态码序列匹配硬件实现

对基带信号进行采样,并将多比特采样数据存储在RAM中。利用RAM的缓存作用,运算可以在比较高的时钟域进行,从而缩短捕获时间。动态码序列匹配捕获方法的快速实现是基于FPGA平台,采用流水线处理的形式进行的。以多普勒频率为正偏移、累积16 bit为例,进行处理时序设计,常规处理和动态码序列匹配处理时序如图3所示。从图中可以看出:采用常规处理方法,第16 bit对应扩频序列的码相位已经产生2个样点的位移;而采用动态码序列匹配方法可以保证生成的本地序列产生相同的位移,从而实现接收信号和本地扩频序列的相位匹配。

图3 常规处理和动态码序列匹配处理时序图

综上所述,本方法通过对每比特采样点数及本地扩频码生成进行参数化设计,采用常规处理的硬件和软件架构,可在硬件资源消耗量不变的前提下实现动态码序列匹配。

3 仿真性能分析

3.1 多普勒对非相干累积的影响

以16 bit数据的非相干累积为例,验证信号多普勒特性对非相干累积性能的影响。仿真条件为:通信速率4 kbps,扩频码速率10.23 Mcps,扩频码周期长度1 023,多普勒频率80 k Hz,多普勒频率变化率2.5 k Hz/s,采样率40.92 MHz。

采用常规处理方法进行相关运算,在信噪比(Eb/N0)为7 dB条件下,多个比特累积运算结果如图4所示。从图中可以看出,由于信号多普勒特性,多比特累积运算后相关峰位置发生偏移。

图4 常规处理方法的多比特非相干累积增益

在Eb/N0为7 dB条件下,分别采用常规处理方法和动态码序列匹配方法进行多比特非相干累积,结果如图5所示。

图5 常规处理和动态码序列匹配方法非相干累积增益

从图5中可以看出,常规处理方法相关峰主瓣被展宽,相关峰位置发生偏移;动态码序列匹配方法处理后峰均比性能较好,非相干累积增益显著提高。

3.2 动态信号的捕获性能

设多普勒频率64 520 Hz,多普勒频率变化率2.5 k Hz/s,码位移625 chip。采用8 bit非相干累积,Eb/N0为5 d B时,动态信号捕获性能如图6所示。

图6 动态信号捕获性能

从图6中可以看出,在4倍采样条件下,搜索到的相关峰主瓣在2 500样点位置,对应码位移是625 chip,即正确捕获到码位移。搜索算法中频率搜索步长为500 Hz,本例中捕获到的多普勒频率为64 500 Hz,即正确捕获到多普勒频率。可知,在大多普勒频率、高动态环境下,当Eb/N0为5 dB时,动态码序列匹配方法依然可以实现信号频率和码相位的准确捕获。

3.3 静态和动态信号的捕获性能比较

将静态信号和动态信号的捕获性能进行比较。设静态信号的多普勒频率和多普勒变化率均为0,动态信号多普勒频率为80 k Hz,多普勒频率变化率为2.5 k Hz/s。分别进行200次捕获仿真并统计仿真结果,静态和动态信号的捕获性能见表1。

表1 静态和动态信号捕获性能比较

从表1中可以看出,静态信号在Eb/N0为5.7 d B时,捕获概率可以达到99%;高动态信号采用动态码序列匹配方法进行捕获,在信噪比Eb/N0为6.1 d B时捕获概率可以达到99%,动态信号捕获灵敏度性能损失0.4 dB。因此采用动态码序列匹配方法捕获灵敏度性能损失可以控制在较小范围内,能够满足应用需求。

4 结束语

针对常规扩频系统高动态微弱信号捕获灵敏度低的问题,提出一种动态码序列匹配方法。在本地产生具有相同动态多普勒频率和多普勒频率变化率特性的载频和扩频码序列,对接收信号进行混频,并对混频后的基带信号进行码序列匹配,将匹配结果进行多次非相干累积,提高接收设备的捕获灵敏度。在消耗硬件资源不变的前提下,动态码序列匹配方法解决了高动态信号多比特累积时前后比特间频率和相位特性发生变化导致的累积增益降低的问题,且可以兼容原有的软件架构,因此特别适用于高速超远距通信系统。